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EvoLink.AIEvoLink.AI

GPT-6.1 Sol API

Nutzen Sie GPT-6.1 Sol für Änderungen über mehrere Dateien und toolgestützte Agents mit 1,05M Tokens Kontext. Vergleichen Sie Tokenpreise und behalten Sie die GPT-Modellauswahl mit einem EvoLink-API-Schlüssel. Toolaufrufe laufen über Responses.

OpenAITextgenerierungVerfügbar
ab $1.800 / 1M Input-Tokens$2.000 offizieller Preis-10%
API-Dokumentation
Chat ohne ToolsResponses-ToolsReasoning-EffortPrompt-CachingText- und Bildinput
ProduktionsrouteLive
Kontext
1.05M Kontext · max. 128K Ausgabe
Geeignet für
Komplexes Coding, Computer Use, professionelle Arbeit
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
ModellePreiseReadmeAPI

GPT-6.1 Sol auswählen

Eine exakte Modell-ID auf der OpenAI-kompatiblen Integration. Die Sätze für kurzen und langen Kontext aller vier Token-Rollen stehen auf der Karte.

GPT-6.1 Sol

Eine versionierte Modell-ID für Coding und Agents. Responses verarbeitet Toolaufrufe; Chat Completions akzeptiert Anfragen ohne Tools.

Ausgewählt
Modell-ID
gpt-6.1-sol
Geeignet für

Dateiübergreifende Fehlerbehebung, Dokumentfragen und mehrstufige Agents mit Abnahme pro Aufgabe

≤ 272K
Eingabe
$1.800 / 1M-10%
122.4 cr / 1M$2.000offizieller Preis
Cache-Lesen
$0.092 / 1M-9%
6.2 cr / 1M$0.100offizieller Preis
Cache-Schreiben
$2.250 / 1M-10%
153 cr / 1M$2.500offizieller Preis
Ausgabe
$9.000 / 1M-10%
612 cr / 1M$10.000offizieller Preis
> 272K
Eingabe
$3.600 / 1M-10%
244.8 cr / 1M$4.000offizieller Preis
Cache-Lesen
$0.183 / 1M-9%
12.4 cr / 1M$0.200offizieller Preis
Cache-Schreiben
$4.500 / 1M-10%
306 cr / 1M$5.000offizieller Preis
Ausgabe
$13.500 / 1M-10%
918 cr / 1M$15.000offizieller Preis

Alle Tarife gelten pro 1M Tokens, in USD und Credits, und entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos. Ab mehr als 272K Prompt-Tokens gelten für Input und beide Cache-Rollen 2x-Sätze und für Output 1,5x-Sätze für den gesamten Request.

GPT-6.1 Sol Preise

Schätzen Sie vor der Integration die Kosten einer GPT-6.1 Sol-Anfrage. Der Rechner verwendet die aktuellen Tarife Ihres Kontos; offizielle Preise dienen als Vergleich.

Anfragen-Rechner

Geben Sie den Token-Mix einer Anfrage ein.

Geschätzte Kosten pro Anfrage

GPT-6.1 Sol
Kurzkontext-Tarif
USD$0.0046
Credits0.3073

Offizielle Schätzung $0.0051 · $0.0006 gespart (10%)

Eingabe-Tokens0.1224 cr
Cache-Lese-Tokens0.0013 cr
Cache-Schreib-Tokens0 cr
Ausgabe-Tokens0.1836 cr

Mindestgebühr: 0.01 Credits pro Anfrage. Ab mehr als 272K Prompt-Tokens gelten für Input und beide Cache-Rollen 2x-Sätze und für Output 1,5x-Sätze für den gesamten Request.

