GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol: gleiche Input-/Output-Preise, günstigerer Cache und neue Migrationsregeln
none und verlangt Responses für Toolaufrufe. Ein Chat-Completions-Agent mit Tools benötigt mehr als eine neue Modell-ID.GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol im Überblick
| Entscheidungsvariable | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | Änderung für bestehende Agents |
|---|---|---|---|
| Offizielle Modell-ID | gpt-6-sol | gpt-6.1-sol | Version festlegen, keinen allgemeinen Sol-Alias voraussetzen |
| Input / Output | Text und Bild / Text | Text und Bild / Text | Keine neue Output-Modalität einzuplanen |
| Kontext / maximaler Output | 1,050,000 / 128,000 Tokens | Dieselben Grenzen | Kein größeres Kontextfenster |
| Wissensstand | 20. April 2026 | 30. April 2026 | Neuerer Stichtag belegt keine Qualität auf eigenen Aufgaben |
| Reasoning-Effort | none, low, medium, high, xhigh, max | low, medium, high, xhigh, max; kein none oder minimal | Nicht unterstützte Einstellungen entfernen |
| Function Calling auf Chat Completions | Nur bei none | Nicht unterstützt | Tool-Workflows auf eine verifizierte Responses-Route umstellen |
| Toolaufrufe auf Responses | Unterstützt | Unterstützt | Toolschleife und Gateway-Verhalten trotzdem prüfen |
| Streaming / strukturierte Outputs | Von OpenAI aufgeführt | Von OpenAI aufgeführt | Anbieterunterstützung belegt nicht die konkrete Route |
medium. Bei gleichen Grenzen sind Kompatibilität und Kosten pro akzeptierter Aufgabe bessere Entscheidungsgrößen als die Kontextgröße.Was die offiziellen Leistungsbelege aussagen
| Evaluation | Berichtete Änderung gegenüber GPT-6 Sol | Bedingungen und Aussagegrenze |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | +6.4 Prozentpunkte gegenüber dem besten alten Ergebnis | Kandidat mit geringerem Effort und Kostenaufwand; kein gleicher Effort |
| AutomationBench 1.0.6 | +4.8 Prozentpunkte | Gleiche Einstellung medium; relevant für mehrstufige Tool-Workflows |
| OSWorld 2.0 | +7 Prozentpunkte bei weniger als der Hälfte der Aufgabenkosten | Maximaler Effort; Teilbelohnung auf dem Offline-Set v2026.08.08 |
Die Belege machen komplexe Codeänderungen und Business-Tool-Workflows zu sinnvollen Testfällen. OSWorlds Teilbelohnung misst Fortschritt zur Aufgabe, nicht Ihre binäre Abnahmequote. OpenAI weist zudem auf Unterschiede zwischen Forschungs-/API-Umgebung und produktivem ChatGPT hin. Nennen Sie bei Ergebnissen auch Testumgebung, Effort und Kostenumfang.
Für Routinejobs, die das bestehende Modell bereits erfüllt, liefert die Ankündigung weniger Gründe für einen breiten Ersatz. Prüfen Sie mit den folgenden Aufgabenpaaren, welche Verbesserungen Ihren Workload erreichen. Leiten Sie Latenz, Retry-Rate oder EvoLink-Rechnung nicht aus diesen Ergebnissen ab.
Den Endpunkt vor der Leistungsevaluation entscheiden
Drei Migrationen unterscheiden sich wesentlich. In einer gemeinsamen Auswertung wären ihre Fehler schwer zu interpretieren.
| Bisheriger Workflow | Kandidatenpfad | Erste Abnahmeprüfung |
|---|---|---|
| Chat Completions ohne Tools, unterstützte Reasoning-Stufe | Dokumentierten No-Tools-Vertrag von 6.1 Sol testen | Response-Parsing, Ausgabeformat, tatsächlich abgerechnete Nutzung |
Chat-Completions-Tools mit none | Tool-Workflow auf Responses und unterstützten Effort umstellen | Toolanfragen, Ergebniszuordnung, Fortsetzung und Wiederholungen |
| Responses mit Tools | Workflow behalten, neue ID und unterstützten Effort festlegen | Vollständige Toolschleife, strukturierte Ergebnisse, Streaming und gegebenenfalls Abbruch |
none trotz gleichem Endpunkt Latenz, Output-Nutzung und Verhalten verändern.Erfassen Sie für Toolmigrationen zuerst Endpunkt, Effort, Tooldefinitionen, Ergebnis-IDs und Fortsetzungshandling. Passen Sie dann die Schleife an Responses an, einschließlich der Zuordnung jedes Ergebnisses zur anfordernden Toolaktion. Spielen Sie erfolgreiche, fehlgeschlagene und abgebrochene Aktionen in einer Sandbox durch; prüfen Sie entstehende Datensätze und finalen Text. Testen Sie strukturiertes Parsing und Streaming, falls Ihr Client sie nutzt. Erst danach beginnt der Qualitätsvergleich.
