GPT-6.1 Sol

Typische Einsatzfälle

• komplexe Coding- und Agenten-Abläufe
• Computer-Use und Büroarbeit mit langem Kontext
• Alternative zu GPT-6 Astra, wo die Kosten zählen

Leistung im Vergleich

Unabhängige Indizes (Artificial Analysis, 0–100), zwei kontaminationsarme Einzel-Benchmarks (Terminal-Bench, agentische Shell-Aufgaben; τ²-bench, Tool-Use-Verlässlichkeit über viele Läufe) und Human-Präferenz-Elo (LMArena). Die dunkle Markierung zeigt den Bestwert im Katalog – so wird der Abstand zur Spitze sichtbar. Die Preis-LeistungPreis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen → oben ist daraus abgeleitet: AA-Intelligenz je AA-Blended-Preis (3:1) – entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis. AAs token-basiertes „Cost to Run Index“ ist nicht öffentlich abrufbar.

• IntelligenzAA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen →52

Benchmarks im Detail

Kennzahlen aus zitierten Messungen – unabhängige Quellen sind ausgewiesen, Anbieterangaben entsprechend markiert. Werte sind nicht über Skalen hinweg vergleichbar. Wie man Benchmark-Zahlen liest →

• Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3)

  51,8

  (max) · 51,0 (xhigh) · 50,2 (high) · 47,8 (medium) · 42,1 (low); GPT-6 Astra: 52,7 (max); GPT-6 Sol: 47,5 (max)

  unabhängigArtificial Analysis – Modellseiten gpt-6-1-sol, gpt-6-astra, gpt-6-sol (Index-Fassung v4.3.2), abgerufen 2026-09-30

• Kosten je Index-Aufgabe (Artificial Analysis)

  0,724

  $ (max) · 0,393 $ (xhigh) · 0,319 $ (high) · 0,214 $ (medium) · 0,131 $ (low); GPT-6 Astra: 3,258 $ (max); GPT-6 Sol: 1,049 $ (max)

  unabhängigArtificial Analysis – Modellseiten, abgerufen 2026-09-30

Einordnung

• OpenAI stellt GPT-6.1 Sol in der Modellübersicht an die Stelle von GPT-6 Sol: Astra für höchste Intelligenz, 6.1 Sol als Ausgleich aus Tempo, Kosten und Intelligenz, Luna für Tempo und Kosten. Eine Abkündigung von GPT-6 Sol nennt die Dokumentation nicht. Technisch folgt 6.1 Sol Astra – ohne die Denkstufe „none“ und mit Werkzeugaufrufen nur über die Responses-API.Beleg · Primärquelle

Stimmen aus der Öffentlichkeit

Subjektive Einschätzungen Dritter – keine belegten Fakten, jeweils verlinkt.

• gemischt6.1 Sol sei stark als gründlicher Prüfer: Bei tiefen Code-Reviews zerlege es ein Problem, bis jeder Fehler gefunden sei, und habe in einem seiner Projekte Regressionen entdeckt, die Fable und Opus übersahen. Als Mitarbeiter sei Opus 5.5 angenehmer und bei langen, unbeaufsichtigten Umbauten sei Anthropic „comically far ahead“. Beim Frontend falle das Modell zurück: „This model sucks at front end. It sucks at design. It has no taste“ – gut sei es dagegen beim 3D-Modellieren in Blender. ⚠️ Eigene Vergleiche ohne offengelegtes Verfahren, offene Opus-Präferenz, Werbeblock Depot.Theo – t3.gg (YouTube) – „OpenAI fights back“, 29.09.2026 (per oEmbed verifiziert, gegen das Transkript gelesen) · Community, 2026-09-29
• positivIm Vergleich mit Claude Sonnet 5.5 an vier Praxisaufgaben liegt 6.1 Sol in der Qualität knapp dahinter, braucht aber in jeder Aufgabe deutlich weniger Token – teils weniger als die Hälfte. Das Frontend der GPT-Modelle sei sauber und unaufgeregt, beim Erklärvideo und beim Dashboard liege Sonnet vorn. Für die meisten Praxisaufgaben könne man Sol statt Sonnet einsetzen, sofern die Sparsamkeit nicht nur zum Start anhalte. ⚠️ Je Aufgabe ein Lauf, Urteile nach eigener Aussage subjektiv; Werbeeinschub im Video.Chase AI (YouTube) – „I Tested Sol 6.1 vs Sonnet 5.5 (Surprising Results)“, 30.09.2026 (per oEmbed verifiziert, gegen das Transkript gelesen) · Community, 2026-09-30
• positivIn seinem Coding-Test mit 20 Alltagsaufgaben – Funktionen, die ein Entwickler in drei bis zehn Minuten umsetzt – löst 6.1 Sol auf der Stufe medium alle 20, im Schnitt in rund zwei Minuten für 13 Cent je Prompt. Schon auf low liege es zwei Punkte vor GPT-5.6 Sol auf high, bei etwa einem Zehntel der Kosten und dreifachem Tempo. Die Stufe high sei mit sechs bis neun Minuten je Prompt zu langsam für einen vollständigen Durchlauf. Sein Test sei für solche Aufgaben damit ausgereizt; lange, agentische Coding-Sitzungen will er noch prüfen. Artificial Analysis misst auf low dagegen einen deutlichen Abfall (42,1 gegen 51,8 Punkte auf max). ⚠️ Eigene, nicht offengelegte Methodik; deutsche Übersetzungsspur, sinngemäß wiedergegeben.AI Coding Daily (YouTube) – „I Tested NEW GPT-6.1 Sol on Coding. I'm Shocked.“, 30.09.2026 (per oEmbed verifiziert, gegen das Transkript gelesen) · Community, 2026-09-30