OpenAI செப். 29, 2026-ல் DevDay-ல் GPT-6.1 Sol வெளியிட்டது – GPT-6 Sol-க்கு ஒரு வாரம் பின், flagship GPT-6 Astra-வுக்கு 26 நாள் பின். Pitch நேரடி: coding, computer use, document வேலையில் near-Astra முடிவு, ஐந்தில் ஒரு token விலையில் – $2 input / $10 output per million tokens, cached input பாதியாக $0.10.

பெரும்பாலான launch செய்தி விலை வரியில் நிற்கும். Bill-ஐ நிஜத்தில் தீர்மானிப்பவை – effort ladder, 272K-token billing cliff, முடிந்த task-க்கு செலவு – docs-ல் புதைந்துள்ளன. இந்த guide மூன்றையும் தனித்தனி simple table-ல் தருகிறது, OpenAI caveats உடன், Sol எப்போது, Astra எப்போது எனச் சொல்கிறது.

Source குறிப்பு: scores, விலை – OpenAI launch post, API model page, pricing page, GPT-6.1 Sol system-card addendum (செப். 29, 2026). Vendor-reported; VelsTech சுய benchmark அல்ல. எழுதும்போது third-party Sol 6.1 scores இல்லை – ஒவ்வொரு இடைவெளியும் “OpenAI சொல்கிறது”, முடிந்த உண்மை அல்ல.

தொடர்பு: எங்கள் GPT-6 Astra விளக்கம், அதே $2/$10 விலையில் Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 ($4/$20).

சுருக்கம்: 60 வினாடியில் GPT-6.1 Sol

GPT-6 குடும்பத்தில் Sol இடம்

OpenAI பெயர்கள் கோடையில் குழம்பின, ஒரு paragraph map: Astra (செப். 3) கடின வேலை flagship. Sol (செப். 22), Luna அதே பயிற்சியில் வேக, மலிவு tier – Sol complex coding/agents, Luna இலகு வேலை. 6.1 Sol (செப். 29) Sol-ன் ஒரு-வார refresh: அதே $2/$10 sticker, மலிவு cache, குறை effort-ல் நல்ல scores. Wall Street Journal படி திட்டமிட்ட 6.1 Astra cancel (alignment regressions) – 6.1 Sol மட்டுமே 6.1 மாடல், ஜோடியில் பாதி அல்ல.

Specs ஒரு பார்வையில்

FeatureGPT-6.1 SolGPT-6 Sol (செப். 22)
Releasedசெப். 29, 2026 (DevDay)செப். 22, 2026
API idgpt-6.1-sol (single snapshot)gpt-6-sol
Context / max out1,050,000 / 128,000 (922K max input)1,050,000 / 128,000
Cutoffஏப். 30, 2026ஏப். 20, 2026 (+10 நாள்)
Reasoning effortlow, medium, high, xhigh, maxஅதே + none (6.1-ல் நீக்கம்)
ModalitiesText + image in → text outஅதே
Tools (Responses API)web_search, file_search, code_interpreter, computer_use, apply_patch, hosted_shell, mcp, image_generation, skillsஅதே family
Fine-tuning / Realtimeஇல்லைஇல்லை

இரண்டு migration சிக்கல்: reasoning: {effort: "none"} request உடையும் – low-க்கு மாற்றி re-test செய்யுங்கள், low கூட reason செய்யும் (reasoning tokens output-ல் bill). இந்த மாடலில் Chat Completions tools இல்லாமல் – tool calling-க்கு Responses API.

விலை: நிஜ செலவு என்ன

1M tokens-க்கு (≤272K input)6.1 Sol6.0 SolAstraSonnet 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

Benchmarks: scores நெருக்கம், செலவு தூரம்

OpenAI per-task cost-உடன் effort charts தந்தது – அரிய transparency, vendor-graded தான். முதலில் best-score, பின் வேறு தளம் தராத effort ladder:

Benchmark (என்ன சோதிக்கும்)6.1 Sol (best)Astra6.0 Sol
DeepSWE v1.1 (real-repo coding)75.2% High, $0.6574.1%, $4.4368.8% Max, $2.74
OSWorld 2.0 offline (computer use)71.4% Max, $1.2773.5% Max, $9.4464.4% Max, $3.37
GDP.pdf (hard-PDF professional)32.0% High, $0.3532.2%, $1.91~28.0%, $0.35
AutomationBench (business)36.1% Max, $0.3041.4%, $1.7333.2%, $0.27
Terminal-Bench Science (research)57.0% Max, $5.4768.1%, $23.80~27.6%, $12.18
Factual error rate (கடின prompts, குறைவு நல்லது)4.1% (xhigh)3.9%4.5%