Trennen Sie Kompatibilitätsfehler von abgelehnten Aufgaben. Prüfen Sie Vertrag und Abrechnung der exakten Gateway-Route vor einem Pilotbetrieb. Bewahren Sie bisheriges Modell, Endpunkt und Parser gemeinsam als Rollback-Konfiguration auf.
Cache-Rabatt ist kein Rabatt auf den ganzen Job
| Token-Kategorie | GPT-6 Sol, bis 272K Input | GPT-6.1 Sol, bis 272K | GPT-6.1 Sol, über 272K |
|---|---|---|---|
| Nicht gecachter Input | $2.00 | $2.00 | $4.00 |
| Cache-Lesen | $0.20 | $0.10 | $0.20 |
| Cache-Schreiben | $2.50 | $2.50 | $5.00 |
| Output | $10.00 | $10.00 | $15.00 |
Direkt gegenüber 6 Sol ist Cache-Lesen 50% günstiger. Gegenüber dem eigenen gewöhnlichen Input von 6.1 Sol kostet Cache-Lesen 95% weniger. Keine Aussage bedeutet, dass ein ganzer Job 50% oder 95% günstiger ist. Output, ungecachter Input und Cache-Schreiben erhalten nicht dieselbe Senkung.
| Cache-Anteil der Million Input-Tokens | GPT-6 Sol: Input + Output | GPT-6.1 Sol: Input + Output | Direkte Ersparnis |
|---|---|---|---|
| 40% | $1.20 ungecacht + $0.08 gecacht + $1.00 Output = $2.28 | $1.20 + $0.04 + $1.00 = $2.24 | $0.04 |
| 90% | $0.20 ungecacht + $0.18 gecacht + $1.00 Output = $1.38 | $0.20 + $0.09 + $1.00 = $1.29 | $0.09 |
Diese Anteile sind Annahmen, keine gemessenen Trefferquoten oder Zusage, dass ein wiederholter Prompt gecacht wird. Mehr Reasoning-Output oder ein zusätzlicher Retry kann die Ersparnis aufzehren. Umgekehrt könnte eine höhere Abnahmequote weit mehr Wert schaffen als der Cache-Unterschied. Messen Sie beide Effekte statt Erfolg allein aus der Preistabelle abzuleiten.
Sechs reale Jobs für eine gepaarte Evaluation
Fixieren Sie aktuelle Aufgaben, Repository-Stände und Abnahmeregeln vor beiden Modellläufen. Nehmen Sie neben Routinejobs auch Fehlschläge und Fälle mit menschlicher Hilfe auf. Halten Sie Toolberechtigungen und Retry-Limits konstant. Nötige Endpunkt- oder Testumgebungsänderungen werden offengelegt, statt einen perfekt kontrollierten Versuch vorzutäuschen.
| Job | Input und erwartetes Ergebnis | Abnahmesignal | Kosten- oder Fehlersignal | Testpriorität |
|---|---|---|---|---|
| Mehrdatei-Bugfix | Fixiertes Repository und Issue → Patch | Erforderliche Tests ohne sachfremde Änderungen bestanden | Wiederholungen, Nacharbeit, Reviewer-Eingriffe | Mit Fehlschlägen und prüfintensiven Änderungen beginnen |
| PR-Review | Fixierter Diff und Konventionen → Befunde | Bestätigte Defekte bei tolerierbaren Fehlalarmen | Zeit zur Prüfung falscher Warnungen | Referenz behalten, wenn zusätzliche Befunde nur Rauschen erzeugen |
| Agent mit wiederholtem Kontext | Gespeicherter Kontext und erlaubte Tools → erledigte Aufgabe | Regeln erhalten, keine doppelten Nebenwirkungen | Cache-Lesen/-Schreiben und Reasoning-Output | Bei durch Nutzung belegten erheblichen Cache-Lesezugriffen testen |
| Dokumentfragen | Fixierte Dokumente und Fragen → belegte Antworten | Richtige Felder und nachvollziehbare Evidenz | Unbelegte Schlüsse und Review-Zeit | Tabellen und widersprüchliche Belege statt nur einfacher Suche prüfen |
| Business-Tool-Workflow | Ziel und Sandbox-Tools → erwartete Enddatensätze | Richtige Abfolge und Datensatzstatus | Doppelte Schreibzugriffe oder falsch zugeordnete Ergebnisse | Toolschleife vor Modellqualität prüfen |
| Eskalation schwieriger Aufgaben | Fixierte Queue → akzeptierte Ergebnisse | Qualitätsgrenze in der gesamten Queue erfüllt | Kandidaten-, Eskalations- und Fallback-Kosten zusammen | Zunächst separate Route für schwierige Aufgaben testen |
Definieren Sie Ablehnungsregeln vor dem Lauf. Ein Business-Workflow kann jeden doppelten Schreibzugriff ablehnen, obwohl der Abschlusstext richtig wirkt. Ein Patch benötigt möglicherweise verborgene Tests zusätzlich zu denen, die der Agent sieht. Gültiges JSON belegt keine korrekten extrahierten Felder.
