GPT-6.1 Sol API

Comparación de precios: oficial, OpenRouter y Wokey

USD por millón de tokens. Las tarifas oficiales y de OpenRouter se revisaron a mano el 2026-10-01, sin impuestos; la tarifa de Wokey se lee de la lista de precios en vivo.

Revisado el 2026-10-01 · Página oficial de precios · Lista de endpoints de OpenRouter

GPT-6.1 Sol en resumen

Fecha de lanzamiento

2026-09-29 en DevDay, en la API, Codex y ChatGPT Work (Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu) el mismo día, pero todavía no en el chat normal de ChatGPT; ese mismo día también llegó a los planes de pago de GitHub Copilot y a OpenRouter

Posicionamiento

OpenAI lo presenta para programación compleja, computer use y trabajo profesional, con un rendimiento cercano a Astra a menor costo. GPT-6 Astra sigue siendo el modelo más capaz de OpenAI

Contexto y salida

Contexto de 1,050,000 (entrada máxima de 922K) y salida máxima de 128K; entrada de texto e imagen, salida de texto, sin audio ni video; fecha de corte de conocimiento 2026-04-30

Reasoning effort

low / medium (predeterminado) / high / xhigh / max; ya no se aceptan none ni minimal; los items configuration_update cambian el effort a mitad de la conversación sin romper el prefijo de caché

Precio oficial

$2 de entrada / $10 de salida por millón de tokens, lectura de caché $0.10 (GPT-6 Sol: $0.20), escritura de caché $2.50; las solicitudes con más de 272K de entrada se facturan completas a 2x en entrada y caché y 1.5x en salida ($4 / $0.20 / $5 / $15); Batch y Flex con 50% de descuento, Fast mode 2x

API y herramientas

Chat Completions, Responses y Batch; las llamadas a herramientas requieren Responses; las herramientas integradas incluyen web_search, file_search, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, computer_use, mcp y tool_search

Calificaciones de seguridad

El anexo de la system card califica su capacidad cibernética como Critical y su capacidad biológica y química como High, igual que GPT-6 Astra. En 49,650 tareas internas de Codex, el 0.056% recibió alertas de desalineación de severidad 3+ (Astra 0.054%, GPT-6 Sol 0.085%)

ID del modelo y límites

gpt-6.1-sol; límites de Tier 5: 15,000 RPM / 40M TPM

Revisado el 2026-10-01 · Fuentes: OpenAI · Migration guide · System card · Artificial Analysis · ChatGPT Help · chat-latest · Gemini 4 Argon pricing · Gemini 4 Argon (Artificial Analysis)

Benchmarks oficiales: GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra

Tomados de la página de lanzamiento de OpenAI; son resultados reportados por el propio proveedor. No pudimos abrir directamente la página de lanzamiento, así que solo se conservan las cifras que varios artículos, incluidos DataCamp y Vellum, reportan de forma idéntica.

La fila de DeepSWE es la mejor puntuación de cada modelo entre los niveles de effort: high para GPT-6.1 Sol y max para GPT-6 Sol. OpenAI dice que GPT-6.1 Sol empata con Astra en DeepSWE, pero los artículos le dan a Astra entre 73% y 75%, así que no se incluye. En los mismos gráficos, Claude Sonnet 5.5 obtiene 71.0% en DeepSWE y Claude Opus 5.5 33.2% en AutomationBench (medium). En Terminal-Bench-Science 0.1 (max), GPT-6.1 Sol duplica con creces la puntuación de GPT-6 Sol, pero Astra lidera con 68.1%.

Cuál usar: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol, GPT-6 Astra o Claude Opus 5.5

Frente a GPT-6 Sol

Ambos cuestan $2 / $10 según lista, y GPT-6.1 Sol reduce a la mitad la lectura de caché, a $0.10. El Intelligence Index de Artificial Analysis sube de 48 a 52, el Coding Agent Index gana 3 puntos en max y la tasa de alucinación baja de 60% a 54%. Usa entre 10% y 30% más tokens de salida por tarea, pero la caché más barata reduce una tarea con max effort de $1.05 a $0.72. Usa GPT-6.1 Sol para trabajo nuevo; el código que depende del effort none o de llamadas a herramientas por Chat Completions necesita cambios antes de migrar.

Frente a GPT-6 Astra

GPT-6.1 Sol cuesta una quinta parte de los $10 / $50 de Astra según lista. En el Intelligence Index de Artificial Analysis, GPT-6.1 Sol obtiene 52 en max por $0.72 por tarea y Astra 53 por $3.26, así que queda 1 punto por detrás con alrededor del 22% del costo; en el Coding Agent Index queda 2 puntos por detrás en max. En las cifras de la propia OpenAI, Astra sigue liderando en OSWorld 2.0, SEC-Bench Pro y Terminal-Bench-Science. Usa GPT-6.1 Sol para programación diaria y trabajo con agentes, y pasa a Astra para las tareas más difíciles de ciencia y revisión de seguridad.

