curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, Coding-Agenten und Dokumentenarbeit. Preise pro 1 Mio. Tokens – Eingabe, gecachte Eingabe und Ausgabe werden separat abgerechnet. GPTProto liegt 20% unter den offiziellen Preisen.
| Szenario | OpenAI Liste | OpenRouter | GPTProto | Du sparst / Monat |
|---|---|---|---|---|
| Persönlich10 Mio. Tokens / Monat (4.8 Mio. im Cache) | $26.88 | $28.36 | $21.50 | −$5.38≈ $64.51 / Jahr |
| Team100 Mio. Tokens / Monat (48 Mio. im Cache) | $268.80 | $283.58 | $215.04 | −$53.76≈ $645.12 / Jahr |
| Business500 Mio. Tokens / Monat (240 Mio. im Cache) | $1344.00 | $1417.92 | $1075.20 | −$268.80≈ $3225.60 / Jahr |
OpenAI · 1.05M context · $1.6/M input · $8/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Entwickeln Sie Programmier- und Agenten-Workflows mit OpenAIs aktualisiertem Sol-Modell. Beziehen Sie relevante Dateien, Spezifikationen und bisherige Erkenntnisse in einen Kontext mit 1,05 Mio. Tokens ein und bewerten Sie anschließend das Ergebnis anhand Ihrer Aufgabenanforderungen. GPTProto vereint den Modellzugriff und die Abrechnung in einem Konto.
Programmierung und Debugging
Bearbeiten Sie Codeänderungen, die sich über mehrere Dateien, Tests und Abhängigkeiten erstrecken. OpenAI berichtet von verbesserten Ergebnissen im Software-Engineering gegenüber GPT 6 Sol. Bewerten Sie Patches anhand Ihres eigenen Repositorys und Ihrer Abnahmetests.
Kontext mit 1,05 Mio. Tokens
Stellen Sie umfangreiches Aufgabenmaterial in einem Kontextfenster mit 1.050.000 Tokens bereit. Rufen Sie relevante Dateien ab und lassen Sie Raum für Schlussfolgerungen und Ausgabe, anstatt bei jedem Schritt das gesamte Repository zu senden.
Fünf Reasoning-Stufen
Wählen Sie low, medium, high, xhigh oder max. medium ist die Standardeinstellung. Testen Sie für Routineaufgaben einen geringeren und für schwierige Aufgaben einen höheren Aufwand. Reasoning lässt sich nicht mit none oder minimal deaktivieren.
Ein Schlüssel für mehrere Modelle
Vergleichen Sie Sol mit anderen Modellen über einen einzigen GPTProto-Schlüssel und ein gemeinsames Guthaben. Behalten Sie beim Testen von Anbietern dieselbe Aufgabe und dieselben Abnahmekriterien bei und messen Sie anschließend akzeptierte Ergebnisse, Antwortzeit und Gesamtkosten.
OpenAI GPT 6.1 Sol ist ein Reasoning-Modell für komplexe Programmieraufgaben, die Computernutzung und professionelle Arbeit. Es wurde am 29. September 2026 veröffentlicht und baut auf GPT 6 Sol auf, wobei die veröffentlichten Kontext- und Ausgabelimits beibehalten werden. Es verarbeitet Text und Bilder und generiert Text. OpenAI berichtet von einer Verbesserung um 6,4 Prozentpunkte gegenüber dem besten DeepSWE-v1.1-Ergebnis von GPT 6 Sol bei geringerem Reasoning-Aufwand und niedrigeren Kosten. Dabei handelt es sich um eine vom Anbieter berichtete Evaluierung, nicht um eine Garantie für jede Anwendung.
| Veröffentlichte Spezifikation | GPT 6.1 Sol |
|---|---|
| Entwickler | OpenAI |
| OpenAI-Modell-ID | gpt-6.1-sol |
| Kontextfenster | 1,050,000 tokens |
| Maximales Ausgabelimit | 128,000 tokens |
| Eingabe → Ausgabe | Text und Bilder → Text |
| Reasoning-Aufwand | low, medium (Standard), high, xhigh, max |
| Streaming / strukturierte Ausgaben | Wird über die OpenAI-API unterstützt |
| Tool-Aufrufe | Responses API im OpenAI-Dienst |
Dies sind Spezifikationen von OpenAI. Im Tab „API-Nutzung“ werden das Anfrageformat und die über GPTProto verfügbaren Funktionen aufgeführt.
Programmierung über mehrere Dateien hinweg. Stellen Sie die relevanten Module, Schnittstellen, fehlschlagenden Tests und das erwartete Verhalten bereit. Bitten Sie um einen Patch mit einer Erläuterung seiner Auswirkungen und führen Sie anschließend die Tests aus. So lässt sich die Qualität beim Debugging und Refactoring konkret bewerten.