Budget-Leitfaden

Ungefähre Anfragen mit dem aktuellen Token-Mix.
Credits aufladen
$10
Etwa 2212 Anfragen

Für schnelle Tests

$50
Etwa 11064 Anfragen

Für die laufende Entwicklung

$100
Etwa 22128 Anfragen

Für die Produktionsbewertung

GPT-6.1 Sol API

Ein aktualisiertes OpenAI-Sol-Modell für Codeänderungen, Dokumentanalysen und mehrstufige Agent-Aufgaben. Übergeben Sie Text oder Bilder und erhalten Sie Text oder strukturierte Ergebnisse. Eigene Anwendungstools über Responses machen aus einem Vorschlag eine überprüfbare Aktion.

GPT-6.1 Sol wird auf EvoLink unter der Modell-ID gpt-6.1-sol über Chat Completions · Responses bereitgestellt – mit demselben API-Key und Guthaben wie jedes andere Modell. Es bietet ein Kontextfenster von 1.05M und bis zu 128K Ausgabe-Tokens, dazu Coding, mehrstufige Agents, Tool-Nutzung.

GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol Spezifikationen und Fähigkeiten

Die Zahlen stammen aus der EvoLink-Routenkonfiguration; die Fähigkeiten entsprechen dem, was die API heute bereitstellt.

Kontextfenster
1.05M Tokens
Max. Ausgabe
128K Tokens
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
Reasoning
Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand
Tool-Nutzung
Function Calling mit mehrstufigen Tool-Sequenzen
Prompt-Caching
Tarife für Cache-Schreiben + Cache-Lesen
Langkontext-Stufe
Ab mehr als 272K Prompt-Tokens gelten für Input und beide Cache-Rollen 2x-Sätze und für Output 1,5x-Sätze für den gesamten Request.
Protokolle
Chat Completions · Responses
Modell-ID
gpt-6.1-sol

GPT-6.1 Sol für Coding-Agents und Dokumente

Beginnen Sie mit Repository-Änderungen, Dokumentfragen mit hohem Prüfaufwand und Workflows mit wiederverwendetem Kontext. Definieren Sie vor dem Test einen akzeptierten Patch, eine belegte Antwort oder den korrekten Endzustand. Anbieter-Benchmarks helfen bei der Auswahl eines Tests, belegen aber weder Ihre Produktionsqualität noch Ihre Latenz.

Mehrdatei-Änderungen ausliefern

Übergeben Sie einen festen Repository-Stand, fehlschlagende Tests und das Issue. Prüfen Sie den Patch auf erforderliche Tests und sachfremde Änderungen und erfassen Sie Wiederholungen sowie Review-Zeit. So bewerten Sie Fehlerbehebung und Refactorings über mehrere Dateien statt nur einen plausibel wirkenden Codeausschnitt.

Toolgestützte Agenten auf Responses betreiben

Binden Sie die Funktionstools Ihrer Anwendung in einen Responses-Workflow ein. Berechtigungen, Zuordnung der Toolergebnisse und Prüfung des finalen Datensatzes bleiben unter Anwendungskontrolle. Spielen Sie Fehler und Abbrüche vor produktiven Schreibzugriffen durch. Chat Completions ist für Anfragen ohne Tools; das neue Modell macht eine alte Toolschleife nicht automatisch kompatibel.

Dokumente und Geschäftsabläufe bearbeiten

Beantworten Sie Fragen zu Spezifikationen, Berichten und Tabellen anhand bereitgestellter Dokumenttexte oder Bilder. Fordern Sie nachvollziehbare Belege an und prüfen Sie extrahierte Felder an der Quelle. 1,05M Kontext ermöglicht große gemeinsame Input-/Output-Budgets, garantiert aber keine korrekten Schlussfolgerungen und bedeutet keine Bildgenerierung.

Reasoning pro Request abstimmen

Beginnen Sie mit medium und vergleichen Sie unterstützte Effort-Stufen am gleichen Aufgabensatz. Erhöhen Sie den Effort bei schwieriger Fehlersuche oder Design-Reviews nur, wenn akzeptierte Ergebnisse Outputverbrauch und Latenz rechtfertigen. none und minimal werden nicht unterstützt; max läuft über Responses. Halten Sie für Routinearbeit eine einfachere GPT-Route wählbar.