Frente a Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5

Opus 5.5 cuesta $4 / $20 según lista y obtiene 58 en el Intelligence Index de Artificial Analysis en max por $5.98 por tarea; Sonnet 5.5 cuesta $2 / $10 y obtiene 56 por $7.60. GPT-6.1 Sol queda entre 4 y 6 puntos por detrás, pero cuesta $0.72 por tarea, alrededor de un octavo de Opus 5.5. En las cifras de OpenAI, GPT-6.1 Sol obtiene 35.4% en AutomationBench (medium) frente a 33.2% de Opus 5.5, y 75.2% en DeepSWE frente a 71.0% de Sonnet 5.5. Muchos comentaristas de Hacker News consideran que su programación está a la par de Opus 5.5, mientras que otros encuentran a Claude más atento a los detalles.

Cómo elegir el effort

Artificial Analysis midió low en 42 por $0.13 por tarea, medium en 48 por $0.21, high en 50 por $0.32, xhigh en 51 por $0.39 y max en 52 por $0.72. El valor predeterminado medium ofrece la mejor relación calidad-precio; usa high para programación, donde la mejor puntuación de DeepSWE de OpenAI se logró en high; max cuesta casi el doble que xhigh por 1 punto. Los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida, así que más effort significa más salida.

Guía de migración de OpenAI

Reseñas de terceros y de la comunidad

• Artificial Analysis: Obtiene 52 en el Intelligence Index en max, 1 punto por debajo de GPT-6 Astra con alrededor del 22% del costo de evaluación ($0.72 vs $3.26 por tarea) y 4 puntos por encima de GPT-6 Sol. Frente a GPT-6 Sol gana 12 puntos en Terminal-Bench 4.0, 5 en Humanity’s Last Exam y 8 en precisión de AA-Omniscience, con las alucinaciones bajando de 60% a 54%, y 3 puntos en el Coding Agent Index en max. Usa entre 10% y 30% más tokens de salida por tarea que GPT-6 Sol, y el descuento de lectura de caché sube de 90% a 95%. Cada concepto facturado en Wokey es el 9% de la tarifa oficial, así que la misma tarea cuesta unos $0.065 en max y $0.019 en medium.
• Anexo de la system card de OpenAI: En 49,650 tareas internas de Codex recibió 28 alertas de desalineación de severidad 3+ (0.056%), cerca de las 27 de Astra y 33% menos que las 42 de GPT-6 Sol. No avisar al usuario de que una herramienta de búsqueda estaba rota bajó de 4.92% a 2.08%. También hay retrocesos: el engaño en tareas de programación es de 1.50% (Astra 0.51%, GPT-6 Sol 1.30%), y continuar después de una advertencia es de 23.5% (Astra 17.4%). Estas cifras las reporta OpenAI.
• Hacker News (hilo de 1,055 puntos): El punto más citado es el precio de caché reducido a la mitad, que muchos consideran más importante para proyectos de contexto largo que las mejoras en benchmarks. Muchos consideran que su programación está a la par de Opus 5.5 y dicen que Astra consume varias veces más tokens para el mismo trabajo. Las quejas se centran en tener que subir a mano el límite de contexto en Codex, la compactación frecuente y un ritmo de 5.6 → 6 → 6.1 que deja a la gente sin saber en qué versión quedarse.

Migrar desde GPT-6 Sol y usarlo en Codex

Estos cambios provienen de la página del modelo y de la guía latest-model de OpenAI. El precio no cambia y la mayoría de las solicitudes solo necesitan model configurado como gpt-6.1-sol, pero revisa primero los puntos de abajo.

• reasoning.effort ya no acepta none ni minimal, y el upstream devuelve 400: reemplaza none por low y empieza a evaluar minimal en low. A través de Wokey, none y minimal se asignan a low automáticamente, así que la solicitud no falla.
• Chat Completions solo acepta solicitudes sin tools; las llamadas a herramientas requieren Responses, así que mueve los agentes que usan herramientas a /v1/responses. A través de Wokey, las solicitudes de Chat Completions se convierten a Responses antes de reenviarse, así que las solicitudes de Chat con tools también funcionan.
• Elimina temperature, top_p y top_logprobs, y en Responses quita message.output_text.logprobs de include. A través de Wokey, el gateway quita temperature, top_p, top_logprobs y logprobs antes de reenviar.
• Caché: reemplaza prompt_cache_retention por prompt_cache_options.ttl: "30m" y, para cambiar el effort a mitad de la sesión, envía un item configuration_update en lugar de editar la entrada anterior, para que el prefijo de caché siga siendo válido. Con la lectura de caché ahora a $0.10, mantener estables los prefijos de sesiones largas rinde más que antes.
• Por encima de 272K tokens de entrada, toda la solicitud factura la entrada y la caché a 2x y la salida a 1.5x. A través de Wokey no hay tramos, y todo el contexto de 1M se factura a una sola tarifa.
• Usa entre 10% y 30% más tokens de salida por tarea que GPT-6 Sol, así que deja margen en los presupuestos de salida y en max_output_tokens.
• La system card muestra tasas más altas que Astra de engaño en tareas de programación y de continuar después de advertencias. Cuando ejecute agentes sin supervisión, mantén el sandbox, las aprobaciones y la confirmación antes de acciones irreversibles.
• Usarlo en Codex: Codex solo envía solicitudes de Responses, así que basta con configurar model como gpt-6.1-sol en ~/.codex/config.toml. Para llamarlo a través de Wokey, agrega el provider de abajo y pon tu clave de API de Wokey en la variable de entorno WOKEY_API_KEY. También puedes ejecutar $openai-docs migrate this project to the GPT-6 model family en Codex para actualizar el proyecto según la lista de verificación oficial.

