GPT-6.1 Sol — майже Astra в коді за п’яту частину ціни, але повільніша за GPT-6 Sol

Коротко про GPT-6.1 Sol

29 вересня 2026 року на DevDay OpenAI випустила GPT-6.1 Sol — оновлення середньої моделі GPT-6 Sol, що вийшла лише тижнем раніше. Обіцянка OpenAI звучить так: майже рівень флагмана GPT-6 Astra в агентному коді, роботі з комп’ютером і професійних завданнях за п’яту частину його ціни за токен. Незалежні заміри цю обіцянку здебільшого підтверджують, але з трьома застереженнями, про які в анонсі не йдеться.

• Ціна: $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних — як у GPT-6 Sol. Удвічі подешевшав лише кешований вхід: $0,10 замість $0,20.
• Якість: в індексі Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року — 52 бали проти 48 у GPT-6 Sol і 53 в Astra. На Terminal-Bench 4.0 GPT-6.1 Sol і Astra набрали однакові 58,18%, але прогін Sol коштував $634 проти $3267.
• Застереження №1: зростання на +6,4 п. у тесті DeepSWE — цифра OpenAI. Незалежний лідерборд Mercor дає +1,8 п. за похибки близько ±7 п., тобто різниця з GPT-6 Sol там у межах шуму.
• Застереження №2: модель видає текст повільніше за попередницю — 54,3 токена за секунду проти 104,1 за заміром Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року; у раніших замірах розрив був меншим, близько півтора раза. Водночас ціле завдання в Codex вона може закінчити швидше: у тесті Endor Labs медіана — 7,9 хвилини проти 11,4 у GPT-6 Sol.
• Застереження №3: OpenAI віднесла GPT-6.1 Sol до рівня Critical з кібербезпеки, як Astra, і прибрала режим без міркування (none), який був у GPT-6 Sol.
• Головний конкурент: Claude Sonnet 5.5 за тієї самої ціни $2/$10 вища у трьох незалежних рейтингах, але завдання індексу Artificial Analysis на GPT-6.1 Sol обходиться в 7,6 раза дешевше: $0,72 проти $5,46.

Що таке GPT-6.1 Sol і яке місце вона посідає в лінійці OpenAI

GPT-6.1 Sol — середня модель покоління GPT-6: вища за легку GPT-6 Luna і нижча за флагман GPT-6 Astra. У журналі змін API її описують як модель «для складного коду й професійної роботи дешевше, ніж GPT-6 Astra». Три рівні були й у GPT-5.6 Sol, Terra і Luna, але там флагманом була Sol, а середнім рівнем — Terra. У GPT-6 флагманом стала Astra, назва Sol перейшла на середній рівень, а Terra з лінійки зникла.

Головне, що варто розуміти про цю модель: вона вийшла через сім днів після GPT-6 Sol і фактично замінила її в рекомендаціях OpenAI. Аналітики Artificial Analysis так і назвали свій розбір — «GPT-6.1 Sol замінила GPT-6 Sol лише через 7 днів». Флагман наступної версії не з’явився: OpenAI скасувала випуск GPT-6.1 Astra, бо модель не пройшла внутрішню планку безпеки.

Кілька термінів, без яких далі буде складно. Токен — шматок слова, одиниця, якою моделі вимірюють текст, а сервіси — оплату: мільйон токенів — це приблизно кілька сотень сторінок. Кешований вхід — частина запиту, яку модель уже бачила (наприклад, системна інструкція агента або код проєкту), за неї OpenAI бере менше. Рівень міркування (effort) — скільки модель «думає» перед відповіддю: вищий рівень — точніше, але довше й дорожче.

▲ Long▼ Short

Binance · Wall Street 24/7Ціна падає? Це теж шансУгоду можна відкрити і на зростання, і на падіння. Почніть із плеча 1×

NVDATSLAGOLD

Як це працює

Скриншот сторінки моделі в документації OpenAI знято 21 жовтня 2026 року в чистому браузері без входу в акаунт. Рамка 1 — ціна за мільйон токенів, рамка 2 — рядок про те, що none і minimal не підтримуються, рамка 3 — контекст, ліміт виводу й межа знань.

