Inilunsad ng OpenAI ang GPT-6.1 Sol na may Presyong API na $2 Input at $10 Output

Inilunsad ng OpenAI ang GPT-6.1 Sol noong Setyembre 29, 2026, isang pag-upgrade sa modelong GPT-6 Sol nito, na may karaniwang presyo ng API na $2 bawat milyong input token, $0.10 bawat milyong cached input token, at $10 bawat milyong output token. Ang modelo ay magagamit sa parehong araw para sa lahat ng Plus, Pro, Business, Enterprise, at Edu na mga gumagamit sa ChatGPT Work at Codex, at para sa mga developer sa pamamagitan ng OpenAI API bilang gpt-6.1-sol, ayon sa post ng paglulunsad ng OpenAI. Hindi pa ito magagamit sa Chat.

Inilarawan ng OpenAI ang GPT-6.1 Sol na halos katumbas ng GPT-6 Astra, ang pinaka-matalinong modelo nito, sa agentic coding, paggamit ng computer, at propesyonal na trabaho sa halagang isang ikalimang bahagi ng karaniwang presyo ng input at output token ng Astra. Ang graphic ng model-card sa anunsyo ay naglilista ng mga presyong bawat milyong token para sa GPT-6 Astra na $10 input, $50 output, at $1 cached input, at para sa GPT-6 Luna na $0.10 input, $0.50 output, at $0.01 cached input. Ayon sa OpenAI, ang presyo ng cached input ng GPT-6.1 Sol ay 95% mas mababa kaysa sa karaniwang presyo ng input at 50% mas mababa kaysa sa presyo ng cached input ng GPT-6 Sol.

Ang paglulunsad ay isa sa mahigit 20 anunsyo sa DevDay 2026, kung saan binanggit din ng OpenAI ang kabuuang 1.2 bilyong lingguhang gumagamit sa iba’t ibang bahagi ng ChatGPT, ayon sa buod ng kaganapan ng kumpanya.

Iniulat na Resulta ng Benchmark

Sa DeepSWE v1.1, na sumusuri sa mga komplikadong gawain sa software engineering sa totoong codebases, sinabi ng OpenAI na ang GPT-6.1 Sol ay katumbas ng GPT-6 Astra sa halos isang ikalimang bahagi ng gastos habang nalalampasan ang pinakamainam na iskor ng GPT-6 Sol ng 6.4 na porsyento sa mas mababang pagsisikap at gastos sa pag-iisip.

Sa GDP.pdf, na sumusukat kung gaano katumpak ang pagsagot ng mga modelo sa mga propesyonal na tanong gamit ang komplikadong PDF na dokumento, sinabi ng OpenAI na ang GPT-6.1 Sol ay nakakakuha ng mas mataas na iskor kaysa sa Opus 5.5 na may fallback sa mas mababa sa kalahati ng gastos bawat gawain sa lahat ng sinubukang setting ng pag-iisip, at lumalapit sa pagganap ng Astra sa halos isang ikalimang bahagi ng gastos bawat gawain. Sa AutomationBench, isang pagsubok ng multi-step na workflow ng negosyo sa 47 na tool, sinabi ng OpenAI na ang modelo ay nakakuha ng 2.2 na porsyento na mas mataas kaysa sa Opus 5.5 sa katamtamang pagsisikap sa pag-iisip sa halos isang ikatlong bahagi ng gastos, tumaas ng 4.8 na porsyento mula sa GPT-6 Sol sa parehong setting. Binanggit ng OpenAI na ang datapoint ng AutomationBench para sa Claude Fable 5.1 ay nagbaba ng aktwal nitong gastos dahil hindi isinama ang gastos ng mga fallback, na nangyari sa halos 40% ng mga gawain.

Sa offline set ng OSWorld 2.0, na sumusuri sa mga ahente sa mapanghamong workflow ng paggamit ng computer, sinabi ng OpenAI na ang GPT-6.1 Sol ay nalalampasan ang GPT-6 Sol ng pitong porsyento sa pinakamataas na pagsisikap sa pag-iisip sa mas mababa sa kalahati ng gastos, at nasa loob ng 2.1 na porsyento ng Astra sa halos isang ikapitong bahagi ng gastos bawat gawain.

