GPT-6 Sol vs Luna, GPT-5.6, and the competition
GPT-6 Sol is the flagship tier of the GPT-6 family that OpenAI shipped on 22 September 2026. Against GPT-5.6 Sol it is exactly half the price per token in both directions at the same flagship capability tier, which is the single biggest reason to migrate. Luna is the cheap tier of the same generation and handles most routine traffic at a twentieth of Sol's input cost.
List prices below are per 1M tokens. The AIReiter column is what you actually pay here, which is 30% of the official rate.
| Model | Official input | Official output | Cached input | AIReiter input | AIReiter output |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 | $0.20 | $0.60 | $3.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | $0.01 | - | - |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 | $0.40 | $1.20 | $6.00 |
| Claude Opus 5.5 | $4.00 | $20.00 | - | - | - |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 | - | - | - |
Official list prices as published by each vendor in September 2026. Gemini 3.8 Flash is on introductory pricing through 31 December 2026 and rises to $1.50 / $7.50 on 1 January 2027. Anthropic cut Opus 5.5 to $4 / $20 from $5 / $25, which still leaves it at twice the list price of GPT-6 Sol.
One caveat worth knowing before you migrate: cheaper does not mean uniformly stronger. Independent comparisons published at launch found GPT-5.6 Sol still scoring higher than GPT-6 Sol on some coding and computer-use benchmarks. Run your own evaluations on your own traffic before you switch a production route.
Call GPT-6 Sol from your code
The endpoint is OpenAI-compatible, so any client that already speaks the Chat Completions protocol works by changing two lines: the base URL and the API key. The model ID is gpt-6-sol.
curl
curl https://aireiter.com/api/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $AIREITER_API_KEY" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a 429 response should be retried."}],
"reasoning_effort": "medium",
"stream": true
}'
Python (openai SDK)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://aireiter.com/api/v1",
api_key="YOUR_AIREITER_API_KEY",
)
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain how a 429 response should be retried."}],
reasoning_effort="medium",
stream=True,
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta.content
if delta:
print(delta, end="")
Node (openai SDK)
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://aireiter.com/api/v1",
apiKey: process.env.AIREITER_API_KEY,
})
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Explain how a 429 response should be retried." }],
reasoning_effort: "medium",
stream: true,
})
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "")
}
Agent CLIs use the same credentials. Codex CLI and other OpenAI-compatible clients point at https://aireiter.com/api/v1, and Claude Code points at https://aireiter.com/api. Grab a key on the API keys page and see the LLM API integration guide for per-client setup.
What GPT-6 Sol actually costs you
Per-token rates are hard to reason about, so here is the arithmetic on three realistic workloads at AIReiter's rate of $0.60 input and $3.00 output per 1M tokens.
| Workload | Per request | Cost per 1,000 requests |
|---|---|---|
| Support reply | 2K in / 500 out | $2.70 |
| Code review on a diff | 20K in / 2K out | $18.00 |
| Agent step with tool results | 50K in / 4K out | $42.00 |
Two levers move these numbers more than anything else:
- Cached input reads cost $0.06 per 1M, a tenth of a fresh read. A stable system prompt and a stable context prefix are the cheapest optimization available. OpenAI raised default cache hit rates for this generation and lets you set an explicit breakpoint for where the cached prefix ends, and you can change reasoning effort or toggle tools without losing the cached context.
- Requests above 272K input tokens are surcharged, at 2x on input and 1.5x on output, following OpenAI's own tiering. Crossing that line roughly doubles your input bill, so trimming a 300K-token context back under the threshold is usually worth more than any prompt tuning.
Output tokens cost 5x what input tokens cost. If responses are running long, capping max completion tokens or lowering verbosity moves the bill more than shortening the prompt does.
Wann man GPT-6 Sol nutzen sollte – und wann nicht
Verwenden für: Multi-File-Debugging
Fehler, deren Ursache im Zusammenspiel mehrerer Module und nicht in einer einzelnen Funktion liegt, bei denen ein günstigeres Modell immer nur das Symptom behebt.
Verwenden für: Long-Horizon-Agenten
Pläne, die ein Dutzend Tool-Aufrufe, teilweise Fehler und Überarbeitungen überstehen müssen, ohne den Faden zu verlieren. Das 1M-Token-Fenster hält den gesamten Verlauf.
