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.
Cuándo usar GPT-6 Sol y cuándo no
Úsalo para: depuración de múltiples archivos
Errores cuya causa reside en la interacción entre módulos y no en una sola función, donde un modelo más económico se limita a corregir el síntoma.
Úsalo para: agentes de horizonte largo
Planes que deben superar una docena de llamadas a herramientas, fallos parciales y revisiones sin perder el hilo. La ventana de 1M de tokens almacena toda la trayectoria.
Úsalo para: decisiones con disyuntivas
Decisiones de arquitectura y migración donde el resultado útil es una comparativa honesta, no una recomendación categórica.
No lo uses para: tráfico rutinario
Clasificación, extracción, resúmenes y respuestas de soporte de primer nivel. GPT-6 Luna cuesta una vigésima parte del costo de entrada y resuelve estas tareas de forma fiable. Enruta a Sol solo después de que un modelo más económico falle de forma medible.
Prueba GPT-6 Sol en tres pasos
Sin instalaciones ni configuraciones. El playground anterior se ejecuta sobre el mismo endpoint al que llamará tu código.
Define el esfuerzo de razonamiento
Empieza en medio. Auméntalo para problemas que requieran que el modelo planifique antes de responder, y redúcelo cuando la latencia importe más que la profundidad.
Envía un prompt
Pega una tarea real en lugar de una de prueba. El uso de tokens y los créditos consumidos se muestran debajo de cada respuesta, para que puedas estimar el costo de la carga de trabajo antes de comprometerte.
Copia la llamada a la API
Traslada la misma solicitud a tu código con el ID de modelo gpt-6-sol apuntando al endpoint compatible con OpenAI. No necesitas cambiar nada más en tu cliente.
Preguntas frecuentes sobre GPT-6 Sol
Preguntas sobre precios, capacidades y migración.
/ 01¿Cuánto cuesta GPT-6 Sol en AIReiter?
$0.60 por 1M de tokens de entrada y $3.00 por 1M de tokens de salida, lo que representa el 30% de las tarifas oficiales de OpenAI de $2.00 y $10.00. Las lecturas de entrada en caché cuestan $0.06 por 1M frente a los $0.20 oficiales.
/ 02¿Es GPT-6 Sol mejor que GPT-5.6 Sol?
Cuesta la mitad en el mismo nivel insignia, lo cual es una clara ventaja. En cuanto a capacidades, el panorama es dispar: las comparativas publicadas en el lanzamiento mostraron que GPT-5.6 Sol seguía por delante en algunos benchmarks de programación y uso de computadoras. Evalúalo con tu propio tráfico antes de cambiar una ruta de producción.
/ 03¿Debería usar Sol o Luna?
Luna para cualquier tarea rutinaria, a $0.10 por 1M de entrada frente a los $2.00 de Sol. Sol para código complejo, cadenas de razonamiento largas y agentes que deben recuperarse de pasos fallidos. Una arquitectura con enrutamiento que escale a Sol solo ante fallos cuesta una fracción de lo que costaría enviar todo a Sol.
/ 04¿Cuál es la ventana de contexto?
Aproximadamente 1M de tokens de entrada con hasta 128K tokens de salida. Las solicitudes por encima de 272K tokens de entrada conllevan el recargo de OpenAI de 2x en la entrada y 1,5x en la salida, por lo que mantenerse por debajo de ese umbral cambia sustancialmente la factura.
/ 05¿Admite prompt caching?
Sí, y es la mayor palanca de optimización de costes disponible. Las lecturas de entrada en caché tienen un 90% de descuento, y esta generación permite establecer un punto de ruptura explícito donde termina el prefijo en caché y cambiar el esfuerzo de razonamiento o alternar herramientas sin invalidar la caché.
/ 06¿Cómo lo llamo desde Claude Code o Codex CLI?
Ambos funcionan sin cambios con una clave de AIReiter. Codex CLI y otros clientes compatibles con OpenAI usan https://aireiter.com/api/v1, mientras que Claude Code usa https://aireiter.com/api. El ID del modelo es gpt-6-sol.
/ 07¿Cuándo se lanzó GPT-6 Sol?
OpenAI lanzó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026, 19 días después de GPT-6 Astra, junto con una reducción de aproximadamente el 50% en los precios por token de la API en toda la familia.