Claude Haiku 4.5 — $1/$5 за мільйон токенів: лишатися чи переходити на Haiku 5.5

Gemini 3.1 Pro після виходу Argon: дешевша за завдання, але вже не флагман

Mistral Large 4 проти Large 3, Kimi K3 і GLM-5.3: індекс 38 за $1,36/$4,18

Grok 4.7 проти 4.6 і Sonnet 5.5: токен той самий $2, завдання дорожче в 2–2,5 раза

Claude Haiku 5.5: токен дешевший на 90% — тести, поріг 100K і кому брати

Відмінності GPT-6.1 Sol від GPT-6 Sol: що краще, гірше й дешевше

Якщо порівнювати GPT-6.1 Sol і GPT-6 Sol, коротко: якість зросла, ціна лишилася тією самою, кеш подешевшав удвічі, токени модель видає повільніше. Нижче — усе порівняння «було → стало» в одній таблиці. Цифри вендора й незалежні заміри позначено окремо, бо вони розходяться.

Цифри AA, Terminal-Bench, Mercor і ліміти — на 21 жовтня 2026 року.

Що з цього справді важливо. По-перше, ціна завдання впала на 31% за тієї самої ціни токена — це ефект дешевого кешу, а не знижки на все. По-друге, модель стала помітно кращою в довгих термінальних завданнях: Artificial Analysis у власному прогоні нарахувала +12 п. на Terminal-Bench 4.0, +5 на Humanity’s Last Exam і +6 на GDP.pdf. По-третє, зі швидкістю картина подвійна. На завданнях індексу Artificial Analysis GPT-6.1 Sol пише на 10–30% більше вихідних токенів, ніж GPT-6 Sol, і видає їх повільніше. А в Codex у Endor Labs вона, навпаки, витрачала менше токенів і закривала завдання швидше. Повільні токени не завжди означають повільне завдання.

Окремо про сумісність. Якщо ваш код викликав GPT-6 Sol з reasoning.effort: none, після зміни моделі запит перестане працювати — мінімальний рівень тепер low. А інструменти (функції, пошук, MCP) працюють лише через Responses API: старий Chat Completions модель приймає, але без виклику інструментів.

Ціни GPT-6.1 Sol в API: кеш за $0,10 і націнка після 272K

Стандартна ціна — $2 за мільйон вхідних токенів, $0,10 за кешований вхід, $2,50 за запис у кеш і $10 за мільйон вихідних (за сторінкою моделі на 21 жовтня 2026 року). Кеш коштує 5% від звичайного входу — знижка 95%. Але в розділі Pricing тієї самої документації є рядки, через які підсумковий рахунок може виявитися помітно вищим за очікуваний. Наприклад, промпт понад 272K подвоює ставку входу, а рядок «Ultrafast mode prices are 6x Standard» означає, що найшвидший режим коштує вшестеро дорожче за стандартний.

Націнка за довгий промпт — головна пастка. Щойно на вході понад 272 тисячі токенів, OpenAI тарифікує вхід і кеш за подвійною ставкою, а вихід — за півторною, причому на весь запит, а не лише на «зайві» токени. Ultrafast за $12/$60 коштує в 1,2 раза дорожче за стандартну GPT-6 Astra ($10/$50) — це порівняння навели в оголошенні про запуск режиму на форумі розробників OpenAI. В анонсі моделі OpenAI обіцяє, що Ultrafast генерує токени до 8 разів швидше за стандартну швидкість у Codex.

GOLD · XAUSILVER · XAG

Binance · Wall Street 24/7Золото без сейфа і злитківXAUТоргуйте ціною золота на Binance цілодобово, з маленької суми

GOLDSILVER

Порахувати угоду

Скільки коштує крок агента: розрахунок для чотирьох моделей

Візьмімо типовий крок агента в коді: 100 000 токенів уже закешованого контексту (інструкція й файли проєкту), 10 000 нових токенів і 5 000 токенів відповіді. Кеш вважаємо «прогрітим», запис у кеш не враховуємо. Розрахунок наш, за цінами на 21 жовтня 2026 року.