Erfassen Sie pro Versuch Aufgaben-ID, Modellidentität, Endpunkt, Effort, Toolaufrufe, Nutzung, Retries, Abnahme und Review-Zeit. Berichten Sie Stichprobengröße und gepaarte Meinungsunterschiede. Ein kleiner Aufgabensatz findet Blocker, beweist aber keine zuverlässige Verbesserung in der Grundgesamtheit. Prüfen Sie einzelne Fehler ebenso wie Durchschnittswerte, besonders wenn ein langer Job die Rechnung dominiert.
Kosten pro akzeptierter Aufgabe vergleichen und stufenweise wechseln
Verwenden Sie diese Abrechnungsdefinition:
Menschliche Prüfung bleibt sichtbar: Bewerten Sie sie mit einem dokumentierten Satz oder berichten Sie Review-Minuten neben API-Kosten. Lassen Sie sie nicht nur bei einem Modell weg. Ohne akzeptierte Aufgabe ist der Quotient undefiniert; dokumentieren Sie einen fehlgeschlagenen Versuch statt eines scheinbar günstigen Ergebnisses.
Vollständige Kostenrechnung für 100 Aufgaben
| Kennzahl | 6-Sol-Basis | 6.1: Cache | 6.1: Nacharbeit | 6.1: Output/Retry |
|---|---|---|---|---|
| Ungecachter Input / Cache-Lesen, Mio. Tokens | 4 / 6 | 4 / 6 | 3.6 / 5.4 | 4.8 / 7.2 |
| Cache-Schreiben / Output, Mio. Tokens | 0.4 / 1 | 0.4 / 1 | 0.36 / 0.9 | 0.48 / 1.8 |
| Zusätzliche Retry-Versuche | 20 | 20 | 10 | 30 |
| Tokenkosten | $20.20 | $19.60 | $17.64 | $29.52 |
| Angenommene Toolkosten | $3.00 | $3.00 | $2.70 | $3.60 |
| Review-Minuten / Kosten | 240 / $120 | 240 / $120 | 180 / $90 | 300 / $150 |
| Gesamte Versuchskosten | $143.20 | $142.60 | $110.34 | $183.12 |
| Akzeptierte Aufgaben von 100 | 80 | 80 | 90 | 75 |
| Kosten pro akzeptierter Aufgabe | $1.79 | $1.78 | $1.23 | $2.44 |
4 × $2 + 6 × $0.20 + 0.4 × $2.50 + 1 × $10 = $20.20. Mit Tools und Review ergeben sich $143.20 ÷ 80 = $1.79 pro akzeptierter Aufgabe. Weniger Nacharbeit ergibt im Beispiel $110.34 ÷ 90 ≈ $1.23.Ohne Verhaltensänderung spart die Cache-Senkung lediglich $0.60 in der ganzen Queue. Weniger Nacharbeit kann mehr bringen; zusätzlicher Output, Retries und Review können den Vorteil aufheben. Das Beispiel prognostiziert nicht das Verhalten von 6.1 Sol. Ersetzen Sie alle Annahmen durch gepaarte Nutzungs-, Abnahme- und Review-Aufzeichnungen und verwenden Sie geprüfte Gateway-Tarife für eine EvoLink-Entscheidung.
Pilotkriterien vor dem Kandidatenlauf festlegen
Übernehmen Sie diese Prüftabelle und ersetzen Sie die Beispielregeln durch Ihre Serviceanforderungen. Es sind redaktionelle Startpunkte, keine OpenAI-Empfehlungen oder statistischen Garantien.
| Kennzahl | Für beide Modelle erfassen | Beispielkriterium |
|---|---|---|
| Akzeptierte Aufgaben | Akzeptiert/zugewiesen und gepaarte Abweichungen | Kandidat nicht unter Referenz; kritische Regressionen getrennt prüfen |
| Effektive Kosten | Kosten aller Versuche / akzeptierte Aufgaben | Nicht höher als Referenz, außer zuvor vereinbarter Qualitätsprämie |
| Latenz | Ende-zu-Ende-p95 mit Tools und Retries | Innerhalb des beispielhaften Team-Budgets von 75 Sekunden |
| Toolkorrektheit | Falsche Aktionen, doppelte Writes, Endzustand | Keine doppelten oder unberechtigten Writes; jeder Fall blockiert den Pilotbetrieb |
| Vertrag und Abrechnung | Zurückgegebene Identität, Funktionen, Nutzung, tatsächlicher Betrag | Kandidatenroute vor produktivem Traffic verifiziert |
Die Entscheidungen führen das fiktive 100-Aufgaben-Beispiel fort; Latenzen und Aktionsergebnisse sind weitere Annahmen.
