OpenAI ने 29 सितंबर 2026 को DevDay पर GPT-6.1 Sol रिलीज़ किया – GPT-6 Sol के एक हफ्ते बाद, flagship GPT-6 Astra के 26 दिन बाद। Pitch सीधा है: coding, computer use और document काम में near-Astra नतीजे, एक-पाँचवीं token कीमत पर – $2 input / $10 output प्रति million tokens, cached input आधा होकर $0.10।
ज़्यादातर launch coverage कीमत लाइन पर रुकती है। बिल असल में तय करने वाले हिस्से – effort ladder, 272K-token billing cliff, और प्रति finished task लागत – docs में दबे हैं। यह गाइड तीनों को एक-एक simple table में रखता है, OpenAI के caveats सहित, और बताता है Sol कब लें, Astra के लिए कब pay करें।
स्रोत नोट: नीचे scores और कीमतें OpenAI launch post, API model page, pricing page और GPT-6.1 Sol system-card addendum (29 Sept 2026) से हैं। Vendor-reported हैं, VelsTech का स्वतंत्र benchmark नहीं। लिखते समय किसी third-party evaluator ने Sol 6.1 scores प्रकाशित नहीं किए थे – हर gap को “OpenAI कहता है” मानें, तय तथ्य नहीं।
संबंधित: हमारा GPT-6 Astra explainer, उसी $2/$10 sticker पर Claude Sonnet 5.5 और cross-lab view के लिए Claude Opus 5.5 ($4/$20)।
संक्षेप में: 60 सेकंड में GPT-6.1 Sol
- क्या: mid-tier GPT-6 refresh (API id
gpt-6.1-sol, single snapshot)। Astra से नीचे, Luna से ऊपर। GPT-6 Sol का upgrade, नया flagship नहीं – और कोई GPT-6.1 Astra नहीं (OpenAI ने safety कारणों से scrap किया)। - कीमत: $2 input / $10 output / $0.10 cached input / $2.50 cache write प्रति 1M tokens। GPT-6 Sol वाला sticker; cache reads आधे। Batch/Flex −50%, Fast 2x, Ultrafast “जल्द आ रहा।”
- Context: 1,050,000 tokens in, 128,000 out (व्यवहार में 922K max input), cutoff 30 अप्रैल 2026। Efforts
low → max(defaultmedium);noneऔरminimalहट गए। - Headlines (OpenAI charts): DeepSWE 75.2% High पर ($0.65/task, Astra के बराबर), OSWorld offline 71.4% Max पर ($1.27/task, Astra से 2.1 पीछे ~1/7 लागत में), Terminal-Bench Science 57.0% Max पर ($5.47/task बनाम Astra $23.80)।
- Safety: Astra जैसी Critical (cyber) / High (bio-chem) rating, वही safeguards stack। ExploitBench 99.7%, पर internal-port exploits सिर्फ 21.5% बनाम Astra 31.5%।
- कहाँ: ChatGPT Work + Codex (Plus/Pro/Business/Enterprise/Edu) और API / OpenRouter / Copilot / Azure। मुख्य Chat में नहीं, Free/Go में नहीं; Enterprise/Edu में admin enable तक off।
GPT-6 family में Sol की जगह
OpenAI naming गर्मियों में confusing हो गई, इसलिए एक paragraph में map: Astra (3 Sept) सबसे कठिन काम का flagship। Sol (22 Sept) और Luna उसी training से तेज़, सस्ते tier – Sol complex coding/agents के लिए, Luna हल्के काम के लिए। 6.1 Sol (29 Sept) Sol का एक-हफ्ते का refresh: वही $2/$10 sticker, सस्ता cache, कम effort में बेहतर scores। Wall Street Journal के अनुसार planned 6.1 Astra cancel हुआ alignment regressions के बाद – इसलिए 6.1 Sol अकेला 6.1 मॉडल है, जोड़ी का आधा नहीं।
Specs एक नज़र में
| Feature | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol (22 Sept) |
|---|---|---|
| Released | 29 Sept 2026 (DevDay) | 22 Sept 2026 |
| API id | gpt-6.1-sol (single snapshot) | gpt-6-sol |
| Context / max out | 1,050,000 / 128,000 (922K max input) | 1,050,000 / 128,000 |
| Cutoff | 30 अप्रैल 2026 | 20 अप्रैल 2026 (+10 दिन) |
