GPT-6 Sol im Test

Die neuere Version behandelt unsere Bewertung von GPT-6.1 Sol. Die folgende Analyse gilt für das ursprüngliche GPT-6 Sol.

GPT-6 Sol erschien am 22. September 2026 für komplexes Coding und Agenten. Die Standard-Tarife betragen $2 Eingabe und $10 Ausgabe pro Million Token. Für zusammenhängende Entwicklungsentscheidungen lohnt sich ein Test; bei routinemäßiger Extraktion zunächst GPT-6 Luna prüfen.

GPT-6 Sol: Release-Datum und Verfügbarkeit

Das OpenAI-API-Changelog nennt den 22. September 2026 als Veröffentlichung von gpt-6-sol und gpt-6-luna. Das Veröffentlichungs- oder Aktualisierungsdatum dieses Artikels ist ein redaktionelles Datum, kein weiterer Modellstart.

Am 25. September meldete OpenAI einen behobenen Bildkodierungsfehler in API und Codex für Sol und Luna und empfahl neue Durchläufe betroffener visueller Tests. API-Release, Modellauswahl im Client und Zugang eines Kontos oder Gateways sind getrennte Prüfungen. Kontrolliere Katalog und Berechtigungen deiner Route, statt aus der Ankündigung allgemeinen Zugang abzuleiten.

Lohnt sich GPT-6 Sol?

Sol zuerst bei Änderungen über mehrere Dateien, Debugging und Tool-Analysen testen. Entscheidend sind erfüllte Anforderungen und bestandene Tests.

Bei $2 Eingabe und $10 Ausgabe pro Million Token ergeben 100K Eingabe plus 10K Ausgabe $0.30 Tokenkosten. Das beweist keine günstigere erledigte Aufgabe. Den bisherigen Weg behalten, bis Qualität, Latenz und Nacharbeit vergleichbar geprüft sind.

GPT-6 Sol: Spezifikationen und Kontext

Sol nutzt standardmäßig medium. Werden im Kontext von 1,050,000 Tokens volle 128,000 für Ausgabe reserviert, bleiben rechnerisch 922,000 für Eingabe. Das ist Budgetplanung, keine zusätzliche dokumentierte Eingabegrenze. Reasoning benötigt ebenfalls Ausgabeplatz; Client und Route können weiter begrenzen.

Was kostet die GPT-6 Sol API?

Direkte OpenAI-Preise in USD pro Million Token bei Standard-Verarbeitung, von der OpenAI-Preisseite, geprüft am 28. September 2026. Dies sind keine OmniaKey-Tarife.

Bei mehr als 272K Eingabetoken gelten für die gesamte Anfrage doppelte Eingabe-/Cache-Preise und 1,5-fache Ausgabepreise. Nicht nur die überschüssigen Token werden teurer. Genau 272K bleibt laut aktueller Formulierung im unteren Tarif.

Batch und Flex kosten 50% der jeweiligen Standard-Tarife, Fast 2x; regionale Verarbeitung kostet gegebenenfalls 10% zusätzlich. Verfügbarkeit und Verhalten unterscheiden sich. Der Preis ist keine Latenzgarantie.

Kosten einer Coding-Aufgabe

0.10 × $2 + 0.01 × $10 = $0.30; bei langem Kontext gilt 0.30 × $4 + 0.01 × $15 = $1.35. Sendet ein Agent das Repository mehrfach, müssen alle Runden in die Rechnung einfließen.

Dies sind Rechnungen, keine gemessenen Rechnungsbeträge. Ausgabe umfasst Reasoning und sichtbaren Text. Angenommen wird ein Versuch ohne Cache-Lesen/-Schreiben; Tools, Speicher, Steuern und menschliche Prüfung sind ausgeschlossen. Tatsächliche usage-Werte auswerten.

Coding-Leistung und Benchmark-Aussagen

Tools, strukturierte Ausgabe und langer Kontext sind dokumentierte Funktionen. Sie ersetzen weder einen SWE-bench-Wert noch einen Erfolgstest im eigenen Repository. Wir vergeben keine erfundene Rangliste.

Geeignete Tests sind dateiübergreifende Fehler, kompatible Refactorings und fehlgeschlagene Tests mit unklarer Ursache. Verhalten, Regressionen, unnötige Änderungen, Wiederholungen und manuelle Reparaturzeit erfassen.

Wann Sol, Luna oder Astra wählen?

• Sol: verknüpfte Entwicklungsaufgaben mit ausführbaren Abnahmekriterien.
• Luna: Klassifikation, Extraktion und klar begrenzte Änderungen. Details in der Bewertung von GPT-6 Luna.
• Astra: schwierige Fehler, die einen Test von GPT-6 Astra rechtfertigen, dem laut OpenAI leistungsfähigsten Modell.

gpt-6-sol und gpt-5.6-sol sind unterschiedliche IDs. Rückfalloption behalten und Eingaben, Tools sowie Abnahme konstant halten. Ein gleichzeitiger Umbau des Agenten erschwert die Zuordnung des Ergebnisses.

API-Kompatibilität und Tool-Aufrufe

Beide unterstützen Responses und Chat Completions. Für Reasoning mit Tools Responses API verwenden. Chat Completions unterstützt Function Calling nur, wenn reasoning_effort auf none steht; beide Endpunkte sind nicht funktional identisch.

Responses akzeptiert none, low, medium, high, xhigh und max für reasoning.effort. Die Einstellung beim Vergleich konstant halten. Strukturierte Ausgaben und Bildeingaben sind unterstützt; native Ausgabe ist Text. Bilderzeugung über ein Tool ist eine separate Operation.

curl --fail-with-body https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "reasoning": {
        "effort": "medium"
    },
    "input": "Review this function for edge cases and propose a minimal fix: function divide(a, b) { return a / b; }"
}'

Preise und Beispiele beziehen sich auf OpenAI direkt. Route, Funktionen und Tarif bei OmniaKey im Modellkatalog prüfen. Eine OpenAI-Veröffentlichung bestätigt keine Freischaltung in einem Gateway, Codex oder ChatGPT-Abo.

Häufige Fragen

Wann wurde GPT-6 Sol veröffentlicht?

Laut OpenAI-Changelog am 22. September 2026. Die ID lautet gpt-6-sol. Diese URL ersetzt den früheren Vorab-Status durch die aktuelle Bewertung.

Programmiert Sol besser als Luna?

Die Positionierung spricht dafür, Sol bei komplexen Änderungen zuerst zu testen. Ein eigener kontrollierter Qualitätsvergleich liegt diesem Artikel nicht zugrunde. Wie sich das rechnet, zeigt der Vergleich Sol vs Luna.

Gibt es GPT-6 Terra?

Der öffentliche Katalog enthält derzeit gpt-6-astra, gpt-6-sol und gpt-6-luna, aber kein gpt-6-terra. GPT-5.6 Terra ist eine andere Generation.

Weitere Vergleiche

• GPT-6 Luna im Überblick
• GPT-6 Sol vs Luna: welches Modell wählen?
• GPT-6 Astra im Überblick
• Modellkatalog ansehen

Offizielle Quellen

• OpenAI: GPT-6 Sol
• OpenAI: GPT-6 Luna
• OpenAI: API changelog
• OpenAI: API pricing
• OpenAI: Reasoning
• OpenAI: Model catalog