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GPT-6 Sol API

Accede a GPT-6 Sol de OpenAI —también buscado como GPT 6 Sol / gpt-6-sol— a través de la API de chat unificada de EvoLink. Prueba la programación, los agentes de varios pasos, el uso de herramientas antes de integrar.

OpenAIGeneración de textoDisponible
desde $1.800 / 1M tokens de entrada$2.000 precio oficial-10%
Documentación API
Chat CompletionsResponses APIEsfuerzo de razonamientoCaché de promptsUso de herramientas
Ruta de producciónLive
Contexto
1.05M de contexto · 128K de salida máx.
Ideal para
Programación compleja, flujos agénticos, tareas con herramientas
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
ModelosPreciosReadmeAPI

Elegir GPT-6 Sol

Un único ID de modelo exacto en la integración compatible con OpenAI. Las tarifas de contexto corto y largo de los cuatro roles de token aparecen en la tarjeta.

GPT-6 Sol

El modelo GPT-6 de OpenAI creado para impulsar la programación compleja y los flujos de trabajo agénticos.

Seleccionado
ID del modelo
gpt-6-sol
Ideal para

Programación compleja, bucles de agentes con muchas llamadas a herramientas y tareas de implementación de larga duración

< 272K
Entrada
$1.800 / 1M-10%
122.4 cr / 1M$2.000precio oficial
Lectura de caché
$0.181 / 1M-10%
12.3 cr / 1M$0.200precio oficial
Escritura de caché
$2.250 / 1M-10%
153 cr / 1M$2.500precio oficial
Salida
$9.000 / 1M-10%
612 cr / 1M$10.000precio oficial
≥ 272K
Entrada
$3.600 / 1M-10%
244.8 cr / 1M$4.000precio oficial
Lectura de caché
$0.362 / 1M-10%
24.6 cr / 1M$0.400precio oficial
Escritura de caché
$4.500 / 1M-10%
306 cr / 1M$5.000precio oficial
Salida
$13.500 / 1M-10%
918 cr / 1M$15.000precio oficial

Todas las tarifas son por 1M de tokens, en USD y créditos, y reflejan los precios actuales de tu cuenta. A partir de 272K tokens de prompt se aplica el nivel de contexto largo: ×2 para la entrada y los roles de caché, ×1.5 para la salida.

Precios de GPT-6 Sol

Estima el coste de una solicitud de GPT-6 Sol antes de integrar. La calculadora usa las tarifas actuales de tu cuenta; los precios oficiales sirven de referencia.

Calculadora de solicitud

Introduce la combinación de tokens de una solicitud.

Coste estimado por solicitud

GPT-6 Sol
Tarifa de contexto corto
USD$0.0046
Créditos0.3085

Estimación oficial $0.0051 · ahorras $0.0006 (10%)

Tokens de entrada0.1224 cr
Tokens de lectura de caché0.0025 cr
Tokens de escritura de caché0 cr
Tokens de salida0.1836 cr

Cargo mínimo: 0.01 créditos por solicitud. A partir de 272K tokens de prompt, la entrada y los roles de caché se facturan ×2 y la salida ×1.5. Las llamadas a herramientas no se multiplican.

Guía de presupuesto

Solicitudes aproximadas con la combinación actual de tokens.
Añadir créditos
$10
Unas 2106 solicitudes

Para pruebas rápidas

$50
Unas 11021 solicitudes

Para el desarrollo habitual

$100
Unas 22042 solicitudes

Para la evaluación en producción

API de GPT-6 Sol

El modelo GPT-6 de OpenAI creado para impulsar la programación compleja y los flujos de trabajo agénticos — cambios en varios archivos, agentes guiados por herramientas y tareas de implementación de larga duración — disponible con una sola clave API de EvoLink mediante Chat Completions y Responses.

GPT-6 Sol se sirve en EvoLink con el ID de modelo gpt-6-sol mediante Chat Completions · Responses, con la misma clave API y saldo que usas para cualquier otro modelo. Ofrece una ventana de contexto de 1.05M y hasta 128K tokens de salida, además de la programación, los agentes de varios pasos, el uso de herramientas.