| Reasoning effort | low, medium, high, xhigh, max | वही + none (6.1 में हटाया) |
| Modalities | Text + image in → text out | वही |
| Tools (Responses API) | web_search, file_search, code_interpreter, computer_use, apply_patch, hosted_shell, mcp, image_generation, skills | वही family |
| Fine-tuning / Realtime | Supported नहीं | Supported नहीं |
दो migration gotchas: reasoning: {effort: "none"} वाले requests टूटेंगे – low
पर ले जाएं और re-test करें, क्योंकि low भी reasons करता है (और reasoning tokens output
में bill होते हैं)। और इस मॉडल पर Chat Completions tools के बिना चलता है – tool calling के
लिए Responses API इस्तेमाल करें।
कीमत: असल लागत क्या है
| प्रति 1M tokens (≤272K input) | 6.1 Sol | 6.0 Sol | Astra | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Input | $2.00 | $2.00 | $10.00 | $2.00 |
| Cached input | $0.10 | $0.20 | $1.00 | $0.20 |
| Cache write | $2.50 | $2.50 | $12.50 | $2.50 |
| Output | $10.00 | $10.00 | $50.00 | $10.00 |
- 272K cliff: 272,000 input tokens के ऊपर पूरी request 2x input/cache + 1.5x output पर bill होती है। 300K-token आदत पूरे 300K पर higher tier देगी – sticker पर नहीं, cliff के पार budget बनाएं। सस्ती window असल में 272K है।
- Batch / Flex: standard से 50% off। Fast: 2x speed के लिए 2x कीमत। Sol Ultrafast: promised (Codex में 8x तक / API में 6x तक) पर बिना कीमत – roadmap line मानें।
- Cache ही कहानी है: $0.10 पर cached input fresh का 5%, Sol 6.0 का आधा, Astra का दसवां हिस्सा। Stable repo prefix बार-बार भेजने वाले agent loops लगभग इसी लाइन पर जीते हैं।
- ठोस: 200K-in / 20K-out agent turn ≈ $0.60 fresh, 90% cached पर ≈ $0.26 – बनाम Opus 5.5 पर ~$1.20/$0.52 और Astra पर ~$3.00/$1.38। अपना split हमारे AI API cost calculator में verify करें।
Benchmarks: scores पास, लागत दूर
OpenAI ने per-task cost सहित effort-by-effort charts दिए – दुर्लभ transparency, फिर भी vendor-graded। पहले best-score view, फिर वह effort ladder जो कोई और site सरल नहीं छापता:
| Benchmark (क्या परखता है) | 6.1 Sol (best) | Astra | 6.0 Sol |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (real-repo coding) | 75.2% High, $0.65 | 74.1%, $4.43 | 68.8% Max, $2.74 |
| OSWorld 2.0 offline (computer use) | 71.4% Max, $1.27 | 73.5% Max, $9.44 | 64.4% Max, $3.37 |
| GDP.pdf (hard-PDF professional work) | 32.0% High, $0.35 | 32.2%, $1.91 | ~28.0%, $0.35 |
| AutomationBench (business workflows) | 36.1% Max, $0.30 | 41.4%, $1.73 | 33.2%, $0.27 |
| Terminal-Bench Science (research) | 57.0% Max, $5.47 | 68.1%, $23.80 | ~27.6%, $12.18 |
| Factual error rate (hard prompts, कम बेहतर) | 4.1% (xhigh) | 3.9% | 4.5% |
मतलब: Sol DeepSWE और GDP.pdf में Astra के बराबर, OSWorld और factuality में ~2 पीछे, AutomationBench (−5.3) और Science (−11.1) में स्पष्ट पीछे। Cost column ही कारण है वह ज़्यादातर picks जीतता है – प्रति finished task Astra का लगभग 1/5–1/7वां, Science में Opus 5.5 का ~1/4 ($5.47 बनाम $23.21) उसके 97% score के लिए।
Effort ladder (सिर्फ Sol 6.1, OpenAI chart)
| Benchmark | Low | Medium | High | Xhigh | Max |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE | 64.4% / $0.17 | 73.0% / $0.42 | 75.2% / $0.65 | 71.9% / $0.79 | 71.9% / $1.57 |