Zwei Wege, GPT-6.1 Sol zu nutzen: EvoLink API oder Agent

Nutzen Sie die EvoLink API für Produkt-Backends und Batch-Jobs oder rufen Sie GPT-6.1 Sol aus Codex, Claude oder Gemini für Coding- und Analyse-Workflows auf. Beide Wege teilen denselben EvoLink API-Key, das Guthaben, die Modell-ID und die Anfragehistorie.

Option 1

Mit der EvoLink API integrieren

Ideal für: Produkt-Backends, Batch-Jobs, automatisierte Pipelines

Senden Sie OpenAI-kompatible Chat-Completions- (oder Anthropic-Messages-) Anfragen an EvoLink und steuern Sie Modell-ID, System-Prompt, Ausgabebudget, Tools und strukturierte Ausgabe.

  1. 1Erstellen Sie einen EvoLink API-Key in der Konsole
  2. 2Richten Sie Ihr OpenAI- oder Anthropic-SDK auf die EvoLink-Basis-URL und wählen Sie die oben gezeigte Modell-ID
  3. 3Senden Sie eine repräsentative Anfrage und lesen Sie im Feld usage Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens ab
  4. 4Setzen Sie max_tokens und Wiederholungen pro Aufgabe; behalten Sie Tool-Call-IDs und -Ergebnisse über Runden hinweg
EvoLink API-Key erstellen
Option 2

Mit einem Agenten aufrufen

Ideal für: Coding-, Review- und Analyseaufgaben in Codex, Claude und Gemini

Geben Sie dem Agenten Aufgabe, Eingaben und Abnahmekriterien. Er baut die Anfrage, ruft GPT-6.1 Sol über EvoLink auf und liefert die Antwort samt Token-Verbrauch.

  1. 1Setzen Sie EVOLINK_API_KEY in Ihrer lokalen Umgebung; nie in Code oder Prompt
  2. 2Beschreiben Sie Aufgabe, einzubeziehende Eingaben und das erwartete Ausgabeformat
  3. 3Lassen Sie den Agenten GPT-6.1 Sol über EvoLink aufrufen und die Anfrage vor dem Senden zeigen
  4. 4Lassen Sie den Agenten Antwort, Token-Verbrauch und etwaige Fehlermeldungen berichten

GPT-6.1 Sol API-Codebeispiel und Fehlerbehandlung

Dieses Beispiel zeigt die kürzeste lauffähige Anfrage: ein OpenAI-kompatibler Chat-Completions-Aufruf mit System-Prompt, Nutzernachricht und Ausgabebudget. Die vollständige Parameter- und Antwortreferenz finden Sie im API-Tab.

Vollständige API-Doku ansehen
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a senior engineer fixing a failing test suite." },
      { "role": "user", "content": "These tests fail after the refactor. Find the root cause and propose a minimal patch:\n<test output>" }
    ],
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_tokens": 4096
  }'

# Use the exact ID gpt-6.1-sol (with a dot) on both Chat Completions and Responses.
# reasoning_effort accepts low, medium (default), high, and xhigh; max is available
# on Responses. none is not supported — migrate none to low. Reasoning tokens are
# billed as output. Chat Completions requests cannot include tools: use Responses
# for function calling and built-in tools. Remove temperature, top_p, logprobs,
# and top_logprobs from requests.

Ungültige Anfrage oder nicht unterstützter Parameter

Prüfen Sie Modell-ID, messages-Array und Parameterbereiche anhand der API-Referenz; entfernen Sie Felder, die diese Route nicht unterstützt.

Authentifizierungs- oder Guthabenproblem

Prüfen Sie das Authorization-Bearer-Token und bestätigen Sie das verfügbare Guthaben in der Konsole.

Kontextlänge überschritten

Die Prompt-Tokens übersteigen das Kontextfenster von GPT-6.1 Sol. Kürzen Sie oder rufen Sie nur relevante Belege ab und nutzen Sie gecachte Präfixe wieder.