Agentenbasierte Arbeit und umfangreiche Aufgaben. Verwenden Sie ein Agenten-Framework, um Tools bereitzustellen, den Zustand zu erhalten und Ausführungsergebnisse an das Modell zurückzugeben. Legen Sie fest, woran der Abschluss erkannt wird, damit der Agent das Ergebnis prüfen und bei weiterem Arbeitsbedarf fortfahren kann.
Analyse von Dokumenten und visuellen Inhalten. Kombinieren Sie schriftliche Anforderungen mit Screenshots, Diagrammen oder Dokumentinhalten. Bitten Sie um Ergebnisse, die sich auf das bereitgestellte Material beziehen. Prüfen Sie, ob die gewählte Route die Dateieingabe unterstützt, bevor Sie einen Workflow auf PDFs oder hochgeladenen Dokumenten aufbauen.
Das Upgrade von GPT 6.1 Sol verändert die Modellfähigkeiten, die Preise für zwischengespeicherte Eingaben und die Kompatibilität von Anfragen. Kontextfenster sowie Standardpreise für Eingabe- und Ausgabetokens bleiben dieselben wie bei GPT 6 Sol. Sonnet 5.5 hat dieselben veröffentlichten Standardpreise für Ein- und Ausgaben; die Auswahl hängt daher auch von den Ergebnissen bei den jeweiligen Aufgaben und den Integrationsanforderungen ab.
| Entscheidungsfaktor | GPT 6 Sol | GPT 6.1 Sol | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| Kontextfenster | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens | 1M tokens |
| Veröffentlichtes Ausgabelimit | 128,000 tokens | 128,000 tokens | 128K tokens |
| Offizielle Standardpreise für Eingabe / Ausgabe pro 1 Mio. Tokens | $2 / $10 | $2 / $10 | $2 / $10 |
| Offizieller Preis für zwischengespeicherte Eingaben pro 1 Mio. Tokens | $0.20 | $0.10 | $0.20 |
| Standard-Reasoning / -Aufwand | medium; unterstützt none |
medium; weder none noch minimal |
Adaptives Denken; high Aufwand |
| Praktischer Ausgangspunkt | Bestehende Sol-Workflows, die evaluiert werden müssen | Komplexe Programmieraufgaben und Agenten, die von Sol wechseln | Definierte Programmier- und Analyseaufgaben in einem Claude-Stack |
Die oben genannten Preise sind Listenpreise der Anbieter und keine Gebühren von GPTProto. Die OpenAI-Preise gelten für die Standardverarbeitung mit höchstens 272K Eingabetokens; für andere Tarife und längere Prompts gelten separate Preise.
Vergleichen Sie GPT 6 Sol und Claude Sonnet 5.5 anhand identischer Aufgaben. Erfassen Sie bei Workflows mit wiederholtem Kontext neben generierten Tokens, Tool-Schleifen und Wiederholungsversuchen auch Cache-Treffer. Entscheiden Sie anhand der Kosten pro akzeptiertem Ergebnis statt anhand eines einzelnen Benchmark-Rangs.
Prüfen Sie neben dem Modellnamen auch den Endpunkt. OpenAI unterstützt Tool-Aufrufe über Responses; die Chat-Completions-Route akzeptiert Anfragen ohne Tools. Ein GPT 6 Sol-Agent, der Function Calling mit reasoning_effort: "none" verwendet, muss daher beim Wechsel zu 6.1 Sol angepasst werden. 36
Verwenden Sie low oder eine andere unterstützte Reasoning-Einstellung, entfernen Sie nicht unterstützte Sampling-Felder wie temperature und top_p und prüfen Sie das von GPTProto bereitgestellte Anfrageformat. Testen Sie eine vollständige Tool-Schleife, bevor Sie den Live-Traffic umstellen. Von OpenAI gehostete Tools wie Suche oder Shell-Zugriff müssen ebenfalls vom ausgewählten Dienst unterstützt werden; der Zugriff auf das Modell allein stellt diese nicht bereit. 6
Anleitungen, Vergleiche und Updates zu diesem Modell.
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Ein Entwicklerleitfaden zu Jev und allgemeinen LLMs für KI-Routing, Intent-Klassifizierung und Sicherheitsmechanismen. Vergleiche typisierte Entscheidungsausgaben, Konfidenzsignale, Kontextlimits, Latenznachweise und Preise – und erfahre, wann ein Entscheidungsmodell, ein LLM oder eine hybride Agenten-Pipeline für die jeweilige Aufgabe geeignet ist.
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