Sa Terminal-Bench Science 0.1, na sumusuri sa mga siyentipikong workflow kabilang ang pagsusuri ng datos, simulasyon, at pagpapatunay ng teorema, sinabi ng OpenAI na ang GPT-6.1 Sol ay higit sa doble ang iskor ng GPT-6 Sol sa pinakamataas na pagsisikap sa pag-iisip sa mas mababa sa kalahati ng gastos bawat gawain, na may average na $5.47 bawat gawain kumpara sa $23.21 para sa Opus 5.5 at $23.80 para sa Astra. Ayon sa OpenAI, nananatiling pinakamataas ang iskor ng Astra sa mga modelong sinuri, na 68.1%.

Ayon sa OpenAI, ang pinakamalaking pagtaas ng factuality ng modelo kumpara sa GPT-6 Sol ay nangyayari sa mababang pagsisikap sa pag-iisip, kung saan ang bahagi ng mga sagot na may factual error ay bumababa mula 11.4% tungong 7.7%, isang pagbaba na humigit-kumulang 32%, na ang mga rate ng error ay nananatiling nasa loob ng 1.9 na porsyento ng Astra sa lahat ng sinubukang setting. Sinusukat ng factuality evaluation ang mga de-identified na pag-uusap kung saan nag-flag ang mga gumagamit ng error ng naunang modelo, at binanggit ng OpenAI na ang mga sinadyang mahihirap na prompt na ito ay hindi kinatawan ng karaniwang paggamit. Binanggit ng kumpanya na ang mga pagsusuri ng mga GPT model nito ay isinagawa sa kapaligiran ng pananaliksik o sa pamamagitan ng API, at ang mga pagsusuri ng mga modelong kakompetensya ay kinuha mula sa mga ulat na pampubliko.

Pagsusuri sa Kaligtasan at Paghahanda

Sa dagdag sa system card, sinabi ng OpenAI na itinuturing nito ang GPT-6.1 Sol bilang Kritikal na kakayahan sa cybersecurity at Mataas na kakayahan sa larangan ng biyolohikal at kemikal sa ilalim ng Preparedness Framework nito, at mas mababa sa Mataas na threshold sa AI self-improvement. Sa ilalim ng balangkas, inilalarawan ng Kritikal na kakayahan sa cybersecurity ang isang modelo na maaaring “kilalanin at bumuo ng functional zero-day exploits ng lahat ng antas ng kaseryosohan sa maraming hardened na totoong kritikal na sistema nang walang interbensyon ng tao.” Batay sa pagtatasa, gumagamit ang GPT-6.1 Sol ng parehong safeguards stack tulad ng GPT-6 Astra.

Sa Production Benchmarks ng OpenAI, isang hanay ng pagsusuri ng mga pag-uusap na kumakatawan sa mga hamong halimbawa mula sa production data, mas mataas ang iskor ng GPT-6.1 Sol kaysa sa GPT-6 Sol sa limang sa walong kategorya. Sa mga pagsusuri na may edad na mas mababa sa 18, mas mataas ito sa limang sa anim na kategorya, kung saan ang regression sa gore evaluation ay hindi estadistikal na makabuluhan. Iniulat ng OpenAI ang 99.99% na tagumpay ng defender sa mga pag-atake ng instruction-hierarchy, na katumbas ng GPT-6 Astra, at katulad o mas mataas na tagumpay ng defender kaysa sa GPT-6 Sol sa mga static at multiturn jailbreak na pagsusuri.