Виграш проти GPT-6 Sol — близько 11% на крок, а не «удвічі»: основні гроші йдуть на вихід, який не подешевшав. Проти Astra GPT-6.1 Sol дешевша в 5,6 раза. З Claude Sonnet 5.5 за ціною токена паритет — різниця з’явиться на довгих промптах (розрахунок у розділі про конкурентів) і в тому, скільки токенів модель витрачає на завдання.

Де доступна GPT-6.1 Sol: ChatGPT Work, Codex, API і Copilot

На 21 жовтня 2026 року GPT-6.1 Sol є в ChatGPT Work і Codex на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise і Edu. У звичайному режимі Chat моделі немає, і OpenAI не називала дату, коли вона там з’явиться. На безплатному тарифі та Go моделі теж немає.

Для передплатників ChatGPT важливіші не доларові ціни, а кредити, у яких обліковується робота в Work і Codex. За мільйон токенів GPT-6.1 Sol списує 50 кредитів за вхід, 2,5 за кеш і 250 за вихід. У GPT-6 Sol — 50, 5 і 250, в Astra — 250, 25 і 1250. Тобто в кредитах GPT-6.1 Sol уп’ятеро економніша за Astra і вдвічі економніша за GPT-6 Sol на кеші. Ultrafast у передплаті витрачає ліміти у 8 разів швидше за стандарт. Докладніше про те, як обирати між моделями й рівнями міркування в Codex, — у нашому розборі моделей Codex і reasoning effort.

Як перейти на GPT-6.1 Sol з GPT-6 Sol в API

1. Замініть ідентифікатор моделі на gpt-6.1-sol.
2. Якщо десь стоїть reasoning.effort: none, поставте low — інакше запит не пройде.
3. Перенесіть виклики інструментів у Responses API, якщо вони ще йдуть через Chat Completions.
4. Перевірте, скільки токенів іде в найдовші запити: усе, що понад 272 тисячі на вході, оплачується за подвійною ставкою.
5. Для коду почніть з xhigh або high, а не з max (чому — у розділі про незалежні тести).

Методика огляду: чому без власного прогону через API

Доступу до API OpenAI на момент підготовки огляду в нас не було, тому власних відповідей моделі в статті немає. Висновки зібрано з трьох шарів, і кожен позначено в тексті.

• Документація й картка безпеки OpenAI — ціни, ліміти, параметри, рівні ризику. Це першоджерело, але про можливості воно говорить мовою вендора.
• Незалежні лідерборди — Artificial Analysis, Vals AI, Terminal-Bench, Mercor, Parallel. Кожен проганяє модель на власному наборі завдань і публікує методику.
• Розбори розробників з описаною методикою — The New Stack, DataCamp, Thomas Wiegold і Endor Labs: що тестували, скільки прогонів, які налаштування.

Чого ми не перевіряли: роботу моделі в ChatGPT Work за логіном, режим Ultrafast і поведінку на ваших власних завданнях. Тому порада наприкінці — прогнати модель на своїх завданнях, перш ніж переводити на неї продакшен.

Бенчмарки OpenAI: що заявлено в DeepSWE, OSWorld і AutomationBench

Усі цифри цього розділу — дані OpenAI з анонсу 29 вересня 2026 року. Незалежно з них перевірено лише DeepSWE — про нього в наступному розділі. Точні відсотки OpenAI показала на графіках-картинках: відсотки DeepSWE в таблиці взято з графіка анонсу, решта — те, що компанія написала текстом.

Дві речі з цієї таблиці корисні на практиці. Перша: за графіком DeepSWE модель на high набрала більше, ніж на xhigh і max, — викручувати міркування на максимум для коду не обов’язково. Друга: у наукових завданнях Astra лишається найкращою, і OpenAI сама радить її для найскладніших дослідницьких завдань. «Майже Astra» справджується для коду, але не для всього. Цифру фактичних помилок OpenAI міряла на навмисно складних запитаннях, де користувачі вже ловили попередні моделі на помилці, і сама попереджає, що для звичайної роботи вона не показова.

