AIREITERGPT-6.1 Sol ist über die API, Codex und ChatGPT Work gestartet. Der größte Vorteil fällt allerdings kleiner aus, als der Launch-Slogan vermuten lässt. Die API kostet weiterhin 2 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 10 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Die relevante Neuerung gegenüber GPT-6 Sol ist der Preis für gecachten Input: 0,10 US-Dollar pro Million Tokens. OpenAIs veröffentlichte Benchmarks machen Sol 6.1 für Coding- und Computer-Use-Piloten interessant. Für einen automatischen Wechsel in der Produktion reichen die bislang stark vom Anbieter kontrollierten Daten aber nicht aus.
Was GPT-6.1 Sol tatsächlich ändert
GPT-6.1 Sol ist OpenAIs Release vom 29. September 2026 und trägt in der API die Kennung gpt-6.1-sol. OpenAI positioniert das Modell für agentisches Coding, die Bedienung von Computern, Dokumentenarbeit und andere mehrstufige Aufgaben im professionellen Umfeld. Die offizielle Modelldokumentation nennt ein Kontextfenster von 1,05 Millionen Tokens, Reasoning, Tools und Bildeingaben.
Entscheidend ist die Verfügbarkeit. Das Modell ist für die API, Codex und ChatGPT Work gelistet, zum Start aber nicht für den normalen ChatGPT-Chat. Es handelt sich daher primär um ein Release für Entwickler und Arbeitsagenten – nicht um ein allgemeines ChatGPT-Upgrade.
Erste Nutzerberichte fallen gemischt aus und sollten keinen Test mit festen Aufgaben ersetzen. In einer Diskussion auf r/OpenAI berichtete u/Foreign_Helicopter24 von einem günstigen und erfolgreichen Ergebnis. u/shuwatto meldete dagegen eine PCB-Aufgabe, bei der Opus 5.5 besser als Astra abgeschnitten habe. Beides sind Einzelerfahrungen, keine kontrollierten Tests.
GPT-6.1-Sol-API-Preise: Hier liegt die eigentliche Änderung
Die folgenden Standardpreise stehen in OpenAIs Preisdokumentation und werden in der Berichterstattung zum Launch einheitlich genannt. Sie gelten für Anfragen innerhalb der Preiskategorie für kurze Kontexte.
| Abrechnungsposten | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Input / 1 Mio. Tokens | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| Gecachter Input / 1 Mio. Tokens | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| Cache-Schreibvorgänge / 1 Mio. Tokens | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| Output / 1 Mio. Tokens | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
Der wichtige Vergleich lautet nicht: „Sol 6.1 ist auf der gesamten Rechnung günstiger als Sol 6.“ Die normalen Preise für Input und Output bleiben unverändert. Die Ausnahme ist gecachter Input: GPT-6.1 Sol halbiert den Preis von GPT-6 Sol von 0,20 US-Dollar und liegt damit 95 % unter dem eigenen Standardpreis für Input.
Ein Beispiel: Eine Anfrage mit 100.000 gecachten Input-Tokens, 10.000 normalen Input-Tokens und 5.000 Output-Tokens kostet vor Cache-Schreibvorgängen, Tools, Wiederholungen oder menschlicher Prüfung etwa $0.08:
- Gecachter Input: 100.000 × 0,10 US-Dollar / 1.000.000 = 0,01 US-Dollar.
- Normaler Input: 10.000 × 2 US-Dollar / 1.000.000 = 0,02 US-Dollar.
- Output: 5.000 × 10 US-Dollar / 1.000.000 = 0,05 US-Dollar.
Dieselbe beispielhafte Mischung kostet bei GPT-6 Sol etwa 0,09 US-Dollar und bei GPT-6 Astra 0,45 US-Dollar. Das ist ein Rechenbeispiel auf Basis der Preisliste, kein gemessener Produktionslauf.