GPT-6 Sol

Especificaciones y capacidades de GPT-6 Sol

Las cifras proceden de la configuración de ruta de EvoLink; las capacidades son las que la API expone hoy.

Ventana de contexto
1.05M tokens
Salida máx.
128K tokens
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
Razonamiento
Esfuerzo de razonamiento configurable
Uso de herramientas
Llamadas a funciones con secuencias de herramientas de varios pasos
Caché de prompts
Tarifas de escritura + lectura de caché
Nivel de contexto largo
×2 entrada / ×1.5 salida a partir de 272K tokens de prompt
Protocolos
Chat Completions · Responses
ID del modelo
gpt-6-sol

Para qué es mejor GPT-6 Sol

Un único ID de modelo exacto para el tráfico de programación y de agentes; lleva el trabajo de extremo a extremo más difícil a GPT-6 Astra y las llamadas específicas de gran volumen a GPT-6 Luna. OpenAI reporta 68,8 % en DeepSWE v1.1 con esfuerzo max y una tasa de engaño en código del 1,3 %, frente al 10,4 % de GPT-5.6 Sol (cifras del proveedor).

Entregar cambios de código en varios archivos

Planificar, editar y probar en varios archivos dentro de una misma tarea, e iterar sobre las pruebas que fallan en lugar de quedarse en una única sugerencia plausible.

Ejecutar agentes guiados por herramientas

Encadenar llamadas a funciones, búsqueda de archivos y otras herramientas integradas en la Responses API; en Chat Completions, la llamada a funciones requiere reasoning_effort none.

Ajustar el razonamiento en cada petición

Elegir reasoning_effort de none a max en cada llamada: none para enrutar herramientas con rapidez y niveles más altos para depuración y revisiones de diseño. Los tokens de razonamiento se facturan como salida.

Mantener el contexto del proyecto en una sola ventana

Reunir archivos del repositorio, especificaciones y resultados de herramientas en una ventana de 1,05 M de tokens; antes de depender de la ventana completa, prueba la recuperación y la retención de instrucciones con tus propias cargas de trabajo.

Dos formas de usar GPT-6 Sol: API de EvoLink o Agente

Usa la API de EvoLink para backends de producto y trabajos por lotes, o llama a GPT-6 Sol desde Codex, Claude o Gemini para flujos de código y análisis. Ambas vías comparten la misma clave API de EvoLink, saldo, ID de modelo e historial de solicitudes.

Opción 1

Integrar con la API de EvoLink

Ideal para: backends de producto, trabajos por lotes, pipelines automatizados

Envía a EvoLink solicitudes Chat Completions compatibles con OpenAI (o Anthropic Messages) y controla el ID de modelo, el prompt de sistema, el presupuesto de salida, las herramientas y la salida estructurada.

  1. 1Crea una clave API de EvoLink en la consola
  2. 2Apunta tu SDK de OpenAI o Anthropic a la URL base de EvoLink y selecciona el ID de modelo mostrado arriba
  3. 3Envía una solicitud representativa y lee el campo usage para tokens de entrada, en caché y de salida
  4. 4Define max_tokens y reintentos por tarea; conserva los ID y resultados de llamadas a herramientas entre turnos
Crear clave API de EvoLink
Opción 2

Llamarlo con un Agente

Ideal para: tareas de código, revisión y análisis en Codex, Claude y Gemini

Dale al Agente la tarea, las entradas a incluir y los criterios de aceptación. Él arma la solicitud, llama a GPT-6 Sol a través de EvoLink y devuelve la respuesta con el uso de tokens.

  1. 1Define EVOLINK_API_KEY en tu entorno local; nunca en código ni en un prompt
  2. 2Describe la tarea, las entradas a incluir y el formato de salida esperado
  3. 3Pide al Agente que llame a GPT-6 Sol a través de EvoLink y muestre la solicitud antes de enviarla
  4. 4Deja que el Agente informe la respuesta, el uso de tokens y cualquier cuerpo de error

Ejemplo de código de la API de GPT-6 Sol y manejo de errores

Este ejemplo muestra la solicitud ejecutable más corta: una llamada Chat Completions compatible con OpenAI con prompt de sistema, mensaje de usuario y presupuesto de salida. Abre la pestaña API para la referencia completa de parámetros y respuestas.