OpenAI також порівнює модель із Claude Opus 5.5: окрім AutomationBench, завдання Terminal-Bench Science на GPT-6.1 Sol коштує $5,47 проти $23,21 в Opus 5.5, а на GDP.pdf (відповіді за складними PDF-документами) GPT-6.1 Sol, за словами компанії, точніша за Opus 5.5 менш ніж за половину ціни завдання.

Незалежні тести GPT-6.1 Sol: рейтинги AA, Vals AI і Terminal-Bench

Тут лише заміри третіх сторін — Artificial Analysis (AA), Vals AI, Terminal-Bench, Mercor, Parallel і Endor Labs — на 21 жовтня 2026 року. Вони важливіші за вендорські цифри: кожен лідерборд проганяє всі моделі однаково й публікує методику.

Скриншот картки моделі на Artificial Analysis знято 21 жовтня 2026 року. Зліва направо в рамках: індекс інтелекту 52, швидкість виводу 54,3 токена за секунду (червона цифра — сервіс сам позначає модель як повільну) і вартість завдання індексу $0,72 за ціни $2/$10.

Вендор проти незалежних: де цифри розходяться

Найпомітніша розбіжність — DeepSWE. OpenAI заявляє, що GPT-6.1 Sol перевершує найкращий результат GPT-6 Sol на 6,4 п. Незалежний лідерборд Mercor із набору APEX OSS benchmarks дає іншу картину: 72,3% проти 70,5%, тобто +1,8 п., а в даних лідерборда зазначено похибку ±7,4 п. Це не означає, що OpenAI помилилася: у вендора свій прогін і своя обв’язка (середовище, у якому модель виконує завдання). Але на незалежному прогоні приріст у DeepSWE статистично не відрізняється від нуля, а GPT-6.1 Sol, Astra і Claude Opus 5.5 стоять там практично врівень.

Натомість інші незалежні заміри зростання підтверджують: +8,8 п. на Terminal-Bench 4.0, +4 бали в індексі AA і +9 п. безпечного коду в Endor Labs. Висновок: модель справді краща за попередницю, але точна величина приросту залежить від тесту, і цифра з анонсу — верхня межа, а не середнє.

Який рівень міркування ставити для коду

Для коду максимальний рівень міркування — не найкращий. У Coding Agent Index Artificial Analysis GPT-6.1 Sol на xhigh у Codex набрала на 3 п. більше, ніж на max, і на 1 п. обійшла Astra за вартості завдання менш ніж 15% від неї. Дані OpenAI щодо DeepSWE вказують у той самий бік: на high — 75,2%, на xhigh і max — 71,9% (за графіком OpenAI). Перші два місця цього індексу, до речі, посідають Claude Sonnet 5.5 і Claude Opus 5.5 у Claude Code.

Чи наздоганяє GPT-6.1 Sol Astra за п’яту частину ціни?

Для агентного коду — майже так: на Terminal-Bench 4.0 і в тесті The New Stack GPT-6.1 Sol показала ту саму точність, що й Astra, за 18–19% її вартості. Для наукових розрахунків — ні: там Astra найкраща, це визнає й OpenAI. Тому порівняння GPT 6.1 Sol vs Astra зводиться до одного запитання: наскільки ваші завдання схожі на ті, де моделі зрівнялися.

Де Sol наздоганяє Astra. На Terminal-Bench 4.0 обидві моделі ділять третє місце з однаковими 58,18%, але повний прогін GPT-6.1 Sol коштував $634, а Astra — $3267: та сама точність за 19% ціни. Незалежний тест The New Stack дав майже ту саму пропорцію: 15 із 15 завдань в обох моделей, $2,66 проти $14,77 (18% вартості). У DeepSWE від Mercor — 72,3% проти 72,0%. У вебпошуку Parallel — 70,4 проти 70,8 за $130 за 1000 завдань проти $401.

Скриншот лідерборда Terminal-Bench 4.0 знято 21 жовтня 2026 року. Верхня рамка — GPT-6 Astra і GPT-6.1 Sol на спільному третьому місці: результат однаковий, а в колонці вартості в Astra $3,3 тис. проти $0,6 тис. у Sol. Нижня рамка — GPT-6 Sol з 49,4% на сьомому місці.

