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GPT-6 Sol API

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A API do GPT-6 Sol oferece a rota de raciocínio de ponta da OpenAI na família GPT-6, com contexto de 1 milhão, entrada de imagens e uso de ferramentas.

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01

Para que serve este modelo

A API do GPT-6 Sol oferece a rota de raciocínio de ponta da OpenAI na família GPT-6, com contexto de 1 milhão, entrada de imagens e uso de ferramentas.

O GPT-6 Sol é o lançamento da OpenAI de 22 de setembro de 2026 para codificação complexa e fluxos de agentes, vendido como gpt-6-sol. Ele fica abaixo do GPT-6 Astra na família GPT-6 de três modelos, ao lado do mais barato GPT-6 Luna, e compartilha com eles a janela de contexto de 1.050.000 tokens, o teto de saída de 128.000 tokens e a entrada de imagem. O que o diferencia é o ajuste de esforço: none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como padrão, então uma requisição pode rodar sem tokens de raciocínio.

Escolha o GPT-6 Sol quando um trabalho tiver decisões encadeadas: depuração entre módulos, um recurso sob restrições de compatibilidade, ou vários resultados de ferramentas que precisam ser conciliados. O GPT-6.1 Sol é o melhor padrão para trabalho novo, com taxas de leitura de cache menores e um corte dez dias depois, e o GPT-6 Luna cobre extração limitada. O Sol mantém duas opções que o GPT-6.1 Sol abandonou: o nível de esforço none, e a chamada de ferramentas pelo Chat Completions enquanto reasoning_effort estiver em none.

Escolha o GPT-6 Sol para o trabalho de raciocínio e agentes mais difícil do GPT-6.

Cargas de trabalho de programação mais adequadas

Caça a bugs em vários serviços

Siga uma falha entre pacotes: coloque as stack traces, os pontos de chamada e os diffs recentes em uma única requisição, depois peça uma lista classificada de causas antes de qualquer edição. A janela de 1M comporta o rastro inteiro, e o esforço medium basta para começar. Exija um comando de reprodução com cada teoria e execute-o antes de aceitar uma correção.

Coleta de dados com muitas ferramentas

Encadeie chamadas de busca, shell e banco em uma execução de agente e concilie os resultados no final. A chamada de ferramentas funciona pelo Chat Completions quando reasoning_effort está em none, então um laço determinístico não precisa da Responses API. Rotule cada resultado de ferramenta para que o resumo final possa ser conferido com a fonte.

Recursos com restrições de compatibilidade

Implemente uma mudança sob restrições: nenhuma interface pública quebra, as migrações precisam ser reproduzíveis, clientes antigos continuam funcionando. Liste as restrições primeiro, peça o menor patch que as satisfaça e depois leia o diff em busca de edições não relacionadas. Aumente o esforço só quando o primeiro patch falhar em alguma restrição.

02

Notas de teste

Verificado em 2026-10-27 pela API OmniaKey com um prompt de código padrão (mediana de 3 execuções) e três testes de capacidade.

Tokens de saída do nosso prompt de programação padrão, incluindo raciocínio
195
Custo dessa saída pelos preços atuais
$0,0003
Modo JSON
Aprovado
Chamada de ferramentas
Aprovado
Entrada de imagem
Aprovado

03

Especificação técnica

Fatos de catálogo e detalhes de integração verificados para esta rota.

ID do modelo
gpt-6-sol
Contexto
1M
Entradas e ferramentas
Visão · Uso de ferramentas
Ponto de extremidade da API
/v1/chat/completions
Acertos no cache / 1 milhão
$0.045 USD
Clientes de programação
Codex · Cursor · Cline · Aider

Limites a considerar

  • As leituras de cache estão listadas acima das do GPT-6.1 Sol, então um laço de agente que reenvia o mesmo prefixo gasta mais no modelo mais antigo.
  • O corte de conhecimento é 20 de abril de 2026; mudanças posteriores em bibliotecas e APIs precisam ser fornecidas no prompt.
  • A chamada de ferramentas no Chat Completions só funciona com reasoning_effort definido como none. Uma requisição que precise de raciocínio e ferramentas juntas deve usar a Responses API.
  • Os tokens de raciocínio são cobrados como saída e ocupam a janela, então uma investigação longa pode custar bem mais do que a resposta visível sugere.

04

Compare modelos próximos

Compare o ajuste da carga de trabalho e as taxas atuais de token listadas antes de escolher uma rota.