Bei langen Prompts ändert sich die Rechnung. OpenAIs Preisseite sieht ab 272.000 Input-Tokens höhere Preise vor: 4 US-Dollar pro Million Input-Tokens, 0,20 US-Dollar pro Million gecachter Input-Tokens und 15 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Der höhere Tarif gilt für die Anfrage insgesamt. Einen Prompt mit 300.000 Tokens sollte man deshalb nicht mit den beworbenen Zahlen von 2 bzw. 10 US-Dollar kalkulieren.
Vom Caching profitiert nur, was tatsächlich zu den Caching-Regeln des Anbieters passt. Stabile Systemanweisungen, Tool-Definitionen und wiederverwendete Richtlinientexte kommen dafür infrage. Wird der Anfang jedes Prompts neu formuliert, kann die erwartete Ersparnis ausbleiben.
Was die veröffentlichten Daten belegen – und was nicht
Die vom Anbieter gemeldeten Benchmark-Ergebnisse eignen sich als Grundlage für einen Pilotversuch, nicht als Beleg für eine universelle Überlegenheit.
| Evaluation | Ergebnis von GPT-6.1 Sol | Der relevante Vergleich |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 75,2 % bei hohem Aufwand | Ungefähr auf Augenhöhe mit GPT-6 Astra; in der veröffentlichten Tabelle 6,4 Punkte über GPT-6 Sol |
| OSWorld 2.0 offline | 71,4 % bei maximalem Aufwand | Etwa 2,1 Punkte hinter Astra, bei deutlich geringeren gemeldeten Aufgabenkosten |
| AutomationBench | 36,1 % bei maximalem Aufwand; 35,4 % bei mittlerem Aufwand | Unter Astras Spitzenwert von 41,4 % und unter einigen Ergebnissen von Claude bei höherem Aufwand |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57,0 % bei maximalem Aufwand | Hinter Astras 68,1 %, aber weiterhin mehr als doppelt so hoch wie das gemeldete Ergebnis von GPT-6 Sol |
Am überzeugendsten ist der Fall beim Coding. BitsMinds meldete für GPT-6.1 Sol Kosten von 0,65 US-Dollar pro DeepSWE-Aufgabe gegenüber 4,43 US-Dollar bei Astra. Dazu kamen in dem ausgewählten Vergleich die Werte 75,2 % gegenüber 74,1 %. Das spricht für ein starkes Kosten-Leistungs-Verhältnis. Allerdings stammen Score und Kosten aus den Launch-Materialien und nicht aus einer unabhängigen Wiederholung.
Bei der Computernutzung ergibt sich ein ähnliches Preis-Leistungs-Bild, aber kein eindeutiger Sieg: Die Launch-Zahlen weisen GPT-6.1 Sol bei OSWorld 2.0 mit 71,4 % aus, Astra mit 73,5 %. Die gemeldeten Aufgabenkosten liegen bei 1,27 beziehungsweise 9,44 US-Dollar. Bei Business-Automation ist das Ergebnis ein Warnsignal. Je nach Aufwandsstufe kann das Modell einen Wettbewerber schlagen oder hinter ihm zurückbleiben. „Fast auf Astra-Niveau“ bedeutet daher nicht „für jeden Workflow die beste Wahl“.
OpenAI meldete, dass die Rate faktischer Fehler bei geringem Aufwand von 11,4 % bei GPT-6 Sol auf 7,7 % bei GPT-6.1 Sol gesunken sei. Das entspricht einer Reduktion um 3,7 Prozentpunkte. Daraus lässt sich allein jedoch nicht ableiten, wie sich das Modell mit den eigenen Dokumenten, Tools oder Freigaberegeln schlägt.
Was für die API-Integration wichtig ist
Ein einfacher Austausch des Modellnamens kann scheitern, selbst wenn der Endpunkt die neue Kennung akzeptiert.
- Modell-ID:
gpt-6.1-sol. - Reasoning-Aufwand: OpenAIs Modelldokumentation nennt
low,medium,high,xhighundmax;noneundminimalwerden nicht unterstützt. - Tool-Aufrufe: Laut OpenAIs Modelldokumentation setzt Tool Calling die Responses API voraus. Für Anfragen ohne Tools bleibt Chat Completions geeignet.