Ratenlimit (429)

Mit Backoff und Jitter erneut versuchen; Anfragen bündeln oder in eine Warteschlange stellen statt parallel zu senden.

Inhalt oder Tool-Aufruf abgelehnt

Prüfen Sie sensible Inhalte, fehlerhafte Tool-Call-Argumente und JSON-Schema-Abweichungen vor dem erneuten Versuch.

Bevor Sie GPT-6.1 Sol produktiv einsetzen

Vier Prüfungen, die Kosten und Stabilität entscheiden.

01

Die exakte GPT-6.1 Sol-Modell-ID wählen

Verwenden Sie gpt-6.1-sol, mit Punkt, auf Chat Completions und Responses. Es ersetzt gpt-6-sol nicht; dieses bleibt unter seiner eigenen ID verfügbar.

Erforderlich
02

Tool-Aufrufe an Responses senden

Function Calling und integrierte Tools funktionieren nur über die Responses API; ein Chat-Completions-Request mit Tools wird bei jedem Reasoning-Effort abgelehnt.

Erforderlich
03

Von GPT-6 Sol übernommene Parameter bereinigen

Ändern Sie den Reasoning-Effort none auf low und entfernen Sie temperature, top_p, logprobs und top_logprobs; GPT-6.1 Sol lehnt sie ab.

Erforderlich
04

Prompts für Cache-Reads strukturieren und die 272K-Schwelle einplanen

Stabile Anweisungen zuerst, damit Cache-Reads den vollen Eingabepreis ersetzen; über 272K Prompt-Token wird der gesamte Request zum Langkontext-Tarif berechnet.

Empfohlen

Vierteiliges Prompt-Caching

Lesen Sie vier Tokenkategorien getrennt: nicht gecachten Input, Cache-Lesezugriffe, Cache-Schreibzugriffe und Output. Abrechnung und Preise richten sich nach den entsprechenden Bereichen; ein wiederholter Prompt beweist keinen Cache-Treffer. OpenAIs Cache-Lesepreis ist halb so hoch wie beim bisherigen Sol, doch Output, Wiederholungen und Review bestimmen weiterhin die Gesamtkosten pro Aufgabe.

Long-Context-Schwelle

Ab mehr als 272K Prompt-Tokens gelten für Input und beide Cache-Rollen 2x-Sätze und für Output 1,5x-Sätze für den gesamten Request.

GPT-6.1 Sol: Preise und GPT-Modellauswahl

EvoLink

Vergleichen Sie EvoLink-Preise für Input und Output sowie die Aufgabeneignung von 6.1 Sol, Astra und dem bisherigen Sol. Cache-Kategorien und Langkontextpreise stehen in den bestehenden Bereichen Models und Pricing.

GPT-6.1 Sol
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$1.8 / $9
Kontextfenster1.05M
Prompt-CachingCache-Read + Cache-Write
Ideal fürDateiübergreifende Fehlerbehebung, Dokumentfragen und mehrstufige Agents mit Abnahme pro Aufgabe
GPT-6 Astra
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$9 / $45
Kontextfenster1.05M
Prompt-CachingCache-Read + Cache-Write
Ideal fürDie schwierigste End-to-End-Arbeit in Reasoning, Coding, Computer Use und Recherche
GPT-6 Sol
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$1.8 / $9
Kontextfenster1.05M
Prompt-CachingCache-Read + Cache-Write
Ideal fürVorheriges Sol-Release; behält Reasoning-Effort none und Function Calling auf Chat Completions

Die Basis-Kontextpreise entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos; abgemeldete Besucher sehen die Default-Tarife. Die Long-Context-Multiplikatoren stehen im Abschnitt Preise.

GPT-Modellfamilie

Gleicher API-Key, gleiches Guthaben – Stufe wechseln, ohne die Integration zu ändern.

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Astra-spezifische Integrationsreferenz; für 6.1-Anfragen gilt die Sol-Dokumentation dieser Seite

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GPT-6.1 Sol API – FAQ

Welche Modell-ID soll ich verwenden?