ModeloMelhor paraContextoEntradaSaída
GPT-6 SolEsta página
gpt-6-sol
O modelo de codificação original do GPT-6, ainda a escolha para agentes fixados e laços de ferramentas com esforço none.1M
$0.225 USD
Preço oficial $2 USD
$1.35 USD
Preço oficial $10 USD
GPT-6.1 Sol
gpt-6.1-sol
Mais novo e mais barato nas leituras de cache, com corte posterior, mas abandona o nível de esforço none.1M
$0.225 USD
Preço oficial $2 USD
$1.35 USD
Preço oficial $10 USD
GPT-6 Luna
gpt-6-luna
Para extração e classificação limitadas, onde um validador barato decide a resposta.1M
$0.2 USD
Preço oficial $0.1 USD
$1.2 USD
Preço oficial $0.5 USD
GPT-6 Astra
gpt-6-astra
O principal para o trabalho mais difícil e mais caro de consertar, listado no topo da família.1M
$0.9 USD
Preço oficial $10 USD
$4.5 USD
Preço oficial $50 USD

05

Guias de início rápido do SDK

Use um URL base e um ID de modelo de cURL, Python ou TypeScript.

Chat completion com streaming
curl https://api.omniakey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Review this pull request"}
    ],
    "stream": true
  }'

06

Estimar o custo em tokens

Insira os tokens de entrada e saída esperados para comparar as taxas listadas atuais.

Estimativa OmniaKey
US$ 0,0495
Estimativa pelo preço oficial
US$ 0,40
Economia estimada
US$ 0,3505

A estimativa cobre apenas tokens de entrada e saída. O uso do cache, novas tentativas, ferramentas e contabilidade de token do lado do cliente podem alterar a cobrança final.

08

Fontes e verificação

Os fatos e links do modelo foram verificados em 2026-10-27. A documentação do provedor continua sendo a autoridade para o comportamento upstream.

Perguntas frequentes

Quanto custa GPT-6 Sol no OmniaKey?

A OmniaKey cobra atualmente $0.225 USD por 1 milhão de tokens de entrada e $1.35 USD por 1 milhão de tokens de saída, em dólares. As tarifas diretas do provedor são separadas e podem variar conforme o tamanho do contexto.

Qual é a janela de contexto para GPT-6 Sol?

A janela de contexto listada é 1M. Os limites utilizáveis ​​reais também podem depender do formato da solicitação do cliente e do upstream.

Quando o GPT-6 Sol foi lançado e qual ID do modelo ele usa?

O changelog da OpenAI registra 22 de setembro de 2026 para gpt-6-sol, o mesmo dia do GPT-6 Luna. Envie POST /v1/chat/completions para https://api.omniakey.com/v1 com esse id, ou use POST /v1/responses quando uma requisição combinar raciocínio com ferramentas. O id diferencia maiúsculas de minúsculas e é diferente de gpt-6.1-sol.

O GPT-6 Sol ainda vale a pena agora que o GPT-6.1 Sol existe?

Sim, em dois casos específicos: um agente construído no nível de esforço none, e a chamada de ferramentas no Chat Completions com reasoning_effort definido como none. Fora isso, o GPT-6.1 Sol lista as mesmas taxas de entrada e saída, leituras de cache menores e um corte dez dias depois. Compare as tarefas aceitas antes de migrar uma integração fixada.

GPT-6 Sol ou GPT-6 Astra para codificação?

O Astra ocupa o nível mais alto e a OpenAI o posiciona para o trabalho ponta a ponta mais difícil, enquanto o Sol lista taxas bem menores com os mesmos limites de contexto e saída. Comece pelo Sol quando a tarefa tiver um teste claro, e mude para o Astra quando uma tentativa falha custar mais que os tokens extras. O Astra não oferece a opção none.

Como o GPT-6 Sol é cobrado?

Por token de entrada, de saída e de entrada em cache, mais uma cobrança separada de gravação em cache. Os tokens de raciocínio contam como saída, e as leituras de cache são cobradas bem abaixo da entrada comum. Batch e Flex estão listados abaixo do Standard e o modo Fast acima dele. As taxas atuais estão na tabela de preços da página do modelo.

O GPT-6 Sol aceita imagens?

Ele aceita texto e imagens e retorna texto. Capturas de tela, diagramas e fotos podem ir na mesma requisição que código ou logs. Ele não retorna imagens, porque gerar uma é uma operação separada em um modelo de imagem. A OpenAI relatou uma correção de codificação de imagem para o Sol e o Luna em 25 de setembro de 2026, então testes visuais feitos antes dessa data merecem ser repetidos.