GPT-6.1 Sol API: Prezzi, benchmark e come usarla

TL;DR

GPT-6.1 Sol è l’aggiornamento di settembre 2026 a GPT-6 Sol, progettato per sviluppatori che eseguono workflow avanzati di coding, uso del computer, gestione documentale e agenti multi‑passo. Mantiene il listino API per contesti brevi a $2 per milione di token in input e $10 per milione di token in output, migliorando al contempo le capacità e l’efficienza dei task nelle valutazioni riportate da OpenAI. La finestra di contesto resta a 1.05 milioni di token, con fino a 128,000 token in output.

Punti chiave

• OpenAI ha rilasciato GPT-6.1 Sol il 29 settembre 2026 per coding complesso, uso del computer e workflow professionali.
• Mantiene una finestra di contesto da 1,050,000 token e un limite di output di 128,000 token, con input di testo e immagini e output di testo.
• Le tariffe API standard per contesti brevi sono $2 input, $0.10 input memorizzato in cache, $2.50 scritture in cache e $10 output per milione di token; prompt più grandi e modalità di elaborazione diverse incidono sulla fatturazione.
• Le valutazioni ufficiali mostrano miglioramenti rispetto a GPT-6 Sol e prestazioni vicine ad Astra su diversi workload testati; i rapporti costo-per-task nei benchmark sono distinti dai rapporti prezzo-per-token.
• Usa l’API Responses per le chiamate agli strumenti. Al lancio, il modello era disponibile tramite API, Codex e ChatGPT Work per i piani a pagamento idonei, ma non nella Chat normale.

Che cos’è GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol è il modello aggiornato della famiglia GPT-6 di OpenAI, focalizzato sull’efficienza. OpenAI lo descrive come un upgrade di GPT-6 Sol che si avvicina a GPT-6 Astra in coding agentico, uso del computer e lavori professionali, pur costando un quinto di Astra alle tariffe standard per token in input e output.

L’aggiornamento riguarda meno l’aumento dei limiti di contesto e più il miglioramento della quantità di lavoro utile completabile per dollaro. Per i team che già usano la GPT-6 Sol API in CometAPI, GPT-6.1 Sol va inteso come un upgrade di capacità che mantiene gli stessi prezzi standard $2/$10 per input/output, riducendo a metà il prezzo dell’input in cache.

Questo posizionamento conta per gli agent in produzione. Sistemi ad alto volume per coding, elaborazione documentale, automazione di workflow e uso del computer possono eseguire centinaia o migliaia di richieste ad alta intensità di ragionamento. Un modello che si avvicina alle capacità di frontiera mantenendo un costo per task più basso può risultare più pratico che indirizzare ogni richiesta difficile verso Astra.

Un dettaglio di migrazione è importante: GPT-6.1 Sol non supporta lo sforzo di ragionamento none o minimal. L’impostazione più bassa è low, quindi gli sviluppatori che migrano da GPT-6 Sol dovrebbero rivedere logiche di instradamento e parametri di richiesta.

Come si comporta GPT-6.1 Sol sui benchmark?

I risultati seguenti provengono dalle valutazioni di lancio di OpenAI. Misurano compiti e configurazioni specifiche, non una classifica universale del modello. OpenAI ha valutato i propri modelli nel proprio ambiente di ricerca o tramite API; prompt di sistema, strumenti e impostazioni di ragionamento possono differire da ChatGPT in produzione. I risultati dei concorrenti sono tratti da report pubblici. Il costo per task e i prezzi standard per token sono misure diverse: il primo dipende da token, ragionamento, strumenti e protocollo di valutazione. Quando l’annuncio non specifica un harness o una configurazione completi, le cifre vanno considerate confronti riportati anziché risultati riprodotti indipendentemente.

Prestazioni di coding agentico su DeepSWE v1.1

DeepSWE v1.1 valuta compiti di ingegneria del software a lungo orizzonte in codebase reali. OpenAI riporta che GPT-6.1 Sol eguaglia GPT-6 Astra a circa un quinto del costo e supera di 6.4 punti percentuali il miglior punteggio di GPT-6 Sol con minore sforzo di ragionamento e costo.

Questo rende l’upgrade particolarmente rilevante per agent di coding che ispezionano ripetutamente repository, modificano file, eseguono strumenti, lanciano test e correggono errori, anziché generare semplici frammenti di codice isolati.