| OSWorld offline | 59.0% / $0.42 | 66.8% / $0.77 | 69.6% / $0.96 | 69.4% / $1.05 | 71.4% / $1.27 |
| AutomationBench | 24.7% / $0.16 | 31.7% / $0.19 | 33.2% / $0.23 | 35.5% / $0.25 | 36.1% / $0.30 |
| GDP.pdf | 27.0% / $0.33 | 30.0% / $0.34 | 32.0% / $0.35 | 31.8% / $0.37 | 31.0% / $0.42 |
| TB-Science | 43.7% / $1.79 | 47.6% / $2.34 | 51.1% / $2.76 | 53.7% / $2.89 | 57.0% / $5.47 |
दूसरी sites दबा देती हैं वह practical takeaway: DeepSWE और GDP.pdf High पर peak करते हैं, Max पर नहीं। इन दोनों पर Max के पैसे बराबर या कम score के लिए ज़्यादा लागत हैं। Max OSWorld और Science के लिए रखें, जहाँ वह अब भी मदद करता है।
Cross-lab ईमानदारी: OpenAI का “AutomationBench पर Opus 5.5 से +2.2” Medium-vs-Medium है (31.7% vs 29.5%)। Max पर Opus 5.5 ~42.5% और Sonnet 5.5 ~44.7% पहुंचते हैं – अलग harness, controlled head-to-head नहीं। और OpenAI OSWorld-offline को Anthropic OSWorld-partial (Opus 5.5: 81.8%) से जोड़ना गलत है – harness और scoring अलग।
Sol vs Astra vs Sonnet 5.5: क्या चुनें
| काम | चुनें | क्यों |
|---|---|---|
| Repo migrations, multi-step coding agents | 6.1 Sol, High | Astra से DeepSWE parity (75.2 vs 74.1) ~$0.65 बनाम $4.43/task पर |
| Desktop / browser automation | 6.1 Sol, Max | Astra से 2.1 अंदर (71.4 vs 73.5) ~$1.27 बनाम $9.44/task पर |
| Business workflows (sales, support, finance) | 6.1 Sol, Medium–Max | $0.19 पर 31.7% – Opus 5.5 Medium से ~3x सस्ता; Max 36.1% budget ceiling |
| Hard science / simulations | Astra | 68.1% vs 57.0% lead; OpenAI guidance – failed run tokens से महंगा पड़ता है |
| सबसे लंबे autonomous runs | Astra | OSWorld + factuality में ~2-pt lead; Ultrafast आज उपलब्ध (Sol का आ रहा) |
| वही $2/$10 sticker, Anthropic stack | Sonnet 5.5 test करें | Sol से split (DeepSWE Sol 75.2 vs 71.0; AutomationBench Sonnet 44.7 vs 36.1) – cache $0.20 vs $0.10, cache-heavy loops में Sol बेहतर |
Safety: Astra वाले safeguards, एक regression ध्यान दें
OpenAI 6.1 Sol को Critical (cybersecurity), High (bio-chem), self-improvement में High से नीचे रेट करता है – Astra वाले determinations, वही safeguards stack। ExploitBench (known CVEs → working exploits) पर Max पर 99.7% बनाम Sol 6.0 81.7% और Astra 100%; नए Internal Port set (recent vulns, कम contamination risk) पर 21.5% code-execution बनाम Astra 31.5%, Sol 6.0 5.5%। मतलब: Sol 6.0 से कहीं ज़्यादा capable, novel exploits में Astra से स्पष्ट नीचे।
दो नंबर ध्यान से पढ़ें: 49,650-task Codex deployment simulation में Sol 6.1 ने Sol 6.0 से 33% कम severe misalignment flags दर्ज किए – असल progress – पर blocked action के बाद unwanted persistence 23.5% rollouts बनाम Astra 17.4%। कुल बेहतर behaved, पर रुकना चाहिए वहाँ थोड़ा ज़्यादा टिकता है। Cyber rating के कारण Enterprise/Edu इसे admin enable तक off by default रखते हैं – सोचकर लिया फैसला।
उपलब्धता और सीमाएं
- Live: ChatGPT Work + Codex (Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu), API में
gpt-6.1-sol, OpenRouter (openai/gpt-6-1-sol), Vercel AI Gateway, GitHub Copilot (Pro+/Max/Business/Enterprise), Azure AI Foundry। US + EU data residency (EU residency में Fast नहीं)। - Live नहीं: मुख्य ChatGPT Chat, Free/Go plans। Ultrafast mode “जल्द।” Vertex AI / Bedrock launch पर unconfirmed।
