AIREITERGPT-6.1 Sol è arrivato via API, Codex e ChatGPT Work, ma il suo vantaggio principale è più circoscritto di quanto lasci intendere lo slogan del lancio. Il prezzo API standard è di $2 per milione di token in input e $10 per milione di token in output; la vera novità rispetto a GPT-6 Sol riguarda l’input in cache, che scende a $0.10 per milione di token. I benchmark pubblicati da OpenAI rendono Sol 6.1 interessante per il coding e per i primi progetti basati sull’uso del computer, ma i dati sono ancora troppo legati al fornitore per giustificare un passaggio automatico in produzione.
Cosa cambia davvero con GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol è il modello lanciato da OpenAI il 29 settembre 2026, con identificativo API gpt-6.1-sol. OpenAI lo propone per il coding agentico, l’uso del computer, il lavoro sui documenti e altri compiti professionali articolati in più passaggi. La documentazione ufficiale del modello indica una finestra di contesto da 1.05 milioni di token, capacità di reasoning, strumenti e input di immagini.
Conta anche dove il modello è disponibile. GPT-6.1 Sol è indicato per API, Codex e ChatGPT Work, ma non per la normale chat di ChatGPT al lancio. Si tratta quindi soprattutto di un’uscita pensata per sviluppatori e agenti di lavoro, non di un aggiornamento generalizzato di ChatGPT.
Le prime testimonianze degli utenti sono contrastanti e non possono sostituire test su attività definite in anticipo. In una discussione su r/OpenAI, u/Foreign_Helicopter24 ha descritto un risultato positivo a basso costo, mentre u/shuwatto ha riferito di un’attività su un PCB in cui Opus 5.5 ha superato Astra: sono esperienze individuali, non test controllati.
Prezzi API di GPT-6.1 Sol: la vera novità
Le tariffe standard riportate di seguito sono indicate nella documentazione sui prezzi di OpenAI e risultano coerenti nelle coperture del giorno del lancio. Si applicano alle richieste comprese nella fascia di prezzo per contesti brevi.
| Voce di fatturazione | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| Input in cache / 1M token | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| Scrittura cache / 1M token | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| Output / 1M token | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
Il confronto davvero importante non è dire che “Sol 6.1 costa meno di Sol 6” sull’intera fattura. I prezzi ordinari di input e output non cambiano. L’eccezione è l’input in cache: GPT-6.1 Sol dimezza la tariffa di $0.20 di GPT-6 Sol e arriva al 95% in meno rispetto alla propria tariffa standard per l’input.
Prendiamo una richiesta con 100.000 token di input in cache, 10.000 token di input ordinario e 5.000 token di output. Il costo è di circa $0.08, prima di considerare scritture in cache, strumenti, retry o revisione umana:
- Input in cache: 100.000 × $0.10 / 1.000.000 = $0.01.
- Input ordinario: 10.000 × $2 / 1.000.000 = $0.02.
- Output: 5.000 × $10 / 1.000.000 = $0.05.
La stessa combinazione, a titolo puramente illustrativo, costa circa $0.09 con GPT-6 Sol e $0.45 con GPT-6 Astra. È un esempio basato sul listino, non il risultato di un’esecuzione reale in produzione.
Con prompt più lunghi il calcolo cambia. La pagina dei prezzi di OpenAI applica tariffe maggiorate oltre i 272.000 token in input: $4 per milione di token in input, $0.20 per milione di token in input in cache e $15 per milione di token in output. La tariffa maggiorata vale per la richiesta nel suo complesso, quindi un prompt da 300.000 token non va preventivato usando i valori headline di $2/$10.
La cache è utile solo quando il prefisso riutilizzabile rispetta effettivamente le regole del provider. Istruzioni di sistema stabili, definizioni degli strumenti e testo di policy ripetuto sono buoni candidati; se l’inizio del prompt cambia a ogni richiesta, il risparmio atteso può sparire.
Cosa dimostrano — e cosa non dimostrano — i dati pubblicati
Usate i benchmark dichiarati dal fornitore per scegliere un progetto pilota, non per sostenere una superiorità universale.
| Valutazione | Risultato di GPT-6.1 Sol | Confronto rilevante |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 75.2% con effort alto | All’incirca alla pari con GPT-6 Astra; 6.4 punti sopra GPT-6 Sol nella tabella riportata |
| OSWorld 2.0 offline | 71.4% con effort massimo | Circa 2.1 punti sotto Astra, con un costo per attività dichiarato molto più basso |
| AutomationBench | 36.1% al massimo; 35.4% a livello medio | Sotto il picco del 41.4% di Astra e sotto alcuni risultati di Claude ottenuti con effort maggiore |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.0% al massimo | Dietro al 68.1% di Astra, ma comunque oltre il doppio del risultato dichiarato per GPT-6 Sol |
Il caso più convincente è quello del coding. BitsMinds ha riportato un costo di $0.65 per attività DeepSWE con GPT-6.1 Sol contro $4.43 con Astra, insieme ai valori di 75.2% e 74.1% nel confronto selezionato. È un segnale interessante sul rapporto tra costi e prestazioni, ma punteggi e costi provengono dai materiali del lancio, non da una replica indipendente.