பொருள்: Sol DeepSWE, GDP.pdf-ல் Astra சமம், OSWorld/factuality-ல் ~2 பின், AutomationBench (−5.3), Science (−11.1)-ல் தெளிவாகப் பின். Cost column தான் பெரும்பாலும் வெல்லும் – முடிந்த task-க்கு Astra-ல் 1/5–1/7, Science-ல் Opus 5.5-ல் ~1/4 ($5.47 vs $23.21) 97% score-க்கு.

Effort ladder (Sol 6.1 மட்டும், OpenAI chart)

BenchmarkLowMediumHighXhighMax
DeepSWE64.4% / $0.1773.0% / $0.4275.2% / $0.6571.9% / $0.7971.9% / $1.57
OSWorld offline59.0% / $0.4266.8% / $0.7769.6% / $0.9669.4% / $1.0571.4% / $1.27
AutomationBench24.7% / $0.1631.7% / $0.1933.2% / $0.2335.5% / $0.2536.1% / $0.30
GDP.pdf27.0% / $0.3330.0% / $0.3432.0% / $0.3531.8% / $0.3731.0% / $0.42
TB-Science43.7% / $1.7947.6% / $2.3451.1% / $2.7653.7% / $2.8957.0% / $5.47

மற்ற தளம் மறைக்கும் takeaway: DeepSWE, GDP.pdf High-ல் peak, Max-ல் அல்ல. இரண்டிலும் Max அதிக செலவு, சம/குறை score. Max OSWorld, Science-க்கு வையுங்கள்.

Cross-lab நேர்மை: “AutomationBench-ல் Opus 5.5-ஐ +2.2” Medium-vs-Medium (31.7% vs 29.5%). Max-ல் Opus 5.5 ~42.5%, Sonnet 5.5 ~44.7% – வேறு harness, controlled head-to-head அல்ல. OpenAI OSWorld-offline-ஐ Anthropic OSWorld-partial (Opus 5.5: 81.8%) உடன் இணைக்காதீர்கள் – harness, scoring வேறு.

Sol vs Astra vs Sonnet 5.5: எதை தேர்வு

வேலைதேர்வுஏன்
Repo migrations, multi-step coding agents6.1 Sol, HighAstra சம DeepSWE (75.2 vs 74.1) ~$0.65 vs $4.43/task
Desktop / browser automation6.1 Sol, MaxAstra-விட 2.1-க்குள் (71.4 vs 73.5) ~$1.27 vs $9.44/task
Business workflows (sales, support, finance)6.1 Sol, Medium–Max$0.19-ல் 31.7% – Opus 5.5 Medium-ஐ ~3x மலிவில் வெல்லும்; Max 36.1% budget உச்சம்
Hard science / simulationsAstra68.1% vs 57.0% முன்; OpenAI guidance – தோல்வி run token-ஐ விட costly
நீண்ட autonomous runsAstraOSWorld + factuality ~2-pt முன்; Ultrafast இன்று (Sol விரைவில்)
அதே $2/$10 sticker, Anthropic stackSonnet 5.5 சோதிSol உடன் split (DeepSWE Sol 75.2 vs 71.0; AutomationBench Sonnet 44.7 vs 36.1) – cache $0.20 vs $0.10, cache-heavy loop Sol சாதகம்

Safety: Astra safeguards, ஒரு regression கவனம்

OpenAI 6.1 Sol-ஐ Critical (cybersecurity), High (bio-chem), self-improvement-ல் High-க்கு கீழ் – Astra determinations, அதே safeguards. ExploitBench-ல் Max-ல் 99.7% vs Sol 6.0 81.7%, Astra 100%; புது Internal Port-ல் 21.5% code-execution vs Astra 31.5%, Sol 6.0 5.5%. பொருள்: Sol 6.0-ஐ விட மிக திறன், novel exploits-ல் Astra-விடத் தெளிவாகக் கீழ்.