- Kontextpreise: Ab der Grenze von 272.000 Tokens ändert sich der Tarif.
- Output-Limit: Die Entwicklervorgaben nennen bis zu 128.000 Output-Tokens.
- Modalitäten: In derselben Spezifikation werden Text- und Bildeingaben genannt; native Audio- oder Videoeingaben sind nicht aufgeführt.
Bevor das Produktionsmodell gewechselt wird, sollte ein fester Aufgabensatz mit denselben Tools, Berechtigungen, Abnahmekriterien und derselben Aufwandsstufe erneut ausgeführt werden. Erfasst werden sollten die Rate akzeptierter Ergebnisse, Wiederholungen, die gesamten Token-Kosten, die Laufzeit und die Minuten für die Prüfung durch Menschen. Ein Modell, das pro Token 80 % günstiger ist, kann pro akzeptiertem Ergebnis trotzdem teurer werden, wenn es zusätzliche Nacharbeit verursacht.
Wer zuerst wechseln sollte
Teams mit GPT-6 Sol sollten einen Canary-Test starten. Die Basispreise für Input und Output steigen nicht, gecachter Input wird günstiger und die gemeldeten Ergebnisse bei Coding und Computernutzung verbessern sich. Besonders überzeugend ist die Migration, wenn die Anwendung lange Präfixe wiederverwendet und die Responses API bereits unterstützt.
Teams, die Astra bezahlen, sollten Routineaufgaben an Sol 6.1 routen – Astra aber nicht abschalten. Coding-Tickets mit Tests, Dokumentenextraktion mit klarer Validierung und wiederholbare Browser-Aufgaben sind sinnvolle erste Kandidaten. Astra sollte für wissenschaftliche Recherche, ausnahmeintensive Workflows oder schwer überprüfbare Entscheidungen erhalten bleiben.
Teams ohne verlässlichen Abnahmetest sollten abwarten. Ähnliche Benchmark-Werte ersetzen keine Qualitätsprüfung. Wenn niemand feststellen kann, ob ein Agent eine Aufgabe korrekt erledigt hat, ist ein niedrigerer Tokenpreis kein sicherer Grund für einen Modellwechsel.
GPT-6.1 Sol: Häufige Fragen
Ist GPT-6.1 Sol günstiger als GPT-6 Sol?
Nur teilweise. Standard-Input und -Output kosten weiterhin 2 beziehungsweise 10 US-Dollar pro Million Tokens. Gecachter Input sinkt von 0,20 auf 0,10 US-Dollar. Die deutlichste direkte Ersparnis erzielen daher Agenten mit hohem Cache-Anteil.
Ist GPT-6.1 Sol so leistungsfähig wie GPT-6 Astra?
In den zum Launch veröffentlichten Benchmarks liegt das Modell bei Coding und Computernutzung nahe an Astra, bleibt bei einigen Ergebnissen zu Business-Automation und wissenschaftlichen Aufgaben aber zurück. „Nahe an Astra“ sollte als Hypothese für den eigenen Workflow verstanden werden, nicht als pauschale Ersatzempfehlung.
Wie lautet der exakte API-Modellname von GPT-6.1 Sol?
Verwende gpt-6.1-sol in der API-Anfrage.
Können normale ChatGPT-Nutzer GPT-6.1 Sol auswählen?
Die hier betrachtete Verfügbarkeit umfasst API, Codex und ChatGPT Work. Für den normalen ChatGPT-Chat war das Modell zum Launch nicht gelistet.
Unterstützt GPT-6.1 Sol Tool Calling?
Die Launch-Dokumentation weist darauf hin, dass Tool Calling die Responses API voraussetzt. Vor der Umstellung einer bestehenden Integration sollten Endpunkt und Tool-Schema in einer Staging-Umgebung getestet werden.
Die praktische Routing-Regel ist einfach: GPT-6.1 Sol zuerst dort einsetzen, wo Aufgaben wiederholbar, cache-intensiv und überprüfbar sind. Astra bleibt die bessere Wahl, wenn ein übersehener Sonderfall mehr kostet als der eigentliche Modellaufruf.