Prestazioni sui workflow business su AutomationBench

AutomationBench misura se gli agent possono completare workflow multi‑passo nelle applicazioni business. Con sforzo di ragionamento medio, OpenAI riporta che GPT-6.1 Sol supera Opus 5.5 di 2.2 punti a circa un terzo del costo e migliora di 4.8 punti rispetto a GPT-6 Sol alla stessa impostazione.

Il benchmark usa 47 strumenti tra vendite, marketing, operations, supporto, finanza e HR, rendendolo più rappresentativo dell’automazione enterprise rispetto a un semplice test di domanda‑risposta.

Il report di lancio identifica AutomationBench 1.0.6. Il confronto con Opus è a sforzo di ragionamento medio; è un risultato riportato da OpenAI, non l’affermazione che GPT-6.1 Sol vinca ogni workflow enterprise. Gli sviluppatori possono anche accedere all’API Claude Opus 5.5 in CometAPI per confronti specifici sul proprio carico.

Prestazioni di computer-use su OSWorld 2.0

Sul set offline OSWorld 2.0, GPT-6.1 Sol con sforzo di ragionamento massimo supera GPT-6 Sol di sette punti a meno della metà del costo. Si colloca a 2.1 punti percentuali da GPT-6 Astra a circa un settimo del costo per task di Astra.

Il risultato OSWorld usa ricompensa parziale sul set offline della release v2026.08.08. Mantieni metrica, versione e impostazione a sforzo massimo associati al confronto; risultati da altre release o definizioni di ricompensa non sono direttamente interscambiabili.

Questo miglioramento conta per agent di browser, automazione desktop, operazioni software e workflow in cui il modello deve interagire con interfacce grafiche anziché solo produrre testo.

Prestazioni su workflow scientifici in Terminal-Bench Science

Terminal-Bench Science 0.1 valuta workflow scientifici come analisi dati, simulazione, fitting di modelli e dimostrazioni tramite codice e strumenti da terminale. OpenAI riporta che GPT-6.1 Sol più che raddoppia il punteggio di GPT-6 Sol allo sforzo massimo, pur costando meno della metà per task.

GPT-6 Astra resta il modello con il punteggio più alto in questa valutazione al 68.1%, quindi GPT-6.1 Sol non va interpretato come sostituto di Astra per ogni workload di ricerca di frontiera. Il suo vantaggio è il costo per task molto più basso necessario per avvicinarsi a tale capacità.

Fattualità su prompt difficili

OpenAI riporta il maggior miglioramento di fattualità rispetto a GPT-6 Sol con sforzo di ragionamento basso, dove la quota di risposte contenenti un errore fattuale scende dall’11.4% al 7.7%, una riduzione di circa il 32%. Attraverso le impostazioni di ragionamento testate, GPT-6.1 Sol resta entro 1.9 punti percentuali da GPT-6 Astra, pur costando meno di un quinto per task.

OpenAI avverte che questa valutazione utilizza conversazioni intenzionalmente difficili e de‑identificate in cui gli utenti hanno precedentemente segnalato errori fattuali. Le percentuali pertanto non vanno trattate come tassi ordinari di allucinazione.

Il grafico ufficiale di fattualità di OpenAI traccia il tasso di errore rispetto alla latenza media simulata. È riprodotto direttamente dall’addendum della system card; queste conversazioni selezionate e difficili non stabiliscono tassi di errore d’uso ordinari.

Valutazione ufficiale di fattualità di OpenAI: tassi di errore su conversazioni segnalate dagli utenti

Prezzi dell’API GPT-6.1

GPT-6.1 Sol utilizza le stesse tariffe Standard di input e output di GPT-6 Sol, ma riduce il prezzo dell’input in cache da $0.20 a $0.10 per milione di token. OpenAI prezza il modello in modo diverso a seconda della lunghezza del contesto e della modalità di elaborazione, quindi il costo in produzione va stimato dall’intero pattern di richieste, non solo dalla tariffa headline per token.

Prezzi standard

In modalità Standard, GPT-6.1 Sol costa $2 per milione di token in input e $10 per milione di token in output. L’input in cache costa $0.10 per milione di token, mentre le scritture in cache costano $2.50 per milione di token.

Input in cache e scritture in cache

La cache conta più di quanto suggerisca il solo prezzo headline dell’input per GPT-6.1 Sol.