Ver documentación completa de la API
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-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-sol on both Chat Completions and Responses.
# reasoning_effort accepts none, low, medium (default), high, xhigh, and
# max; reasoning tokens are billed as output. On Chat Completions, function
# calling works only with reasoning_effort set to none; use Responses for
# built-in tools and function calling at higher effort.

Solicitud inválida o parámetro no admitido

Comprueba el ID de modelo, el array messages y los rangos de parámetros en la referencia de la API; elimina los campos que esta ruta no admite.

Problema de autenticación o saldo

Comprueba el token Bearer de Authorization y confirma el saldo disponible en la consola.

Longitud de contexto excedida

Los tokens del prompt superan la ventana de contexto de GPT-6 Sol. Recorta o recupera solo la evidencia relevante y reutiliza prefijos en caché.

Límite de tasa (429)

Espera y reintenta con jitter; agrupa o encola las solicitudes en lugar de ráfagas paralelas.

Contenido o llamada a herramienta rechazados

Revisa contenido sensible, argumentos de llamada a herramienta mal formados y desajustes del esquema JSON antes de reintentar.

Antes de llevar GPT-6 Sol a producción

Cuatro comprobaciones que deciden coste y estabilidad.

01

Elegir el ID de modelo GPT-6 Sol exacto

Usa gpt-6-sol tanto en Chat Completions como en Responses; no existe un alias genérico gpt-6.

Obligatorio
02

Elegir el endpoint para las llamadas a herramientas

Usa Responses para las herramientas integradas y la llamada a funciones; en Chat Completions, la llamada a funciones solo funciona con reasoning_effort none.

Obligatorio
03

Estructurar los prompts para lecturas de caché

Pon primero las instrucciones estables y el material de referencia para que las lecturas de caché sustituyan la entrada a precio completo.

Recomendado
04

Presupuestar el umbral de 272K y medir con usage

Por encima de 272K tokens de prompt toda la solicitud usa tarifas de contexto largo; concilia el coste desde el objeto usage antes de escalar tráfico.

Recomendado

Caché de prompts en cuatro partes

La entrada sin caché, las lecturas de caché, las escrituras de caché y la salida se liquidan por separado a partir del objeto de uso final. Las escrituras de caché no se cobran de nuevo como entrada ordinaria.

Umbral de contexto largo

Con más de 272K tokens de prompt, la entrada y ambos roles de caché usan tarifas 2× y la salida 1,5× para toda la petición.

GPT-6 Sol frente a GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol

EvoLink

Compara GPT-6 Sol con GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol usando los precios de EvoLink por 1M de tokens.

GPT-6 Sol
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$1.8 / $9
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraProgramación compleja, bucles de agentes con muchas llamadas a herramientas y tareas de implementación de larga duración
GPT-6 Astra
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$9 / $45
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraEl trabajo de extremo a extremo más exigente de razonamiento, programación, computer use e investigación
GPT-5.6 Sol
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$3.6 / $18
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraNivel Sol de la generación anterior para razonamiento exigente y agentes de código

Los precios de contexto base reflejan las tarifas actuales de tu cuenta; los visitantes sin sesión iniciada ven las tarifas Default. Los multiplicadores de contexto largo están en la sección Precios.

Familia de modelos GPT

Misma clave API y saldo: cambia de nivel sin tocar la integración.

Comparar todos los modelos GPT
GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol

Nuevo Sol para código en varios archivos y agentes con Responses

Ver modelo
GPT-6 Astra

GPT-6 Astra

El modelo más capaz de OpenAI para el trabajo de extremo a extremo más exigente

Ver modelo
GPT-6 Luna

GPT-6 Luna

El modelo GPT-6 más eficiente para tareas específicas de gran volumen

Ver modelo

Otros modelos de texto en EvoLink además de GPT-6 Sol

Claude Opus 5

Claude Opus 5

Anterior modelo insignia de nivel Opus de Anthropic para programación a escala de repositorio, agentes de larga duración y revisiones que exigen mucho criterio.

Ver modelo
DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro

El nivel más potente de DeepSeek, con modo de pensamiento y ventana de contexto de 1M para razonamiento avanzado.