- Promo pricing: standard rates कम से कम 21 Nov 2026 तक promotional – Q1 budget से पहले re-check करें।
Local AI चलाते हैं तो इसका मतलब
हमारे Astra piece वाला जवाब, कीमत से तीखा: Sol 6.1 agent gap बढ़ाता है ($0.30–$1.27/task पर multi-hour coding, computer use, office automation आज 27–35B local quant के बस से बाहर) जबकि local कारण नहीं बदलते – privacy, fixed cost, offline। Astra-class APIs पर heavy agent महीना हज़ारों जला सकता है; अपने 12GB card पर वही workload ~$22 बिजली (हमारा local-vs-cloud cost breakdown देखें)। Frontier tricks नीचे cascade होते हैं – Sol की RL-heavy training और context management अगले साल का open 35B है – इसलिए ROCm/Vulkan stack और VRAM table तैयार रखें, cascade आने तक Sol per task rent करें।
Bottom line
GPT-6.1 Sol पहला OpenAI refresh है जो ईमानदारी से cost per task पर है, cost per token पर नहीं: Sol कीमतों पर Astra-class coding और near-Astra computer use, जिसमें cache line ज़्यादातर काम करती है। Code के लिए Sol High default रखें, computer use के लिए Sol Max, और Astra के पैसे तभी दें जब failed science run या unsupervised long-horizon job 5–7x token premium से महंगा पड़े। Vendor charts directionally true हैं और “best model” दावा ~80% – बाकी 20% (AutomationBench, Science, persistence) ही कारण है Astra अब भी मौजूद है।
Sources
- OpenAI: Introducing GPT-6.1 Sol (29 Sept 2026)
- OpenAI API Docs: GPT-6.1 Sol model (context, efforts, pricing)
- OpenAI Safety: GPT-6.1 Sol system-card addendum (29 Sept 2026)
- DataCamp: GPT-6.1 Sol features, benchmarks, pricing
- Apidog: What is GPT-6.1 Sol (model ID, limits)
- हमारा GPT-6 Astra launch breakdown
- हमारा Claude Sonnet 5.5 explainer (वही $2/$10 tier)
FAQ
GPT-6.1 Sol क्या है?
OpenAI का mid-tier GPT-6 refresh, 29 Sept 2026 – Astra की token कीमत के पाँचवें हिस्से में near-Astra coding, computer use और document work। API id gpt-6-1-sol, single snapshot, 1.05M context, 128K max output, 30 अप्रैल 2026 cutoff।
GPT-6.1 Sol की कीमत क्या है?
$2 input / $10 output / $0.10 cached input / $2.50 cache write प्रति million tokens। 272K input से ऊपर पूरी request 2x input/cache और 1.5x output पर। Batch/Flex 50% off, Fast 2x, Ultrafast जल्द।
GPT-6.1 Sol model ID क्या है?
OpenAI API पर gpt-6-1-sol (tools के लिए Responses API), OpenRouter पर openai/gpt-6-1-sol, साथ में Codex, ChatGPT Work, Copilot और Azure। Efforts low से max (default medium); none और minimal supported नहीं।
क्या GPT-6.1 Sol GPT-6 Astra से बेहतर है?
OpenAI charts पर DeepSWE (75.2 vs 74.1%) और GDP.pdf में बराबर, OSWorld और factuality में ~2 पीछे – प्रति task लगभग एक-पाँचवें से सातवें हिस्से लागत में। Astra AutomationBench (41.4 vs 36.1%) और science (68.1 vs 57.0%) में स्पष्ट आगे।
क्या GPT-6 Sol से 6.1 Sol upgrade करना चाहिए?
Agentic काम के लिए हाँ: वही $2/$10 sticker, आधा cache, OpenAI टेस्ट में +6.4 pts DeepSWE और +7 pts OSWorld कम effort पर। none-effort calls low पर ले जाएं, tool calls Responses API पर, 10-दिन cutoff shift नोट करें।
क्या GPT-6.1 Sol local चला सकते हैं?
नहीं। API, Codex, ChatGPT Work और partner clouds से closed, cloud-only है। Weights download नहीं – privacy और offline के लिए open-weight मॉडल local चलाएं।