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.
Quand utiliser GPT-6 Sol, et quand l'éviter
Cas d'usage : débogage multi-fichiers
Les bugs dont la cause réside dans l'interaction entre plusieurs modules plutôt que dans une seule fonction, là où un modèle plus économique se contente de masquer le symptôme.
Cas d'usage : agents à long terme
Les plans qui doivent enchaîner une douzaine d'appels d'outils, des échecs partiels et des révisions sans perdre le fil. La fenêtre de 1M de jetons conserve l'intégralité de la trajectoire.
Cas d'usage : décisions avec compromis
Les choix d'architecture et de migration où le résultat utile est une comparaison honnête, et non une recommandation péremptoire.
À éviter : trafic de routine
Classification, extraction, résumé et réponses de support de premier niveau. GPT-6 Luna coûte vingt fois moins cher en entrée et traite ces tâches de manière fiable. N'orientez vers Sol qu'après l'échec avéré d'un modèle plus économique.
Essayez GPT-6 Sol en trois étapes
Aucune installation ni configuration requise. Le playground ci-dessus s'exécute sur le même point de terminaison que celui appelé par votre code.
Définir l'effort de raisonnement
Commencez par « medium ». Augmentez-le pour les problèmes nécessitant une planification préalable, réduisez-le lorsque la latence prime sur la profondeur.
Envoyer un prompt
Collez votre cas réel plutôt qu'un exemple simplifié. L'utilisation des jetons et les crédits consommés sont affichés sous chaque réponse, vous permettant ainsi d'estimer le coût de votre charge de travail avant de vous engager.
Copier l'appel API
Intégrez la même requête dans votre code avec l'ID de modèle gpt-6-sol sur le point de terminaison compatible OpenAI. Rien d'autre ne change dans votre client.
FAQ GPT-6 Sol
Questions sur la tarification, les capacités et la migration.
/ 01Combien coûte GPT-6 Sol sur AIReiter ?
0,60 $ par million de jetons d'entrée et 3,00 $ par million de jetons de sortie, soit 30 % des tarifs officiels d'OpenAI (2,00 $ et 10,00 $). La lecture d'entrées en cache est à 0,06 $ par million contre 0,20 $ au tarif officiel.
/ 02GPT-6 Sol est-il meilleur que GPT-5.6 Sol ?
Il est deux fois moins cher pour le même niveau de produit phare, ce qui constitue un avantage indéniable. Côté performances, le bilan est plus nuancé : les comparatifs publiés lors du lancement ont montré que GPT-5.6 Sol restait en tête sur certains benchmarks de code et d'utilisation de l'ordinateur. Évaluez sur votre propre trafic avant de modifier une route de production.
/ 03Dois-je utiliser Sol ou Luna ?
Luna pour toutes les tâches de routine, à 0,10 $ par million de jetons d'entrée contre 2,00 $ pour Sol. Sol pour le code complexe, les longues chaînes de raisonnement et les agents devant se rétablir après des étapes manquées. Une architecture avec routage qui n'escalade vers Sol qu'en cas d'échec coûte une fraction du prix par rapport à l'envoi systématique vers Sol.
/ 04Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
Environ 1 M de tokens d'entrée avec jusqu'à 128 k tokens de sortie. Les requêtes dépassant 272 k tokens d'entrée sont soumises à la surtaxe d'OpenAI de 2x sur l'entrée et 1,5x sur la sortie, donc rester sous ce seuil modifie considérablement la facture.
/ 05Prend-il en charge le prompt caching ?
Oui, et c'est le levier de réduction des coûts le plus important disponible. La lecture des entrées en cache bénéficie d'une réduction de 90 %, et cette génération vous permet de définir un point d'arrêt explicite indiquant la fin du préfixe mis en cache et de modifier l'effort de raisonnement ou d'activer/désactiver des outils sans invalider le cache.
/ 06Comment l'appeler depuis Claude Code ou Codex CLI ?
Les deux fonctionnent sans modification avec une clé AIReiter. Codex CLI et les autres clients compatibles OpenAI utilisent https://aireiter.com/api/v1, Claude Code utilise https://aireiter.com/api. L'ID du modèle est gpt-6-sol.
/ 07Quand GPT-6 Sol a-t-il été lancé ?
OpenAI a lancé GPT-6 Sol et GPT-6 Luna le 22 septembre 2026, 19 jours après GPT-6 Astra, en parallèle d'une baisse d'environ 50 % du prix par token de l'API sur l'ensemble de la gamme.