Ver modelo
Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash

El modelo Flash más capaz de Google, con mejoras en ingeniería de software y tareas agénticas, y ventana de contexto de 1M.

Ver modelo
Grok 4.7

Grok 4.7

Modelo de razonamiento y uso de herramientas de xAI con ventana de contexto de 500K y herramientas del lado del servidor facturadas por uso.

Ver modelo

Lecturas relacionadas sobre GPT-6 Sol

Fecha de lanzamiento y despliegue de GPT-6 Sol

Fecha de lanzamiento y despliegue de GPT-6 Sol

Lanzado el 22 de septiembre de 2026; despliegue por canal y lo que OpenAI reporta sobre código y honestidad del agente

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GPT-6 Sol vs GPT-5.6 Sol

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La mitad del precio de lista, el mismo contexto de 1,05M, la regla de llamada a herramientas en Chat Completions y un criterio de migración por coste por tarea aceptada

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Guía de la API de GPT-6 (Astra)

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Primera llamada, esfuerzo de razonamiento y las reglas de facturación de 272K y caché comunes a la familia GPT-6

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API GPT-6 Sol – FAQ

¿Qué ID de modelo debo usar?

Usa gpt-6-sol. No existe un alias genérico gpt-6, y el mismo ID funciona en Chat Completions y Responses.

¿Cuánto cuesta GPT-6 Sol en EvoLink?

Las tarifas por defecto de EvoLink son $1.800 de entrada y $9.000 de salida por 1M de tokens, frente al precio de lista de OpenAI de $2.000 / $10.000. Las lecturas de caché cuestan $0.181 y las escrituras $2.250 por 1M de tokens; los usuarios con sesión ven las tarifas de su propia cuenta.

¿Cómo se factura la entrada en caché?

Las lecturas y las escrituras de caché son segmentos de tokens separados. Ninguno se cobra de nuevo como entrada ordinaria.

¿Cuándo se aplican las tarifas de contexto largo?

Cuando el total de tokens de prompt supera 272.000, toda la petición usa los multiplicadores de contexto largo: 2× para la entrada y ambos roles de caché, 1,5× para la salida.

¿Qué niveles de esfuerzo de razonamiento se admiten?

reasoning_effort en Chat Completions y reasoning.effort en Responses aceptan none, low, medium (el valor por defecto), high, xhigh y max. Un esfuerzo mayor gasta más tokens de razonamiento, que se facturan como salida; none omite el razonamiento para obtener la menor latencia.

¿Puedo usar la llamada a funciones en Chat Completions?

Solo con reasoning_effort en none. Para las herramientas integradas, o para la llamada a funciones con un esfuerzo de razonamiento mayor, llama a la Responses API con el mismo ID gpt-6-sol.

¿Cuáles son la ventana de contexto y la salida máxima?

GPT-6 Sol tiene una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, con hasta 922.000 tokens de entrada y hasta 128.000 tokens de salida por petición.

¿Debo actualizar de GPT-5.6 Sol a GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol mantiene el contexto de 1,05M, la salida de 128K y los seis niveles de razonamiento de GPT-5.6 Sol, a la mitad del precio de lista de OpenAI y con conocimiento más reciente (20 de abril de 2026). OpenAI reporta 68,8 % en DeepSWE v1.1 con esfuerzo max y una tasa de engaño en código del 1,3 % frente al 10,4 % de GPT-5.6 Sol; son cifras del proveedor. Decide sobre tus propias tareas con el coste por tarea aceptada, no con el precio por token; la guía GPT-6 Sol vs GPT-5.6 Sol de abajo tiene el conjunto de aceptación y el único cambio de contrato que comprobar primero: la llamada a funciones en Chat Completions exige reasoning_effort none.

GPT-6 Sol, Astra o Luna: ¿cuál debo usar?

Sol para código complejo y agentes impulsados por herramientas; el trabajo de extremo a extremo más difícil (razonamiento, investigación, computer use) a GPT-6 Astra; las llamadas acotadas de alto volumen como clasificación, extracción y enrutamiento a GPT-6 Luna. Los tres comparten el contexto de 1,05M, la misma integración y la misma regla de 272K, así que puedes repartir el tráfico por tarea con una sola clave de API. La página de la colección GPT los compara lado a lado.