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.
Quando usar o GPT-6 Sol e quando não usar
Use para: depuração em múltiplos arquivos
Bugs cuja causa está na interação entre módulos e não em uma única função, onde um modelo mais barato fica apenas corrigindo o sintoma.
Use para: agentes de longo horizonte
Planos que precisam resistir a uma dúzia de chamadas de ferramentas, falhas parciais e revisões sem perder o fio da meada. A janela de 1M de tokens comporta toda a trajetória.
Use para: decisões com trade-offs
Decisões de arquitetura e migração em que o resultado útil é uma comparação honesta, não uma recomendação confiante.
Não use para: tráfego rotineiro
Classificação, extração, sumarização e respostas de suporte de primeiro nível. O GPT-6 Luna custa um vigésimo do valor de entrada e conclui essas tarefas com confiabilidade. Roteie para o Sol apenas após um modelo mais barato falhar comprovadamente.
Experimente o GPT-6 Sol em três etapas
Sem instalação e sem configuração. O playground acima é executado no mesmo endpoint que seu código irá chamar.
Defina o esforço de raciocínio
Comece no médio. Aumente para problemas que exigem que o modelo planeje antes de responder e reduza quando a latência for mais importante do que a profundidade.
Envie um prompt
Cole sua tarefa real em vez de um exemplo básico. O uso de tokens e os créditos consumidos são exibidos abaixo de cada resposta, para que você possa calcular o custo da carga de trabalho antes de se comprometer.
Copie a chamada de API
Transfira a mesma requisição para seu código usando o ID de modelo gpt-6-sol no endpoint compatível com OpenAI. Nada mais muda no seu cliente.
FAQ do GPT-6 Sol
Dúvidas sobre preços, capacidades e migração.
/ 01Quanto custa o GPT-6 Sol no AIReiter?
$0,60 por 1M de tokens de entrada e $3,00 por 1M de tokens de saída, o que representa 30% dos valores oficiais de $2,00 e $10,00 da OpenAI. Leituras de entrada em cache custam $0,06 por 1M em comparação aos $0,20 oficiais.
/ 02O GPT-6 Sol é melhor que o GPT-5.6 Sol?
Ele custa metade do preço na mesma categoria flagship, o que é uma clara vantagem. Em capacidade, o cenário é misto: comparações publicadas no lançamento mostraram que o GPT-5.6 Sol ainda estava à frente em alguns benchmarks de programação e computer-use. Avalie com seu próprio tráfego antes de alterar uma rota de produção.
/ 03Devo usar o Sol ou o Luna?
Luna para qualquer tarefa rotineira, a $0,10 por 1M de entrada contra os $2,00 do Sol. Sol para código complexo, cadeias longas de raciocínio e agentes que precisam se recuperar de etapas com falha. Uma arquitetura com roteamento que escala para o Sol apenas em caso de falha custa uma fração de enviar tudo para o Sol.
/ 04Qual é a janela de contexto?
Aproximadamente 1M de tokens de entrada com até 128K tokens de saída. Requisições acima de 272K tokens de entrada têm a sobretaxa da OpenAI de 2x na entrada e 1,5x na saída, portanto, permanecer abaixo desse limite altera significativamente a fatura.
/ 05Ele suporta prompt caching?
Sim, e é a maior alavanca de economia de custos disponível. Leituras de entrada em cache têm um desconto de 90%, e esta geração permite definir um breakpoint explícito onde o prefixo em cache termina e alterar o esforço de raciocínio ou alternar ferramentas sem invalidar o cache.
/ 06Como faço para chamá-lo a partir do Claude Code ou Codex CLI?
Ambos funcionam sem alterações com uma chave da AIReiter. O Codex CLI e outros clientes compatíveis com a OpenAI usam https://aireiter.com/api/v1, o Claude Code usa https://aireiter.com/api. O ID do modelo é gpt-6-sol.
/ 07Quando o GPT-6 Sol foi lançado?
A OpenAI lançou o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna em 22 de setembro de 2026, 19 dias após o GPT-6 Astra, juntamente com uma redução de cerca de 50% nos preços de API por token em toda a família.