La tariffa di $0.10 per input in cache è solo il 5% dei $2 dell’input non in cache, rendendo molto più economico il contesto ripetuto quando un’applicazione riutilizza lo stesso prompt di sistema, le definizioni degli strumenti, le istruzioni sul repository o lunghi documenti di riferimento. Le scritture in cache sono fatturate a $2.50 per milione di token, pari a 1.25× la tariffa standard dell’input non in cache.

Per agent di lunga durata, ciò significa che il costo dipende fortemente da quanto contesto può essere riutilizzato. Un workflow che invia ripetutamente un grande prompt stabile può avere un costo effettivo molto diverso da uno che ricostruisce l’intero contesto a ogni richiesta.

Prezzi per contesti lunghi

GPT-6.1 Sol supporta una finestra di contesto da 1.05 milioni di token, ma richieste oltre 272,000 token in input passano al tier di prezzo long‑context di OpenAI.

Per l’intera richiesta, le tariffe diventano:

In altre parole, una volta che un prompt supera 272K token in input, OpenAI applica 2× per input e cache e 1.5× per l’output all’intera richiesta, non solo alla porzione oltre la soglia.

Ciò rende la gestione del contesto importante per grandi codebase, sistemi di analisi documentale e agent persistenti. Una richiesta appena sopra la soglia può costare significativamente più di una mantenuta al di sotto tramite retrieval, sintesi o segmentazione del prompt.

Modalità Batch, Flex e Fast

OpenAI modifica anche i prezzi di GPT-6.1 Sol in base alla modalità di elaborazione.

Le modalità Batch e Flex hanno un prezzo inferiore del 50% rispetto alla Standard, risultando utili quando la latenza conta meno del costo. Con prezzi per contesti brevi, ciò riduce GPT-6.1 Sol a circa $1/M input, $0.05/M input in cache, $1.25/M scritture in cache e $5/M output.

La modalità Fast va nella direzione opposta. Costa 2× la Standard, portando le tariffe per contesti brevi a circa $4/M input, $0.20/M input in cache, $5/M scritture in cache e $20/M output. Questa modalità è pensata per workload in cui una latenza minore vale un costo per token più alto.

L’elaborazione regionale può aggiungere un ulteriore 10% di sovrapprezzo laddove supportata.

La scelta pratica è quindi semplice: usa Standard per i normali workload interattivi, Batch o Flex quando il costo conta più del tempo di risposta, e Fast solo quando la latenza ha abbastanza valore di business da giustificare un costo circa doppio rispetto alla Standard.

Cosa rende GPT-6.1 Sol diverso?

GPT-6.1 Sol accentua la separazione tra due scelte di distribuzione di fascia alta. GPT-6 Astra è l’opzione orientata alle capacità massime, mentre GPT-6.1 Sol diventa l’opzione orientata all’efficienza per lavori avanzati.

Questa distinzione può supportare un instradamento ibrido: provare GPT-6.1 Sol prima per lavori di produzione impegnativi, quindi eseguire l’escalation solo dei casi insolitamente difficili o falliti verso Astra. In questo modo si preserva l’accesso alla massima capacità senza pagare tariffe di livello Astra per ogni richiesta.

Prestazioni vicine ad Astra senza il costo di Astra

La caratteristica centrale è il rapporto capacità/costo. OpenAI afferma che GPT-6.1 Sol offre prestazioni vicine ad Astra su diversi workload professionali difficili, addebitando un quinto dei prezzi standard per token di input e output di Astra.

Per i sistemi in produzione, ciò può contare più di un piccolo divario nel benchmark. Un costo per task inferiore può lasciare spazio per retry, passaggi di verifica, contesti più ampi e volumi di richieste più elevati con lo stesso budget.

Miglior coding agentico

Il risultato su DeepSWE suggerisce che l’upgrade è mirato a cicli di coding più lunghi: debugging a livello di repository, modifiche multi‑file, esecuzione e riparazione di test, workflow di sviluppo basati su shell e manutenzione software agentica.

Miglior uso del computer

Il miglioramento su OSWorld indica prestazioni più forti quando il ragionamento deve essere combinato con l’interazione con la GUI, rendendo GPT-6.1 Sol più rilevante per automazione del browser e del desktop.

Miglior lavoro su documenti professionali

Su GDP.pdf, GPT-6.1 Sol ottiene punteggi superiori a Opus 5.5 con fallback attraverso le impostazioni di ragionamento testate a meno della metà del costo per task, avvicinandosi ad Astra a circa un quinto del costo.

Ciò lo rende promettente per workflow che coinvolgono bilanci, documenti legali, materiali sanitari, articoli di ricerca e altri PDF professionali complessi.