| Ergebnis | Beispielbelege | Nächste Aktion |
|---|---|---|
| Begrenzten Pilotbetrieb beginnen | 90 akzeptiert statt 80; $1.23 statt $1.79; p95 70s; keine falschen Writes; Route/Rechnung verifiziert | Kleine ausgewählte Gruppe, etwa 5%, senden; gleiche Kriterien vor Erweiterung erneut prüfen |
| Offline weiter evaluieren | Keine harte Grenze verletzt, aber Reviewer-Differenzen lassen Qualität offen | Strittige Aufgaben neu bewerten und Paare erweitern; Referenz produktiv behalten |
| Ablehnen oder zurückrollen | 75 akzeptiert und $2.44 oder irgendein doppelter/unberechtigter Write | Referenzkonfiguration wiederherstellen und fehlerhafte Ebene untersuchen |
Rollback stellt Modell, Endpunkt, Effort, Toolschema und Parser gemeinsam wieder her. Prüfen Sie vor Wiederholung mit einem anderen Modell den Aktionsstatus, um doppelte Nebenwirkungen zu vermeiden. Ein einheitliches Gateway hält Modelloptionen offen; Routenverträge und Retry-Semantik benötigen weiterhin eigene Prüfungen.
Wann GPT-6 Sol die bessere Wahl bleibt
Bleiben Sie bei der Referenz, solange der Tool-Client keine verifizierte Responses-Route nutzen kann, neue Gateway-Funktionen oder Rechnung unbestätigt bleiben oder der Versuch Qualitäts- und Latenzgrenzen verfehlt. Wenig Cache und viel Output können geringe direkte Einsparungen bedeuten. Erledigt das aktuelle Modell Routinejobs mit wenig Nacharbeit, testen Sie zuerst schwierige Aufgaben statt breit zu migrieren.
Bezeichnen Sie 6 Sol nicht allein wegen des neueren 6.1 Sol als abgekündigt. Die Referenzen unterscheiden beide; hier liegt keine bestätigte Sunset-Anweisung vor. Halten Sie die bisherige exakte ID auswählbar, bis eine dokumentierte Änderungsgrundlage existiert.
FAQ
Ist GPT-6.1 Sol günstiger als GPT-6 Sol?
Bei OpenAI Standard für kurzen Input bleiben gewöhnliche Input-/Output-Tarife unverändert; Cache-Lesen kostet die Hälfte. Gesamtkosten hängen von Cache-Nutzung, Output, Retries und akzeptierten Ergebnissen ab. EvoLink-Tarife sind separat zu verifizieren.
Reicht zum Upgrade eine neue Modell-ID?
none braucht eine Endpunkt- und Reasoning-Migration.Unterstützt GPT-6.1 Sol none-Reasoning?
low, medium, high, xhigh und max, standardmäßig medium. Weder none noch minimal werden unterstützt.Hat das neue Sol ein größeres Kontextfenster?
Nein. Beide Referenzen nennen 1,050,000 Tokens Kontext und maximal 128,000 Output. Verwechseln Sie das gemeinsame Budget nicht mit maximalem Input.
Ist GPT-6.1 Sol über EvoLink verfügbar?
Dieser Artikel hat Route, Funktionen und Verkaufspreise zum 29. September nicht verifiziert. Lesen Sie aktuellen Katalog und Dokumentation vor einer gatewayspezifischen Konfiguration.
Welche Upgrade-Kennzahl ist am nützlichsten?
Kosten pro akzeptierter Aufgabe zusammen mit Qualität, Latenz und Regeln zum Ablehnen unsicherer Aktionen. Berücksichtigen Sie Fehlschläge und Fallback-Kosten sowie Review-Zeit. Eine günstige erfolgreiche Antwort reicht nicht, wenn die Aufgabe scheitert.
Quellen
- GPT-6.1-Sol-Referenz — neuer Vertrag und Grenzen.
- GPT-6-Sol-Referenz — Referenzvertrag.
- OpenAI API-Preise — Standard-Tarife, Cache und Langinput-Bedingungen.
- GPT-6.1-Sol-Ankündigung — Launch und Anbieterevaluationen, keine EvoLink-Reproduktion.
Offizielle Quellen geprüft am 29. September 2026. Workload-Beispiele sind illustrative Rechnungen und Testmethoden, keine gemessene Nutzung oder Spargarantie.