Де Astra попереду. Наукові завдання в терміналі: в Astra найкращий результат у тесті OpenAI — 68,1%. Робота з комп’ютером: в OSWorld 2.0 GPT-6.1 Sol на 2,1 п. нижче (дані OpenAI). Галюцинації в AA-Omniscience: у GPT-6.1 Sol 54%, в Astra, за переказом eesel, — 51%. Функціональні тести в Endor Labs: 82,1% проти 77,7%. Зведений індекс AA: 53 проти 52.

Якщо ви платите за Astra заради коду — GPT-6.1 Sol варто протестувати першою. Якщо заради науки або меншої кількості помилок у фактах — переплата за Astra поки виправдана.

Конкуренти GPT-6.1 Sol: Sonnet 5.5, Grok 4.7 і Gemini 4 Argon

Усі чотири моделі коштують близько $2 за мільйон вхідних токенів, тому порівняння вирішують не прайс-листи, а якість, націнки за довгий промпт і вартість реального завдання. Пара GPT 6.1 Sol vs Sonnet 5.5 — головна: Claude Sonnet 5.5 вийшла 28 вересня 2026 року, на день раніше, за тією самою ціною $2/$10 і з тим самим кешем $0,10.

Sonnet 5.5 вища за якістю й швидша, GPT-6.1 Sol — економніша. Sonnet випереджає GPT-6.1 Sol в індексі AA (56 проти 52), у Vals Index (70,85% проти 63,94%) і на Terminal-Bench 4.0 (61,82% проти 58,18%) та пише в 2,5 раза швидше. Але завдання індексу AA на Sonnet коштує $5,46, а на GPT-6.1 Sol — $0,72, у 7,6 раза менше: Sonnet витрачає на завдання значно більше токенів. Прогін Terminal-Bench 4.0 на Sonnet коштував $7334 проти $634. У DeepSWE від Mercor моделі в межах похибки, 72,3% проти 70,5%.

Grok 4.7 дешевша на виході ($6), але в незалежних тестах коду помітно відстає: 37,58% на Terminal-Bench 4.0 і 33,3% у DeepSWE. Gemini 4 Argon близька до Astra в індексі AA (53) і третя у Vals Index, але її ціна $2/$10 — промо до 30 листопада 2026 року, з 1 грудня вона подвоїться. Обидві моделі видають токени швидше за GPT-6.1 Sol: 89,7 і 82,2 токена за секунду проти 54,3 (AA, 21 жовтня 2026 року).

Промпт понад 272K токенів: розрахунок для чотирьох моделей

Візьмімо запит на 300 000 вхідних токенів без кешу (великий документ або кодова база) і 5 000 токенів відповіді. Розрахунок наш, за цінами на 21 жовтня 2026 року.

На такому запиті GPT-6.1 Sol майже вдвічі дорожча за Sonnet 5.5. Це збігається з висновком DataCamp: для промптів понад 272K вигідніша Sonnet, у якої все вікно в 1M тарифікується за базовою ставкою. Поки промпт менший за 272 тисячі токенів, ціни токена у двох моделей однакові.

Розбори розробників: The New Stack, DataCamp, Wiegold і Endor Labs

Лідерборди показують середні числа. Чотири розбори з описаною методикою нижче корисніші тим, що в них видно, як модель поводиться в роботі, — зокрема в Codex, де її найчастіше й використовують.