Verwenden Sie gpt-6.1-sol, mit Punkt. Dieselbe ID funktioniert auf Chat Completions und Responses. gpt-6-sol ist ein separates Modell und bleibt unter seiner eigenen ID verfügbar.

Was kostet GPT-6.1 Sol auf EvoLink?

Bis einschließlich 272K Prompt-Tokens gelten die angezeigten EvoLink-Preise: $1.800 Input und $9.000 Output je 1M Tokens, $0.092 für Cache-Lesezugriffe und $2.250 für Cache-Schreibzugriffe. Ohne Anmeldung sehen Sie Default-Preise, angemeldet Ihre Kontopreise. OpenAI Standard listet $2.000 / $10.000 für Input/Output. Längere Prompts nutzen die hier separat aufgeführten Multiplikatoren.

Wie wird gecachter Input abgerechnet?

Cache-Reads und Cache-Writes sind getrennte Token-Segmente, und keines davon wird erneut als normaler Input berechnet. Der Cache-Read-Preis von OpenAI für GPT-6.1 Sol liegt 95 % unter ungecachtem Input – halb so hoch wie der Cache-Read-Preis von GPT-6 Sol.

Wann gelten Long-Context-Sätze?

Übersteigen die Prompt-Tokens insgesamt 272.000, nutzt der gesamte Request die Long-Context-Multiplikatoren: 2x für Input und beide Cache-Rollen, 1,5x für Output.

Welche Reasoning-Effort-Stufen werden unterstützt?

low, medium (Standard), high und xhigh auf beiden Endpunkten, dazu max auf der Responses API (reasoning.effort). none und minimal werden nicht unterstützt; Requests, die noch none senden, sollten auf low umstellen. Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet.

Kann ich Function Calling auf Chat Completions nutzen?

Nein. GPT-6.1 Sol akzeptiert auf Chat Completions nur Requests ohne Tools. Senden Sie Function Calling und integrierte Tools mit derselben ID gpt-6.1-sol an die Responses API.

Werden temperature, top_p und logprobs unterstützt?

Nein. Entfernen Sie temperature, top_p, logprobs und top_logprobs aus Requests an GPT-6.1 Sol und streichen Sie message.output_text.logprobs aus der include-Liste von Responses; Requests, die sie behalten, werden abgelehnt.

Wie groß sind Kontextfenster und maximaler Output?

Das gemeinsame Kontextfenster umfasst 1.050.000 Tokens, mit bis zu 128.000 Output-Tokens. OpenAI nennt den 30. April 2026 als Wissensstand. Input kann Text und Bilder enthalten; Output ist Text, keine generierten Bilder. Das gesamte Kontextfenster ist keine garantierte maximale Input-Menge.

Sollte ich von GPT-6 Sol auf GPT-6.1 Sol wechseln?

OpenAI-Standardpreise für Input, Output und Cache-Schreibzugriffe entsprechen dem bisherigen Sol; der Cache-Lesepreis ist halbiert. Anbieter-Evaluationen berichten Coding- und Workflow-Fortschritte, nicht Ihre eigenen akzeptierten Ergebnisse. Prüfen Sie das entfallene none, Tools nur über Responses und nicht unterstützte Sampling-/logprobs-Parameter. Vergleichen Sie dann Kosten pro akzeptierter Aufgabe und Latenz, bevor Sie Traffic verlagern.

GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra: welches Modell?

Vergleichen Sie akzeptierte Ergebnisse und Gesamtkosten an Ihren schwierigsten Aufgaben. GPT-6.1 Sol kostet bei OpenAI Standard für Input/Output ein Fünftel von Astra; das bedeutet weder fünfmal niedrigere Gesamtkosten noch gleiche Qualität für jeden Auftrag. Nutzen Sie Astra, wenn gemessene Qualität die Kosten rechtfertigt. Halten Sie beide Modell-IDs wählbar und prüfen Sie den Toolvertrag jeder Route.