L’uso del computer racconta una storia simile sul valore economico, ma non una vittoria netta: i dati del lancio collocano GPT-6.1 Sol al 71.4% su OSWorld 2.0 contro il 73.5% di Astra, con costi per attività dichiarati di $1.27 e $9.44. L’automazione aziendale è invece il campanello d’allarme. Il modello può superare un concorrente con un determinato livello di effort e perdere con un altro: “vicino ad Astra” non significa “migliore per ogni flusso di lavoro”.
OpenAI ha riportato una riduzione del tasso di errori fattuali con effort basso, dall’11.4% di GPT-6 Sol al 7.7% di GPT-6.1 Sol. Si tratta di una riduzione di 3.7 punti percentuali, ma il dato, da solo, non dimostra come il modello si comporterà sui vostri documenti, con i vostri strumenti o secondo le vostre regole di approvazione.
Cosa serve per integrare il modello via API
Sostituire semplicemente il nome del modello può non bastare, anche quando l’endpoint accetta il nuovo identificativo.
- ID modello:
gpt-6.1-sol. - Reasoning effort: la documentazione del modello di OpenAI indica
low,medium,high,xhighemax;noneeminimalnon sono supportati. - Chiamate agli strumenti: la documentazione del modello di OpenAI indica che il tool calling richiede la Responses API. Chat Completions resta adatta alle richieste senza strumenti.
- Prezzi in base al contesto: la soglia di 272K token modifica il listino.
- Limite di output: la documentazione per gli sviluppatori indica fino a 128.000 token in output.
- Modalità: la stessa specifica elenca input testuale e immagini; non indica input nativo audio o video.
Prima di modificare il modello predefinito in produzione, rieseguite un set fisso di attività con gli stessi strumenti, permessi, criteri di accettazione e livello di effort. Misurate la percentuale di risultati accettati, i retry, il costo totale dei token, il tempo trascorso e i minuti dedicati alla revisione. Un modello che costa l’80% in meno per token può comunque risultare più costoso per risultato accettato se genera ulteriore lavoro di correzione.
Chi dovrebbe passare per primo
Chi usa GPT-6 Sol dovrebbe avviare un canary. I prezzi base di input e output non aumentano, l’input in cache costa meno e i risultati dichiarati su coding e uso del computer migliorano. Il caso per la migrazione è particolarmente solido quando l’applicazione riutilizza prefissi lunghi e supporta già la Responses API.
Chi paga Astra dovrebbe spostare il lavoro ordinario su Sol 6.1, non eliminare Astra. Ticket di coding con test, estrazione di documenti con validazione chiara e attività browser ripetibili sono buoni candidati iniziali. Conviene mantenere Astra per la ricerca scientifica, i flussi pieni di eccezioni o le decisioni difficili da verificare.
Chi non dispone di un test di accettazione affidabile dovrebbe aspettare. La vicinanza nei benchmark non sostituisce un controllo qualità. Se nessuno è in grado di stabilire se un agente ha completato correttamente l’attività, un prezzo più basso per i token non è una ragione sufficiente per cambiare modello.
FAQ su GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol costa meno di GPT-6 Sol?
Solo in parte. L’input e l’output standard restano rispettivamente a $2 e $10 per milione di token. L’input in cache scende da $0.20 a $0.10, quindi il risparmio diretto più evidente riguarda gli agenti che sfruttano molto la cache.
GPT-6.1 Sol è potente quanto GPT-6 Astra?
Nei benchmark pubblicati al lancio è vicino ad Astra nel coding e nell’uso del computer, ma risulta indietro in alcuni test di automazione aziendale e ambito scientifico. “Vicino ad Astra” va interpretato come un’ipotesi da verificare sul proprio carico di lavoro, non come una dichiarazione di sostituzione universale.
Qual è il nome esatto del modello API di GPT-6.1 Sol?
Usate gpt-6.1-sol nella richiesta API.
Gli utenti della normale ChatGPT possono selezionare GPT-6.1 Sol?
La disponibilità analizzata in questo articolo comprende API, Codex e ChatGPT Work. Al lancio il modello non era indicato per la normale chat di ChatGPT.
GPT-6.1 Sol supporta il tool calling?
La documentazione del lancio indica che il tool calling richiede la Responses API. Prima di modificare un’integrazione esistente, testate endpoint e schema degli strumenti in staging.
La regola pratica per il routing è semplice: usate prima GPT-6.1 Sol quando l’attività è ripetibile, ricca di contenuti in cache e verificabile; mantenete Astra quando il costo di un caso limite gestito male supera quello della chiamata al modello.