• The New Stack, 7 жовтня 2026 року: GPT-6.1 Sol проти Astra. Три завдання, по п’ять прогонів на кожну модель. Обидві розв’язали 15 із 15. GPT-6.1 Sol витратила 49 хвилин 54 секунди і $2,66, Astra — 1 годину 7 хвилин і $14,77. Висновок автора — 18% вартості за той самий результат.
• DataCamp, 30 вересня 2026 року: GPT-6.1 Sol проти Claude Sonnet 5.5. Завдання в агенті OpenCode, рівень high, одна спроба. Середня оцінка за рубрикою — 5,0 у GPT-6.1 Sol проти 4,7 у Sonnet. Показовий момент: GPT-6.1 Sol відмовилася будувати некоректний граф, який їй підсунули в умові, — автор називає її «суворішим будівельником». Sonnet працювала швидше. Одна помилка в розборі: DataCamp пише, що кеш у GPT-6.1 Sol удвічі дешевший, ніж у Sonnet 5.5, але за прайсом Anthropic кеш Sonnet 5.5 теж коштує $0,10.
• Thomas Wiegold: проти Claude Opus 5.5 і Grok 4.7. Три тести. У складному коді на Go GPT-6.1 Sol виявилася «на відстані витягнутої руки» від Opus 5.5 за вдвічі нижчої ціни API. Мінуси: повільна, потребує докладніших інструкцій у промпті, а в завданні з вебдизайну була «відверто лінивою». Тести, які модель написала сама, впіймали 91,1% навмисно внесених у код помилок проти 95,8% в Opus 5.5.
• Endor Labs, 2 жовтня 2026 року: безпека коду в Codex. 179 завдань. Перевірку безпеки (SecPass) код пройшов у 34,1% завдань — в Astra 34,6%, різниця в одне завдання, у GPT-6 Sol 25,1%. Функціональні тести (FuncPass) — у 77,7%. Медіана — 7,9 хвилини на завдання проти 11,4 у GPT-6 Sol. Жодної підтвердженої спроби «схитрувати» з тестами.

Загальна картина з чотирьох розборів: у коді GPT-6.1 Sol акуратна й економна. Щодо швидкості розбори розходяться: Wiegold називає її повільною, а в Endor Labs і The New Stack цілі завдання вона закінчила швидше за GPT-6 Sol і Astra. У завданні з вебдизайну в Wiegold вона поступилася Claude Opus 5.5. Важлива деталь із тесту Endor Labs: навіть у найкращих моделей перевірку безпеки проходить лише близько третини завдань, тож рев’ю коду людиною ніхто не скасовував.

Слабкі місця GPT-6.1 Sol: швидкість, кіберризик і обхід заборон

• Швидкість. 54,3 токена за секунду проти 104,1 у GPT-6 Sol і 135,5 у Claude Sonnet 5.5 — за заміром Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року. Цифра змінюється: The Batch за тими самими даними писав 57,7 проти 87,6 — різниця в півтора раза, а не вдвічі. Висновок один: токени модель видає помітно повільніше за попередницю, і в інтерактиві, де відповіді чекає людина, це відчутно. На цілих завданнях у Codex картина інша: у Endor Labs медіана — 7,9 хвилини проти 11,4 у GPT-6 Sol, у The New Stack 15 прогонів зайняли 49 хвилин 54 секунди проти 1 години 7 хвилин в Astra — у цих тестах модель обходилася меншою кількістю токенів.
• Рівень Critical з кібербезпеки. За Preparedness Framework (внутрішня шкала ризиків OpenAI) GPT-6.1 Sol, як і Astra, досягла порогу Critical у кібербезпеці та рівня High у біології й хімії. Для користувача це означає той самий стек захисту, що в Astra, — частина запитів на тему безпеки може блокуватися або отримувати відмову. У рейтингу Vals AI на CyberBench модель при цьому лише 45-та з 47.
• Обхід заборон. У провокаційних тестах картки безпеки модель наполегливо обходила дрібні обмеження в 23,5% прогонів проти 17,4% в Astra. Якщо агент працює з поштою, платежами чи продакшен-системами, тримайте для нього білі списки дій.
• Викривлення результату. У завданнях, навмисно дібраних, щоб спровокувати нечесність, модель прикрашала підсумок роботи в 1,50% випадків проти 1,30% у GPT-6 Sol і 0,51% в Astra. Це порівняння моделей між собою, а не частота у звичайній роботі. Натомість про зламаний пошук вона мовчить рідше: 2,08% проти 4,92% у GPT-6 Sol.
• Галюцинації. В AA-Omniscience — 54% (було 60%). Для довідкових запитань без пошуку це все ще багато.
• Баги Codex. У репозиторії Codex відкрито issue #49961 від 1 жовтня 2026 року: раннє стиснення контексту на 193 тисячах токенів, яке перериває роботу більш ніж на п’ять хвилин. Автор issue пише, що проблема стосується й Astra, тобто це помилка клієнта Codex, а не самої моделі.
• Обмеження доступу й даних. Немає у звичайному ChatGPT Chat і на Free/Go, в Enterprise і Edu вимкнена за замовчуванням. Ваги закриті: запустити локально не можна, дані йдуть в OpenAI, резидентність даних — на вибір США або ЄС.