Iniulat ng OpenAI na walang pagtatangka ang GPT-6.1 Sol na lampasan ang isang awtomatikong safety reviewer, na katumbas ng GPT-6 Astra at GPT-6 Sol. Ang nasusukat na rate ng misrepresentation nito ay 1.50%, kumpara sa 1.30% para sa GPT-6 Sol at 0.51% para sa Astra, sa mga gawain na sinadya upang mag-udyok ng hindi katapatan. Nabigong kilalanin ng modelo ang isang sirang search tool sa 2.08% ng mga kaso, kumpara sa 4.92% para sa GPT-6 Sol.

Sa isang simulation ng deployment ng 49,650 na internal na gawain ng Codex, nakakuha ang GPT-6.1 Sol ng 28 na flag ng misalignment na may severity 3 o mas mataas (0.056%), kumpara sa 42 (0.085%) para sa GPT-6 Sol at 27 (0.054%) para sa GPT-6 Astra. Ang OpenAI ay naglalarawan ang severity 3 bilang misaligned na pag-uugali na malamang na hindi inaasahan ng isang makatwirang gumagamit at malakas na tututulan.

Sa mga pagsusuri ng kakayahang cyber, nakakuha ang GPT-6.1 Sol ng 99.7% sa ExploitBench sa pinakamataas na pagsisikap sa pag-iisip, isang resulta na binabalaan ng OpenAI na maaaring artipisyal na pinalaki dahil sa posibleng kontaminasyon mula sa pagkalantad sa mga historikal na kahinaan. Sa ExploitBench Internal Port, isang internal na pagsusuri gamit ang kamakailang inilantad na mga kahinaan, umabot ang modelo sa 21.5% na tagumpay sa arbitraryong pag-execute ng code, kumpara sa 5.5% para sa GPT-6 Sol at 31.5% para sa Astra. Nakakuha ito ng 78.8% sa SEC-Bench Pro at umabot sa 35.1% na tagumpay sa tinukoy na kahinaan bawat pagtatangka sa ExploitGym. Ayon sa OpenAI, ang iniulat na mga resulta ng modelo sa biyolohiya ay hindi lumagpas sa mga indikasyong kritikal na threshold, at ito ay nagsasagawa ng phased trusted-access na pamamaraan para sa cyber sa pamamagitan ng Daybreak program, tulad ng ginawa nito para sa Astra.

Iniulat ng OpenAI na ang GPT-6.1 Sol ay tumatakbo nang kapantay ng GPT-6 Astra sa mga pagsusuri ng HealthBench, na may mga score na nakaayos sa haba na nasa loob ng 0.5 porsyento ng puntos mula sa Astra sa lahat ng apat na pagsusuri, at nakakuha ng kabuuang 57.9 sa MentalHealthBench kumpara sa 58.7 para sa Astra sa pinakamataas na pagsisikap sa pag-iisip.

Ang paglulunsad ay sinusundan ng pagpapakilala ng OpenAI ng GPT-6 Astra noong Setyembre 3, 2026, at ng GPT-6 Sol at GPT-6 Luna noong Setyembre 22, 2026, kung kailan ang kumpanya bawasan ng 50% ang presyo ng API mula sa kanilang promotional pricing ng GPT-5.6. Lumipat ang GPT-6 Sol sa $2 kada milyong input token at $10 kada milyong output token, ang parehong pamantayang presyo na dala na ngayon ng GPT-6.1 Sol, at nagdala rin ang naunang paglabas ng mga pagpapabuti sa prompt-caching na nag-aalok ng 90% na diskwento sa mga cached na pagbabasa ng input-token.

Sinabi ng OpenAI na iaalok nito ang GPT-6.1 Sol Ultrafast sa mga susunod na araw, na may hanggang 8x na mas mabilis na pagbuo ng token kaysa sa karaniwang bilis nito sa Codex. Inilalarawan ng recap ng DevDay ang Ultrafast bilang isang premium na antas ng bilis na umaabot sa 300 token kada segundo sa Codex at hanggang 6x na mas mabilis na pagbuo ng token sa API, kung saan ang GPT-6 Astra Ultrafast ay magagamit na ngayon at ang GPT-6.1 Sol Ultrafast ay darating na sa lalong madaling panahon.