GPT-6.1 Sol: analisi

Se usi già GPT-6 Sol per programmare su progetti complessi e rivedere spesso il lavoro, GPT-6.1 Sol merita una valutazione prioritaria. Le tariffe standard di input e output restano uguali, la lettura della cache costa la metà e diversi risultati pubblicati da OpenAI migliorano. Mantieni Astra nel confronto quando l'indagine è difficile o correggere un errore costa molto.

Il prezzo per token e il costo di un'attività completata sono misure diverse. Lo stesso grafico di programmazione di OpenAI mostra un caso in cui il nuovo Sol ottiene un punteggio molto migliore, ma costa leggermente di più per attività rispetto al precedente. È una distinzione più utile della promessa di sostituire Astra a un quinto del costo in ogni situazione.

Che cosa cambia con GPT-6.1 Sol

Il registro delle modifiche API indica il 29 settembre 2026 come data di rilascio. L'ID esatto è gpt-6.1-sol. Il modello è rivolto a programmazione complessa, uso del computer e lavoro professionale a un costo inferiore ad Astra.

Le schede del nuovo Sol, del vecchio Sol e di Astra riportano le stesse capacità di contesto e output. L'aggiornamento non amplia la finestra. Output e ragionamento occupano anch'essi contesto; una capacità identica non garantisce la stessa precisione nel recuperare informazioni. Il modello non supporta audio e video in modo nativo.

Programmazione: confrontare lo stesso livello di ragionamento

Il grafico interattivo DeepSWE v1.1 nell'annuncio OpenAI valuta attività complesse su basi di codice reali. Tutte e tre le righe qui sotto usano medium. I costi sono misure del soggetto che pubblica la valutazione, non fatture OmniaKey né i nostri esempi ipotetici.

In questa valutazione il nuovo Sol si avvicina al punteggio di Astra spendendo molto meno. Lo scarto di 0,2 punti percentuali non dimostra superiorità generale né significatività statistica. Rispetto al vecchio Sol, il costo sale da 0,38 a 0,42 USD per attività, pur con tariffe standard invariate. Conta anche il consumo effettivo.

Più ragionamento non significa automaticamente un risultato migliore: Sol 6.1 raggiunge 75,2% con high, a 0,65 USD, contro 71,9% con max, a 1,57 USD. I 6,4 punti di miglioramento citati nell'annuncio confrontano il nuovo Sol in high con il miglior risultato del precedente, 68,8% in max. Non sono la differenza fra le due impostazioni medium.

Su AutomationBench 1.0.6, il risultato in medium aumenta di 4,8 punti percentuali rispetto al vecchio Sol. Nel set offline v2026.08.08 di OSWorld 2.0, la ricompensa parziale in max cresce di 7 punti e resta 2,1 punti sotto Astra allo stesso livello. Una ricompensa parziale non equivale al tasso di completamento di qualsiasi attività sul desktop.

L'annuncio inglese riporta inoltre una riduzione dall'11,4% al 7,7% delle risposte contenenti almeno un errore fattuale, in low, su conversazioni difficili selezionate appositamente. Non è il tasso di errore nell'uso quotidiano. Nel confronto Terminal-Bench Science 0.1 pubblicato dalla stessa fonte, Astra max conserva il punteggio più alto: 68,1%. I dati giustificano una prova del nuovo Sol, senza eliminare Astra da ogni flusso di lavoro.

Prezzi API: dove si risparmia davvero

La tabella usa i prezzi ufficiali dell'API diretta OpenAI in Standard, in USD per milione di token, con input fino a 272K token. Quote degli abbonamenti, gateway, strumenti e imposte sono separati.

Fra queste quattro voci scende solo la lettura rispetto al precedente Sol. Input e output standard costano un quinto di Astra; le letture un decimo. Questi rapporti non determinano il conto di un'attività completa.

Quattro esempi da ricalcolare

K indica 1.000 token. L'output comprende il ragionamento fatturato. Le quantità sono uguali per i tre modelli, anche se un'esecuzione reale può consumarne di diverse. Solo la riga di lettura presume un accesso riuscito a una cache valida; la scrittura precedente si paga a parte. Escludiamo strumenti, infrastruttura, imposte e costi del gateway.