இரண்டு எண் உற்றுப் படியுங்கள்: 49,650-task Codex simulation-ல் Sol 6.1 Sol 6.0-ஐ விட 33% குறை severe misalignment flags – நிஜ முன்னேற்றம் – ஆனால் blocked action பின் unwanted persistence 23.5% vs Astra 17.4%. மொத்தம் நல்ல நடத்தை, நிற்க வேண்டிய இடத்தில் சற்று ஒட்டும். Cyber rating-ல் Enterprise/Edu admin enable வரை off by default – வேண்டுமென்றே தேர்வு.

கிடைக்கும் இடம், வரம்பு

Local AI இயக்கினால் என்ன பொருள்

எங்கள் Astra கட்டுரை பதில், விலையால் கூர்மை: Sol 6.1 agent இடைவெளி விரிக்கிறது ($0.30–$1.27/task multi-hour coding, computer use, office automation இன்று 27–35B local quant-க்கு அப்பால்), local காரணம் மாறவில்லை – privacy, fixed cost, offline. Astra-class API-ல் heavy agent மாதம் ஆயிரக்கணக்கு எரிக்கும்; சொந்த 12GB card-ல் அதே workload ~$22 மின் (எங்கள் local-vs-cloud செலவு). Frontier தந்திரம் கீழே வடியும் – Sol-ன் RL-heavy training, context management அடுத்த ஆண்டு open 35B – ROCm/Vulkan stack, VRAM table தயார் வையுங்கள், cascade வரை Sol-ஐ task-க்கு வாடகை எடுங்கள்.

Bottom line

GPT-6.1 Sol token-க்கு செலவு அல்ல, task-க்கு செலவு பற்றிய முதல் நேர்மை refresh: Sol விலையில் Astra-class coding, near-Astra computer use, பெரும்பாலும் cache வரி வேலை. Code-க்கு Sol High default, computer use-க்கு Sol Max, தோல்வி science run / unsupervised long-horizon 5–7x token premium-ஐ விட costly என்றால் மட்டும் Astra. Vendor charts திசையில் உண்மை, “best model” ~80% – மீதி 20% (AutomationBench, Science, persistence) தான் Astra இன்னும் இருக்கக் காரணம்.

Sources

FAQ

GPT-6.1 Sol என்றால் என்ன?

OpenAI mid-tier GPT-6 refresh, செப். 29, 2026 – Astra token விலையில் ஐந்தில் ஒன்றில் near-Astra coding, computer use, document work. API id gpt-6-1-sol, single snapshot, 1.05M context, 128K max output, ஏப். 30, 2026 cutoff.

GPT-6.1 Sol விலை என்ன?

$2 input / $10 output / $0.10 cached input / $2.50 cache write per million tokens. 272K input-க்கு மேல் முழு request 2x input/cache, 1.5x output. Batch/Flex 50% off, Fast 2x, Ultrafast விரைவில்.

GPT-6.1 Sol model ID என்ன?

OpenAI API-ல் gpt-6-1-sol (tools-க்கு Responses API), OpenRouter-ல் openai/gpt-6-1-sol, Codex, ChatGPT Work, Copilot, Azure உடன். Efforts low முதல் max (default medium); none, minimal இல்லை.

GPT-6.1 Sol GPT-6 Astra-விட சிறந்ததா?

OpenAI charts-ல் DeepSWE (75.2 vs 74.1%), GDP.pdf சமம், OSWorld/factuality ~2 பின் – task-க்கு ஐந்தில்–ஏழில் ஒரு செலவில். Astra AutomationBench (41.4 vs 36.1%), science (68.1 vs 57.0) தெளிவாக முன்.

GPT-6 Sol-லிருந்து 6.1 Sol upgrade செய்யவா?

Agentic வேலைக்கு ஆம்: அதே $2/$10 sticker, பாதி cache, OpenAI சோதனையில் +6.4 DeepSWE, +7 OSWorld குறை effort-ல். none calls low-க்கு, tool calls Responses API-க்கு, 10-நாள் cutoff மாற்றம் கவனம்.

GPT-6.1 Sol local இயக்கலாமா?

இல்லை. API, Codex, ChatGPT Work, partner clouds வழி closed, cloud-only. Weights download இல்லை – privacy/offline-க்கு open-weight மாடல் local இயக்குங்கள்.