Integrazione profonda degli strumenti

Attraverso l’API Responses, GPT-6.1 Sol supporta web search, file search, generazione di immagini, Code Interpreter, shell ospitata, Apply Patch, Skills, computer use, MCP e tool search.

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra

La differenza di prezzo è particolarmente chiara confrontando con la GPT-6 Astra API in CometAPI. Il prezzo ufficiale di OpenAI è $10 per input e $50 per output per milione di token per Astra, contro $2 e $10 per GPT-6.1 Sol.

Quale modello GPT-6 dovresti scegliere?

GPT-6.1 Sol è la scelta predefinita più forte per la maggior parte dei workload avanzati in produzione. Mantiene i prezzi $2 per input e $10 per output di GPT-6 Sol, ma migliora coding agentico, uso del computer e workflow professionali avvicinandosi molto a GPT-6 Astra.

Scegli GPT-6 Sol se il tuo workflow esistente funziona già bene e non ti servono i nuovi miglioramenti agentici.

Scegli GPT-6.1 Sol se vuoi il miglior equilibrio tra prestazioni e costo, soprattutto per agent di coding, automazione, uso del computer e workload di ragionamento ad alto volume.

Scegli GPT-6 Astra quando la massima capacità conta più del costo. Il prezzo ufficiale di OpenAI è $10 per input e $50 per output per milione di token, rispetto a $2 e $10 per GPT-6.1 Sol. L’API GPT-6 Astra in CometAPI è quindi più adatta ai compiti più difficili o di maggior valore, piuttosto che a deploy su larga scala routinari.

Quando dovresti ancora usare GPT-6 Astra?

GPT-6.1 Sol non sostituisce Astra. OpenAI continua a posizionare GPT-6 Astra come il suo modello con capacità più elevate, e Astra guida ancora valutazioni difficili come Terminal-Bench Science.

• Il successo del task conta molto più del costo per token.
• Il lavoro è insolitamente complesso o orientato alla ricerca.
• Ti serve il massimo tetto di ragionamento disponibile.
• I tentativi falliti sono abbastanza costosi da rendere secondario il costo del modello.
• Una piccola differenza di qualità produce un valore di business sproporzionato.

Una strategia pratica di instradamento è usare GPT-6.1 Sol per la maggior parte dei lavori di produzione impegnativi e riservare Astra a percorsi di escalation in cui la massima capacità giustifica il costo aggiuntivo.

GPT-6.1 Sol è più economico di GPT-6 Astra nei workload reali?

Alle tariffe standard per token, sì: GPT-6.1 Sol costa un quinto di Astra sia per input che per output. Ma l’economia in produzione va valutata come costo per task riuscito, non solo costo per token.

Se un agente necessita di ragionamento ripetuto, chiamate a strumenti e retry, un modello più economico può risultare meno conveniente se richiede molti più tentativi. Viceversa, se GPT-6.1 Sol ottiene un tasso di completamento quasi uguale ad Astra sul tuo workload, la differenza di prezzo per token di cinque volte può tradursi in risparmi sostanziali.

Dove puoi usare GPT-6.1 Sol?

Al lancio del 29 settembre 2026, GPT-6.1 Sol era disponibile per utenti Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu in ChatGPT Work e Codex, nonché tramite OpenAI API. Non era ancora disponibile nella Chat regolare. L’accesso effettivo può dipendere da piano, client, regione e impostazioni del workspace. Come verificato il 30 settembre 2026, il catalogo modelli live di CometAPI elenca gpt-6.1-sol con entrambe le route /v1/responses e /v1/chat/completions. Usa Responses per workflow con strumenti e verifica accesso al modello e fatturazione per la tua chiave API prima del deploy.

Come si usa l’API di GPT-6.1 Sol?

Usa la API Responses per l’uso degli strumenti. GPT-6.1 Sol supporta richieste Chat Completions senza strumenti; gli agent basati su strumenti non dovrebbero assumere lo stesso comportamento tra i due endpoint. L’esempio minimo in Python sotto usa l’endpoint e le credenziali di OpenAI.