La lettura del nuovo Sol costa, in notazione decimale da codice, 0.20 × $0.10 + 0.02 × $2 + 0.01 × $10 = $0.16. Il vecchio Sol costa 0,18 USD. Una lettura più economica del 50% fa risparmiare solo l'11,1% su questa richiesta intera. Una scrittura iniziale e dieci letture valide identiche arrivano a 2,24 contro 2,44 USD: circa 8,2% in meno. Il prefisso deve restare valido e ogni lettura deve trovare la cache.

La guida alla cache chiarisce che la scrittura non è un supplemento da sommare al prezzo di input normale per gli stessi token. Classifica l'input fra non memorizzato, letto e scritto, senza doppio conteggio.

Superata la soglia di 272K cambia tutta la richiesta

Oltre 272K token di input, le tariffe di input e cache raddoppiano e quella di output aumenta di 1,5 volte per l'intera richiesta. Anche l'input in cache contribuisce alla lunghezza. L'esempio da 300K del nuovo Sol costa quindi 0.30 × $4 + 0.01 × $15 = $1.35.

I token di ragionamento sono fatturati come output. Fast costa il doppio di Standard; Batch e Flex la metà. I moltiplicatori di prezzo non misurano la velocità di completamento. Registra anche nuovi tentativi e attese degli strumenti.

Tre verifiche prima di cambiare modello

La guida GPT-6 descrive differenze che possono influire sulle richieste di un agente esistente.

1. Ragionamento: il vecchio Sol accetta none; il nuovo non accetta né none né minimal. Scegli un livello supportato e misura di nuovo consumo e latenza. L'API usa medium come predefinito, ma il client può scegliere diversamente.
2. Strumenti: il vecchio Sol permette chiamate di funzione tramite Chat Completions solo con reasoning_effort: "none". Il nuovo Sol richiede Responses per gli strumenti. Chat Completions resta disponibile senza strumenti.
3. Campionamento: elimina impostazioni non supportate come temperature e top_p quando il ragionamento è attivo. Controlla quelle aggiunte automaticamente da SDK o gateway.

La selezione documentata in Codex CLI è:

codex --model gpt-6.1-sol

In una sessione interattiva si usa /model. Sono istruzioni tratte dalla documentazione; non abbiamo verificato una chiamata con un account per questa recensione.

Dove è disponibile

La guida dei modelli Codex include al lancio gli ambienti Work e Codex corrispondenti per Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu. Enterprise ed Edu richiedono l'attivazione dell'amministratore; Free e Go non rientrano nel lancio iniziale. In ChatGPT arriva in Work e Codex, non nella Chat ordinaria in questa fase. Verifica i modi di velocità nel tuo account, client e spazio di lavoro.

L'uso di abbonamenti e crediti è separato dalla fatturazione API. I crediti Codex non hanno un costo indipendente per la scrittura della cache. I calcoli precedenti non garantiscono un numero di attività comprese nell'abbonamento.

Conviene impostarlo come modello predefinito?

Per chi usa il vecchio Sol, tariffe standard invariate e risultati di programmazione migliori giustificano una prova controllata. Da Astra, inizia con lavori frequenti dai criteri di accettazione chiari. Conserva un'alternativa quando errori e correzioni umane incidono più dei token.

Un piccolo progetto pilota può comprendere sei attività: due bug riproducibili, due modifiche fra file e due domande documentali con prove verificabili. Ripeti ogni attività tre volte per modello in un ambiente nuovo, fissando input, strumenti, permessi e numero di tentativi. Parti da medium esplicito; gli esperimenti con impostazioni ottimizzate vanno riportati separatamente. È un metodo proposto, non eseguito qui.

Registra accettazione, omissioni, tempo totale, token fatturati, tentativi falliti e correzioni manuali. Dividi il costo di tutti i tentativi per i risultati accettati; se nessuno riesce, dichiaralo. Un progetto così piccolo non stabilisce un tasso di successo universale.

Per il contesto precedente, leggi la recensione del vecchio GPT-6 Sol e il precedente confronto Sol/Astra. Il catalogo dei modelli riporta le rotte e i prezzi mostrati da OmniaKey. Il lancio ufficiale non dimostra disponibilità tramite un gateway specifico. Le fonti OpenAI collegate sono in inglese.