Verwenden für: Entscheidungen mit Trade-offs
Architektur- und Migrationsentscheidungen, bei denen das nützliche Ergebnis ein ehrlicher Vergleich und keine vorschnelle Empfehlung ist.
Nicht verwenden für: Routine-Traffic
Klassifizierung, Extraktion, Zusammenfassungen und First-Line-Support-Antworten. GPT-6 Luna kostet nur ein Zwanzigstel beim Input und erledigt dies zuverlässig. Leiten Sie Anfragen erst dann an Sol weiter, wenn ein günstigeres Modell messbar scheitert.
GPT-6 Sol in drei Schritten testen
Keine Installation und keine Einrichtung. Der oben stehende Playground nutzt denselben Endpunkt, den auch Ihr Code aufrufen wird.
Reasoning-Aufwand festlegen
Starten Sie mit „medium“. Erhöhen Sie ihn bei Problemen, bei denen das Modell vor der Antwort planen muss, und verringern Sie ihn, wenn Latenz wichtiger ist als Tiefe.
Prompt senden
Fügen Sie Ihre echte Aufgabe statt eines Testbeispiels ein. Token-Nutzung und verbrauchte Credits werden unter jeder Antwort angezeigt, sodass Sie den Aufwand vorab kalkulieren können.
API-Aufruf kopieren
Übernehmen Sie dieselbe Anfrage mit der Modell-ID gpt-6-sol für den OpenAI-kompatiblen Endpunkt in Ihren Code. Am restlichen Client ändert sich nichts.
GPT-6 Sol FAQ
Fragen zu Preisen, Funktionen und Migration.
/ 01Wie viel kostet GPT-6 Sol auf AIReiter?
0,60 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 3,00 $ pro 1 Mio. Output-Tokens, was 30 % der offiziellen OpenAI-Preise von 2,00 $ und 10,00 $ entspricht. Gecachte Input-Reads kosten 0,06 $ pro 1 Mio. gegenüber den offiziellen 0,20 $.
/ 02Ist GPT-6 Sol besser als GPT-5.6 Sol?
Es kostet die Hälfte in derselben Flaggschiff-Klasse, was ein klarer Vorteil ist. Bei den Fähigkeiten ist das Bild gemischt: Zum Launch veröffentlichte Vergleiche zeigten GPT-5.6 Sol bei einigen Coding- und Computer-Use-Benchmarks noch im Vorteil. Evaluieren Sie es anhand Ihres eigenen Traffics, bevor Sie produktive Routen umstellen.
/ 03Sollte ich Sol oder Luna verwenden?
Luna für alle Routineaufgaben bei 0,10 $ pro 1 Mio. Input gegenüber 2,00 $ bei Sol. Sol für anspruchsvollen Code, lange Reasoning-Ketten und Agenten, die sich von fehlgeschlagenen Schritten erholen müssen. Ein gerouteter Stack, der nur bei Fehlern auf Sol eskaliert, kostet nur einen Bruchteil davon, alles an Sol zu senden.
/ 04Wie groß ist das Kontextfenster?
Rund 1 Mio. Input-Tokens mit bis zu 128K Output-Tokens. Bei Anfragen über 272K Input-Tokens fällt der OpenAI-Aufschlag von 2x auf Input und 1,5x auf Output an, sodass das Unterschreiten dieses Schwellenwerts die Rechnung spürbar beeinflusst.
/ 05Unterstützt es Prompt-Caching?
Ja, und es ist der größte verfügbare Kostenhebel. Gecachte Input-Reads erhalten einen Rabatt von 90 %, und diese Generation ermöglicht es Ihnen, einen expliziten Breakpoint festzulegen, an dem das gecachte Präfix endet, sowie den Reasoning-Aufwand anzupassen oder Tools umzuschalten, ohne den Cache zu invalidieren.
/ 06Wie rufe ich es über Claude Code oder Codex CLI auf?
Beide funktionieren unverändert mit einem AIReiter-Key. Codex CLI und andere OpenAI-kompatible Clients verwenden https://aireiter.com/api/v1, Claude Code verwendet https://aireiter.com/api. Die Modell-ID lautet gpt-6-sol.
/ 07Wann wurde GPT-6 Sol veröffentlicht?
OpenAI hat GPT-6 Sol und GPT-6 Luna am 22. September 2026 veröffentlicht, 19 Tage nach GPT-6 Astra, zusammen mit einer Reduzierung der API-Preise pro Token um rund 50 % für die gesamte Modellfamilie.