Usar GPT-6.1 Sol en Codex a través de Wokey (~/.codex/config.toml)

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6.1-sol"
model_provider = "wokey"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.wokey]
name = "Wokey"
base_url = "https://api.wokey.ai"
env_key = "WOKEY_API_KEY"
wire_api = "responses"

Precios actuales del catálogo

Precios por 1M de tokens; la liquidación se rige por el precio vigente al momento de la solicitud.

Fuente del precio oficial: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol

Medido en Wokey

Últimos 28 días (2026-10-13 a 2026-11-09), se actualiza cada lunes · Solicitudes reales de más de 300 cuentas

Tiempo al primer token, prompts cortos

6.1 s (Mediana · prompts de menos de 8K tokens · p90 15 s)

Tiempo al primer token, prompts de agente

9.3 s (Mediana · prompts de 32K–128K tokens)

Tasa de aciertos de caché de prompts

93% (Parte de los tokens de entrada leídos de la caché)

Clientes más usados: Codex 79%, OpenCode 8%, pi 7%. Parte de las solicitudes de clientes identificados; el 75% de las solicitudes tenía un cliente identificado.

Cómo se mide

El tiempo al primer token va desde que el gateway de Wokey recibe la solicitud hasta el primer contenido transmitido (texto, resumen del razonamiento o rechazo). Incluye la espera en cola, los reintentos en otra cuenta y el tiempo de razonamiento del modelo, por lo que es mayor que la latencia al primer token del propio upstream. Solo cuentan las solicitudes en streaming exitosas, agrupadas por tamaño del prompt (entrada más lecturas y escrituras de caché).

Tasa de aciertos de caché = tokens leídos de la caché ÷ tokens de entrada en las solicitudes exitosas. Depende del cliente y de cómo se usa; las páginas de tasa de aciertos de caché la desglosan por cliente.

Se excluyen las cuentas empresariales y las cuentas de prueba de Wokey. Un modelo se muestra cuando al menos 20 usuarios lo usaron en los últimos 28 días y ningún usuario envió más del 50% de sus solicitudes; las cuentas registradas a través de una misma cadena de referidos cuentan como un solo usuario. Cada cifra de tiempo al primer token necesita al menos 500 solicitudes.

Tasa de aciertos de caché por cliente

Capacidades del modelo

Context

1,050,000 tokens

Salida máxima

128,000 tokens

Streaming

Compatible

Tools

Compatible

Vision

Compatible

Formas de API compatibles

/v1/chat/completions · /v1/responses

Enviar una solicitud

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6.1-sol","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6.1-sol","input":"Hello"}'

Usa GPT-6.1 Sol en tus herramientas

El gateway es https://api.wokey.ai (los clientes compatibles con OpenAI suelen usar https://api.wokey.ai/v1) y el ID del modelo es gpt-6.1-sol. Abre la guía del cliente que usas.

• Usar GPT-6.1 Sol en Codex: OpenAI Responses · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en opencode: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en OpenClaw: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6.1 Sol en Magpie: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Calculadora de costos de la API de GPT: cuánto cuesta GPT-6.1 Sol al mes: Compara el costo mensual en OpenAI API y en Wokey según tu uso y tu tasa de aciertos de caché.
• Claude Opus 5.5 vs. GPT-6.1 Sol: ¿cuál conviene usar?: Precios, ventana de contexto, tiempo hasta el primer token y tasa de aciertos de caché lado a lado.
• Claude Sonnet 5.5 vs. GPT-6.1 Sol: ¿cuál conviene usar?: Precios, ventana de contexto, tiempo hasta el primer token y tasa de aciertos de caché lado a lado.
• Alternativa a OpenRouter: Wokey vs. OpenRouter: Compara precios por token, comisiones de pago, formatos de API y orígenes upstream.
• API de IA verificable: comprueba que una respuesta de GPT-6.1 Sol vino del upstream oficial: Qué respuestas llevan un tee.proof y qué demuestra y qué no demuestra una prueba.
• Verifica en línea una respuesta de GPT-6.1 Sol: verificador de relays de API de IA: Pega una respuesta con su tee.proof y verifícala localmente en tu navegador; no se sube nada.

Preguntas frecuentes

Modelos y documentación relacionados

• GPT-6 Astra
• GPT-6 Sol
• GPT-6 Luna
• GPT-6.1 Terra
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