Ulasan GPT-6.1 Sol

Jika Anda memakai GPT-6 Sol untuk pemrograman kompleks dan revisi berulang, GPT-6.1 Sol layak menjadi kandidat pertama untuk dibandingkan. Tarif standar input dan output tetap, harga pembacaan cache turun separuh, dan OpenAI melaporkan peningkatan dalam sejumlah evaluasi. Tetap sertakan Astra saat penyelidikan masalah sulit atau kesalahan membutuhkan perbaikan yang mahal.

Harga per token berbeda dari biaya menyelesaikan pekerjaan. Grafik coding OpenAI sendiri memuat contoh ketika skor Sol baru naik tajam, tetapi biaya per tugasnya sedikit lebih tinggi daripada Sol lama. Perbedaan ini lebih berguna untuk memilih model daripada menganggap semua pekerjaan bisa menggantikan Astra dengan seperlima biaya.

Apa yang berubah pada GPT-6.1 Sol?

Catatan perubahan API mencatat peluncuran pada 29 September 2026. ID modelnya adalah gpt-6.1-sol. Fokusnya ialah coding kompleks, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional dengan biaya lebih rendah daripada Astra.

Halaman Sol baru, Sol lama, dan Astra mencantumkan kapasitas konteks serta output yang sama. Jendelanya tidak membesar pada pembaruan ini. Output dan penalaran juga menggunakan konteks; kapasitas sama tidak membuktikan ketepatan pengambilan informasi yang sama. Model ini tidak mendukung audio atau video secara bawaan.

Performa coding dengan tingkat penalaran yang sama

Grafik interaktif DeepSWE v1.1 dalam pengumuman OpenAI menilai pekerjaan rekayasa perangkat lunak kompleks pada basis kode nyata. Ketiga baris berikut memakai medium. Biayanya diukur oleh penerbit evaluasi, bukan tagihan OmniaKey atau contoh perhitungan kami.

Dalam evaluasi ini, Sol baru mendekati skor Astra dengan biaya tugas jauh lebih rendah. Namun, selisih 0,2 poin persentase tidak membuktikan keunggulan menyeluruh atau signifikansi statistik. Dibanding Sol lama, biaya justru naik dari USD 0,38 menjadi USD 0,42 meskipun tarif standar tetap. Pemakaian token aktual tetap menentukan.

Penalaran lebih tinggi juga tidak selalu menghasilkan skor lebih baik. Sol baru mencapai 75,2% pada high, dengan USD 0,65, tetapi 71,9% pada max, dengan USD 1,57. Peningkatan 6,4 poin dalam pengumuman membandingkan Sol baru pada high dengan skor terbaik Sol lama, 68,8% pada max. Itu bukan selisih kedua model pada medium.

Pada AutomationBench 1.0.6, skor medium naik 4,8 poin persentase dari Sol lama. Pada set offline v2026.08.08 OSWorld 2.0, skor imbalan parsial max naik 7 poin dan tertinggal 2,1 poin dari Astra pada tingkat yang sama. Imbalan parsial tidak sama dengan tingkat keberhasilan semua tugas desktop.

Pengumuman berbahasa Inggris juga mencatat bahwa, pada percakapan sulit yang sengaja dipilih, proporsi jawaban dengan setidaknya satu kesalahan faktual turun dari 11,4% menjadi 7,7% pada low. Angka itu bukan tingkat kesalahan penggunaan sehari-hari. Dalam perbandingan Terminal-Bench Science 0.1 dari penerbit yang sama, Astra max tetap mendapat skor tertinggi, 68,1%. Bukti tersebut mendukung uji coba Sol baru, bukan menghapus Astra dari seluruh alur kerja.

Harga API: bagian mana yang lebih murah?

Tabel berikut memakai harga resmi API langsung OpenAI dalam mode Standard, USD per satu juta token, untuk input hingga 272K token. Kuota langganan, tarif gateway, alat, dan pajak dihitung terpisah. Tidak ada konversi rupiah dalam contoh ini.

Dari empat tarif tersebut, hanya pembacaan cache yang turun dibanding Sol lama. Dibanding Astra, input dan output standar berharga seperlima, sedangkan pembacaan sepersepuluh. Rasio itu belum menentukan biaya keseluruhan tugas.

Empat contoh yang bisa dihitung ulang

K berarti 1.000 token. Output mencakup penalaran yang ditagihkan. Jumlah token dibuat sama untuk ketiga model, meskipun eksekusi nyata bisa berbeda. Hanya baris pembacaan yang mengasumsikan cache valid berhasil ditemukan; penulisan sebelumnya ditagihkan terpisah. Biaya alat, infrastruktur, pajak, dan gateway tidak disertakan.