Кому підійде GPT-6.1 Sol, а кому краще Astra чи Sonnet 5.5

Брати GPT-6.1 Sol має сенс тим, хто вже працює на GPT-6 Sol: якість вища, ціна завдання нижча, перехід — заміна ідентифікатора й рівня міркування. І тим, хто платить за Astra заради коду: на Terminal-Bench 4.0 і в тесті The New Stack результат той самий за п’яту частину грошей. Перед переведенням продакшену проженіть модель на десяти своїх типових завданнях на high і xhigh: незалежні рейтинги показують середнє, а не ваш випадок.

Не брати — якщо вам потрібні довгі промпти понад 272 тисячі токенів, наукова точність рівня Astra або швидкий відгук у діалозі. І якщо ви користуєтеся лише звичайним ChatGPT: на 21 жовтня 2026 року моделі там немає.

FAQ

Чи є GPT-6.1 Sol у безплатному ChatGPT?

Ні. На 21 жовтня 2026 року GPT-6.1 Sol доступна лише в ChatGPT Work і Codex на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise і Edu. На Free і Go її немає, а у звичайному режимі Chat — навіть на платних тарифах. OpenAI не називала дату, коли модель з’явиться в Chat. Окрім ChatGPT, вона доступна через API і в GitHub Copilot.

Чим GPT-6.1 Sol відрізняється від GPT-6 Sol за ціною?

Вхід і вихід коштують однаково — $2 і $10 за мільйон токенів. Удвічі подешевшав лише кешований вхід: $0,10 замість $0,20. У реальному агентному кроці це економія близько 11%, а за вартістю завдання індексу Artificial Analysis — 31% ($0,72 проти $1,04). Націнка за промпт понад 272 тисячі токенів лишилася такою самою.

Чи можна користуватися GPT-6.1 Sol з України?

Так. Україна є в офіційному переліку країн, де працює API OpenAI, з позначкою «з окремими винятками». Модель доступна через API за ідентифікатором gpt-6.1-sol, у ChatGPT Work і Codex на платних тарифах, а також у GitHub Copilot. Які саме винятки діють, OpenAI у переліку не розшифровує.

Який рівень міркування ставити GPT-6.1 Sol для коду?

Починайте з xhigh або навіть high, а не з max. У Coding Agent Index Artificial Analysis модель на xhigh набрала на 3 п. більше, ніж на max, а за графіком OpenAI в DeepSWE high дав 75,2% проти 71,9% на xhigh і max. Режиму none, який був у GPT-6 Sol, більше немає — мінімальний рівень тепер low.

Чи вийде GPT-6.1 Astra?

Поки ні. OpenAI відмовилася від жовтневого релізу GPT-6.1 Astra, бо модель не пройшла внутрішню планку безпеки. Нової дати компанія не називала. Тому на 21 жовтня 2026 року флагманом лінійки лишається GPT-6 Astra, а GPT-6.1 Sol наздоганяє її в коді, але поступається в наукових завданнях.

Що обрати для промптів понад 272K токенів: GPT-6.1 Sol чи Sonnet 5.5?

Для таких запитів дешевша Claude Sonnet 5.5. У GPT-6.1 Sol після 272 тисяч вхідних токенів увесь запит тарифікується за подвійною ставкою входу й півторною ставкою виходу, а Sonnet 5.5 тарифікує все вікно в мільйон токенів за базовою ціною. У нашому розрахунку запит на 300 тисяч токенів коштує $1,275 проти $0,65.