Qu'est-ce que GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol est le nouveau modèle Sol d'OpenAI, lancé lors du DevDay le 29 septembre 2026, avec l'ID de modèle API gpt-6.1-sol. Il coûte 2 $ par million de jetons d'entrée et 10 $ par million de jetons de sortie, soit le même prix catalogue que GPT-6 Sol, mais le coût des entrées mises en cache passe de 0,20 $ à 0,10 $. Il accepte jusqu'à 922 000 jetons d'entrée dans une fenêtre contextuelle de 1 050 000 jetons, écrit jusqu'à 128 000 jetons et a une date limite de connaissances fixée au 30 avril 2026. OpenAI le présente comme une "intelligence quasi-Astra" à un cinquième des prix des jetons standard de GPT-6 Astra.

Cet article explicatif couvre la disponibilité, les tarifs, les spécifications, les affirmations d'OpenAI concernant les benchmarks, et les cas où GPT-6 Astra reste le meilleur choix. Pour tout le reste qu'OpenAI a lancé ce jour-là, consultez le récapitulatif du DevDay 2026 ; pour le modèle qu'il remplace, lisez ce qu'est GPT-6 Sol. Vous pouvez envoyer votre première requête gpt-6.1-sol depuis Apidog et la conserver comme test enregistré.

GPT-6.1 Sol en un coup d'œil

Source : la page du modèle GPT-6.1 Sol. La fenêtre et la limite d'entrée correspondent à ce que la page du modèle GPT-6 Sol indique aujourd'hui, donc la taille du contexte n'est pas la mise à niveau.

Où vous pouvez utiliser GPT-6.1 Sol

Le billet de lancement d'OpenAI le rend disponible "à tous les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex", et ajoute qu'il "n'est pas encore disponible dans Chat". Les versions Gratuite et Go ne figurent pas sur la liste, et les documents sur les modèles d'OpenAI indiquent que les versions Enterprise et Edu le maintiennent désactivé jusqu'à ce qu'un administrateur l'active. Dans l'API, c'est gpt-6.1-sol pour les achèvements de Chat, les Réponses et les traitements par lots, facturé par jeton, et OpenRouter le propose comme openai/gpt-6.1-sol aux mêmes tarifs catalogue sur son point de terminaison OpenAI.

Il n'y a pas de niveau API gratuit. Le guide gratuit de GPT-6.1 Sol classe les routes les moins chères et nomme une alternative gratuite (un modèle différent).

Tarifs de GPT-6.1 Sol

Tous les prix sont par million de jetons, tirés de la page des tarifs d'OpenAI, pour des prompts allant jusqu'à 272K jetons d'entrée :

L'option Ultra-rapide pour GPT-6.1 Sol est "à venir", sans prix pour le moment. Trois éléments se distinguent dans le tableau.

Par jeton, la mise à niveau est gratuite. Les prix catalogue des entrées et des sorties correspondent exactement à ceux de GPT-6 Sol. Le seul tarif qui a changé est celui des entrées mises en cache, qu'OpenAI fixe à "0,10 $ par million de jetons, 95 % de moins que les prix standard des entrées et 50 % de moins que les prix des entrées mises en cache de GPT-6 Sol". Réutilisez un long prompt système, des schémas d'outils ou un contexte de dépôt, et cette ligne de votre facture est divisée par deux. Le nombre de jetons de sortie peut varier avec un nouveau modèle, alors mesurez avant de promettre des économies. Le guide de mise en cache des prompts GPT-6 montre comment structurer les prompts qui utilisent le cache.

Les prompts longs coûtent plus cher. Au-delà de 272K jetons d'entrée, la page du modèle indique que la requête entière est facturée au double des tarifs d'entrée et de cache, et à 1,5x le tarif de sortie : 4 $ d'entrée, 0,20 $ mis en cache et 15 $ de sortie en Standard. Vous pouvez envoyer 922K jetons, mais vous payez le double sur l'entrée pour le faire.

Astra coûte cinq fois plus cher. GPT-6 Astra est listé à 10 $/50 $, soit cinq fois les tarifs standard de 6.1 Sol, ce qui explique le "un cinquième" d'OpenAI. Astra est également le seul modèle avec l'Ultra-rapide largement disponible aujourd'hui, à 6x son prix Standard.

Ce qui a changé par rapport à GPT-6 Sol

La page du modèle GPT-6 Sol indique désormais "Voir GPT-6.1 Sol pour le nouveau modèle Sol". Changer vous coûtera deux choses. Toute requête envoyant reasoning: {"effort": "none"} nécessite une nouvelle valeur : passez-la à low, le niveau le plus bas accepté par 6.1 Sol, et réexécutez vos évaluations, car low raisonne toujours et les jetons de raisonnement sont facturés comme des sorties. La date limite de connaissances avance également de dix jours. Le guide API de GPT-6.1 Sol explique la migration avec des exemples de requêtes.

Benchmarks de GPT-6.1 Sol : ce qu'OpenAI affirme

Chaque chiffre de cette section provient du billet de lancement d'OpenAI : OpenAI a exécuté ses propres modèles et indique que les résultats des concurrents proviennent de rapports publiquement disponibles. OpenAI publie les scores bruts sous forme de graphiques ; les deltas ci-dessous sont ceux qu'il mentionne dans le texte. Les coûts sont les coûts par tâche pour l'effort spécifié.