Installa l’SDK Python ufficiale di OpenAI, imposta OPENAI_API_KEY nel tuo ambiente e usa un progetto API con accesso al modello. Il seguente esempio solo‑testo invia una richiesta Responses API e stampa l’output testuale; non abilita strumenti agent.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # Reads OPENAI_API_KEY from the environment

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Review this software architecture and identify the three highest-risk design decisions.",
    reasoning={"effort": "medium"},
)

print(response.output_text)

Per compiti di coding, ricerca o agent più difficili, lo sforzo di ragionamento può essere aumentato a high, xhigh o max. Per lavori a costo inferiore è disponibile low, ma none e minimal non sono supportati.

Usa GPT-6.1 Sol tramite CometAPI

Segui la guida rapida CometAPI per creare un account e una chiave API. Archivia la chiave in COMETAPI_KEY, installa l’SDK Python di OpenAI con pip install openai e configura il gateway come mostrato sotto.

Il catalogo attualmente elenca gpt-6.1-sol. Questo esempio solo‑testo usa l’endpoint Responses documentato; gli strumenti richiedono una configurazione di richiesta aggiuntiva. L’elenco modelli conferma la disponibilità nel catalogo, mentre una richiesta eseguita con la tua chiave conferma l’accesso per il tuo account.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Review this architecture and list three design risks.",
    reasoning={"effort": "medium"},
)
print(response.output_text)

Scegli low, medium, high, xhigh o max reasoning effort. Non inviare none o minimal. Per errori di autenticazione, verifica la chiave e il saldo dell’account; per errori di modello o route, ricontrolla il catalogo corrente e l’endpoint. Esegui un piccolo smoke test prima di reindirizzare il traffico di produzione.

Che cosa mostrano le valutazioni di sicurezza di GPT-6.1 Sol di OpenAI?

L’addendum della scheda di sistema di GPT-6.1 Sol riporta miglioramenti di allineamento rispetto a GPT-6 Sol, inclusi tassi di fallimento più bassi in valutazioni difficili che coinvolgono trasparenza su strumenti rotti, restrizioni esplicite, esiti non autorizzati e sicurezza nell’uso del computer.

OpenAI considera GPT-6.1 Sol Critico per capacità di cybersecurity e Alto per capacità biologiche e chimiche nel suo Preparedness Framework, applicando lo stesso stack di salvaguardie usato per GPT-6 Astra.

Queste valutazioni usano intenzionalmente scenari difficili progettati per sollecitare fallimenti, quindi i relativi tassi non vanno letti come rappresentativi dell’uso tipico.

FAQ

GPT-6.1 Sol sostituisce GPT-6 Sol?

GPT-6.1 Sol è un aggiornamento più recente, non una direzione di prodotto completamente diversa. Mira agli stessi workload avanzati di coding e agentici di GPT-6 Sol, ma migliora le prestazioni in aree come ingegneria del software, uso del computer e automazione multi‑passo.

GPT-6.1 Sol è potente quanto GPT-6 Astra?

Non su ogni workload. GPT-6 Astra rimane l’opzione con capacità più elevate di OpenAI per i compiti più impegnativi, mentre GPT-6.1 Sol è progettato per colmare gran parte del divario con migliore efficienza per l’uso in produzione su larga scala.

Chi dovrebbe usare GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol è particolarmente rilevante per sviluppatori e team che gestiscono agent di coding, sistemi di automazione, workflow documentali, agent di computer-use e altri workload in cui un forte ragionamento deve essere utilizzato ripetutamente su larga scala.

Qual è il miglioramento più grande in GPT-6.1 Sol?

Il miglioramento più grande non è una finestra di contesto più ampia o una nuova modalità di input. È una performance più forte degli agent nel mondo reale, specialmente in coding, uso del computer e workflow professionali, pur rimanendo nello stesso livello di costo generale di GPT-6 Sol.

Conclusione

GPT-6.1 Sol riguarda meno l’estensione dei limiti grezzi delle specifiche di GPT-6 e più lo spostamento del ragionamento avanzato verso una curva di costo inferiore. Mantiene la finestra di contesto da 1.05M e il tetto di output da 128K, migliorando agent di coding, workflow business, uso del computer, workflow scientifici e accuratezza fattuale rispetto a GPT-6 Sol.

Allo stesso tempo, i prezzi standard per input e output restano $2/$10 per milione di token, rispetto ai $10/$50 di Astra.

Per gli sviluppatori, ciò crea un utile tier di deploy: Astra resta disponibile quando la massima capacità conta, mentre GPT-6.1 Sol può gestire una quota maggiore di workload avanzati in produzione senza forzare ogni richiesta in un’economia da modello di punta. Il benchmark più significativo, tuttavia, resta il tuo workload.