Baris pembacaan Sol baru, dengan notasi desimal kode, adalah 0.20 × $0.10 + 0.02 × $2 + 0.01 × $10 = $0.16. Sol lama menghabiskan USD 0,18. Pembacaan cache yang 50% lebih murah hanya menghemat 11,1% pada keseluruhan permintaan ini. Satu penulisan awal ditambah sepuluh pembacaan valid identik menghasilkan USD 2,24 versus USD 2,44, penghematan sekitar 8,2%. Prefiks konteks harus tetap valid dan setiap pembacaan harus menemukan cache yang sesuai.

Panduan cache menjelaskan bahwa biaya penulisan tidak ditambahkan lagi ke tarif input biasa. Kelompokkan input menjadi tanpa cache, pembacaan, atau penulisan tanpa menghitung token yang sama dua kali.

Di atas 272K, tarif seluruh permintaan berubah

Jika input melebihi 272K token, tarif input dan cache menjadi dua kali lipat, sedangkan output 1,5 kali untuk seluruh permintaan. Input dari cache ikut dihitung dalam panjangnya. Karena itu, contoh 300K untuk Sol baru adalah 0.30 × $4 + 0.01 × $15 = $1.35.

Token penalaran ditagihkan sebagai output. Fast berharga dua kali Standard; Batch dan Flex separuhnya. Pengali harga tidak menunjukkan kecepatan menyelesaikan pekerjaan. Catat pula percobaan ulang dan waktu menunggu alat.

Tiga pemeriksaan sebelum beralih

Panduan GPT-6 menjelaskan perbedaan yang dapat memengaruhi permintaan agen lama.

1. Penalaran: Sol lama mendukung none; Sol baru tidak mendukung none atau minimal. Pilih tingkat yang didukung, lalu ukur lagi pemakaian dan latensi. Bawaan API adalah medium, tetapi bawaan aplikasi klien bisa berbeda.
2. Alat: Sol lama mendukung pemanggilan fungsi lewat Chat Completions hanya dengan reasoning_effort: "none". Sol baru memerlukan Responses untuk alat. Chat Completions tetap tersedia bagi permintaan tanpa alat.
3. Sampling: hapus pengaturan yang tidak didukung seperti temperature dan top_p ketika penalaran aktif. Periksa nilai yang otomatis ditambahkan SDK atau gateway.

Perintah pemilihan yang didokumentasikan untuk Codex CLI:

codex --model gpt-6.1-sol

Gunakan /model di dalam sesi interaktif. Ini adalah petunjuk dokumentasi; kami tidak menguji pemanggilan memakai akun untuk ulasan ini.

Di mana model tersedia?

Panduan model Codex mencantumkan akses peluncuran pada lingkungan Work dan Codex yang sesuai untuk Plus, Pro, Business, Enterprise, dan Edu. Enterprise serta Edu memerlukan aktivasi administrator; Free dan Go tidak termasuk peluncuran awal. Di ChatGPT, model hadir pada Work dan Codex, bukan Chat biasa saat peluncuran. Periksa mode kecepatan pada akun, klien, dan ruang kerja Anda.

Penggunaan langganan dan kredit terpisah dari harga API. Kredit Codex tidak memiliki biaya penulisan cache tersendiri. Jangan mengubah contoh API di atas menjadi janji jumlah tugas yang termasuk dalam langganan.

Layakkah dijadikan model bawaan?

Bagi pengguna Sol lama, tarif standar yang tetap dan peningkatan hasil coding resmi cukup menjadi alasan menjalankan uji terkontrol. Jika memakai Astra, mulailah dengan pekerjaan rutin yang punya kriteria penerimaan jelas. Pertahankan alternatif saat kegagalan dan koreksi manusia lebih mahal daripada token.

Uji kecil dapat berisi enam tugas: dua bug yang sudah dapat direproduksi, dua perubahan lintas berkas, dan dua pertanyaan dokumen yang membutuhkan bukti. Jalankan setiap tugas tiga kali per model dalam lingkungan baru, dengan input, alat, izin, serta batas percobaan ulang yang sama. Mulai dari medium eksplisit, lalu laporkan eksperimen pengaturan lain secara terpisah. Ini adalah usulan pengujian, bukan eksperimen yang kami jalankan.

Catat penerimaan hasil, bagian yang terlewat, waktu total, token tertagih, percobaan gagal, dan koreksi manual. Bagi biaya seluruh percobaan dengan jumlah hasil yang diterima; jika tidak ada yang berhasil, tuliskan itu. Uji kecil ini tidak menetapkan tingkat keberhasilan universal.

Untuk latar versi sebelumnya, baca ulasan GPT-6 Sol lama dan perbandingan Sol/Astra sebelumnya. Katalog model menampilkan rute serta harga OmniaKey saat ini. Peluncuran resmi tidak memastikan ketersediaan melalui gateway tertentu. Sumber OpenAI yang ditautkan berbahasa Inggris.