Lisez le tableau avec trois mises en garde :

• Les adversaires sont Opus 5.5 et Fable 5.1, et non Claude Sonnet 5.5, qui a été lancé un jour plus tôt aux mêmes tarifs de 2 $/10 $. Aucun fournisseur n'a publié de comparaison directe entre 6.1 Sol et Sonnet 5.5 ; le guide GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 montre comment en exécuter une sur vos propres prompts. Sur AutomationBench, OpenAI note également que le point de coût de Fable 5.1 omet les mécanismes de repli, qui se sont produits sur environ 40 % des tâches.
• L'argument principal est le coût par tâche, et non le score maximal. La plupart des lignes indiquent que le modèle "égale" ou "approche" Astra à une fraction du coût. Fort pour les budgets, plus faible si vous avez besoin du meilleur score.
• La facticité a été mesurée sur des conversations signalées comme contenant des erreurs par les utilisateurs, et non sur une utilisation typique.

Astra remporte toujours un test majeur. Sur Terminal-Bench Science, OpenAI indique qu'Astra obtient toujours le score le plus élevé, à 68,1 %, et recommande Astra pour les travaux scientifiques les plus complexes.

Quand GPT-6 Astra reste le bon choix

Pour la plupart des charges de travail de codage et d'agents qui fonctionnaient avec GPT-6 Sol, 6.1 Sol est un remplacement équivalent au même prix. Gardez Astra lorsque :

• La tâche est la science la plus complexe ou le travail de terminal. C'est la propre recommandation d'OpenAI après le benchmark Terminal-Bench Science.
• Vous avez besoin de l'Ultra-rapide aujourd'hui. Astra Ultra-rapide est disponible dans l'API et dans ChatGPT Work et Codex sur Pro 500 et Enterprise. Celui de 6.1 Sol est "à venir".
• Vous construisez sur l'outil computer_use de l'API Agents. Sa documentation ne mentionne que gpt-6-astra. La page du modèle 6.1 Sol liste computer_use comme un outil, alors vérifiez la documentation de l'API Agents avant de transférer un agent.
• Les quelques derniers points importent plus qu'un écart de coût de 5x. Sur OSWorld et la facticité, Astra reste en avance d'environ 2 pp.

Dans l'autre sens, GPT-6 Luna, à 0,10 $/0,50 $, couvre la classification et l'extraction à fort volume où le raisonnement de niveau Sol est excessif. La comparaison Luna vs Sol vs Astra examine le coût par tâche par niveau, et le guide API de GPT-6 Astra couvre les paramètres d'Astra.

Appelez GPT-6.1 Sol et vérifiez ce qu'il coûte

Voici une première requête sur l'API Réponses, avec la clé lue depuis une variable d'environnement :

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "reasoning": {"effort": "low"},
    "input": "List three ways to make a webhook receiver idempotent."
  }'

La réponse contient un objet usage avec input_tokens, output_tokens et output_tokens_details.reasoning_tokens. Le guide de raisonnement d'OpenAI indique que les jetons de raisonnement sont facturés comme des sorties, donc l'effort modifie votre facture même lorsque la réponse visible a la même longueur. Les succès du cache apparaissent dans input_tokens_details.cached_tokens.

Pour en faire une vérification reproductible dans Apidog :

1. Créez un environnement avec OPENAI_API_KEY et MODEL_ID définis sur gpt-6.1-sol. Envoyez Bearer {{OPENAI_API_KEY}} dans l'en-tête d'autorisation et "model": "{{MODEL_ID}}" dans le corps.
2. Enregistrez la requête comme un POST vers https://api.openai.com/v1/responses.
3. Ajoutez des assertions : le statut est 200, $.usage.output_tokens est supérieur à 0, et $.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens reste en dessous d'un plafond que vous choisissez pour ce prompt.
4. Placez un préfixe fixe d'au moins 1 024 jetons (la longueur minimale pouvant être mise en cache selon le guide de mise en cache des prompts) au début de l'`input`, envoyez-le deux fois, et affirmez que $.usage.input_tokens_details.cached_tokens est supérieur à 0 lors de la deuxième exécution.
5. Clonez l'environnement avec MODEL_ID défini sur gpt-6-sol et exécutez la même requête dans les deux. Même prompt, deux modèles, usage côte à côte.

FAQ

GPT-6.1 Sol est-il gratuit ? Non. Il est inclus dans ChatGPT Work et Codex pour les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, et l'API n'a pas de niveau gratuit. Le guide gratuit de GPT-6.1 Sol couvre les options les moins chères.

Quel est l'ID du modèle GPT-6.1 Sol ? gpt-6.1-sol, un instantané unique. Sur OpenRouter, c'est openai/gpt-6.1-sol.

GPT-6.1 Sol prend-il en charge l'effort de raisonnement none ? Non. Il accepte low, medium (par défaut), high, xhigh et max. Les requêtes qui envoyaient none à GPT-6 Sol nécessitent une nouvelle valeur.

GPT-6.1 Sol est-il meilleur que GPT-6 Astra ? Pas systématiquement. OpenAI affirme qu'il égale ou approche Astra sur plusieurs benchmarks à un cinquième ou un septième du coût par tâche, mais Astra reste en tête du Terminal-Bench Science avec 68,1 %.

Étape suivante

Si vous utilisez GPT-6 Sol aujourd'hui, changez l'ID du modèle, remplacez tout effort none par low, et comparez l'`usage` sur une poignée de prompts réels avant de basculer le trafic de production. Téléchargez Apidog pour conserver les deux exécutions comme requêtes enregistrées avec des assertions, puis suivez le guide API de GPT-6.1 Sol pour la liste de contrôle complète de la migration.