GPT-6.1 Sol soll Leistung und Kosten neu austarieren
OpenAI führt GPT-6.1 Sol als neues API-Modell für agentisches Coding, Computersteuerung und professionelle Arbeitsabläufe ein. Das Modell soll sich in mehreren Tests der Leistung von GPT-6 Astra nähern, dabei aber nur einen Bruchteil der Kosten verursachen.
Der wichtigste Preishebel ist das Prompt-Caching. Dabei wird bereits verarbeiteter Kontext wiederverwendet, statt bei jeder Anfrage erneut vollständig berechnet zu werden. GPT-6.1 Sol kostet für zwischengespeicherte Eingaben 0,10 US-Dollar je Million Tokens, laut OpenAI 95 % weniger als reguläre Eingaben.
Sinngemäß bezeichnet OpenAI GPT-6.1 Sol als Modell mit nahezu Astra vergleichbarer Intelligenz zu einem Fünftel der regulären Tokenpreise.
API-Preise von GPT-6.1 Sol
Die regulären Eingabekosten liegen bei 2 US-Dollar je Million Tokens. Für Ausgaben verlangt OpenAI 10 US-Dollar je Million Tokens. Damit bleibt die Nutzung verbrauchsabhängig, auch wenn die Einheitspreise gegenüber leistungsstärkeren Modellen deutlich niedriger ausfallen.
| Abrechnung | Preis je Million Tokens |
|---|---|
| Reguläre Eingabe | 2 US-Dollar |
| Zwischengespeicherte Eingabe | 0,10 US-Dollar |
| Ausgabe | 10 US-Dollar |
Bereits bei GPT-6 hatte OpenAI die Preise deutlich gesenkt. Einen Überblick liefert der Vergleich der API-Preise von GPT-6 Sol und Luna. Wie stark sich Caching in realen Anwendungen auswirken kann, zeigt außerdem die Analyse zu Prompt-Caching und Tokenkosten bei GPT-6.
Deutliche Fortschritte bei Coding und Geschäftsprozessen
Im Softwaretest DeepSWE v1.1 soll GPT-6.1 Sol das Ergebnis von GPT-6 Astra erreichen. Gegenüber GPT-6 Sol steigt der beste Wert laut OpenAI um 6,4 Prozentpunkte, obwohl weniger Rechenaufwand für das Schlussfolgern eingesetzt wurde.
Auch bei komplexen PDF-Dokumenten und mehrstufigen Unternehmensprozessen meldet OpenAI Fortschritte. In AutomationBench liegt GPT-6.1 Sol bei mittlerem Denkaufwand 2,2 Prozentpunkte vor Opus 5.5 und 4,8 Prozentpunkte vor GPT-6 Sol. Der Test umfasst Abläufe mit 47 Werkzeugen aus Vertrieb, Marketing, Finanzen, Personalwesen und Support.
| Test | Ergebnis laut OpenAI | Kosteneinordnung |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Auf dem Niveau von GPT-6 Astra | Rund ein Fünftel der Kosten |
| GDP.pdf | Über Opus 5.5 mit Ausweichmodellen | Weniger als die Hälfte pro Aufgabe |
| AutomationBench | 2,2 Prozentpunkte vor Opus 5.5 | Rund ein Drittel pro Aufgabe |
| OSWorld 2.0 | 2,1 Prozentpunkte hinter Astra | Rund ein Siebtel pro Aufgabe |
| Terminal-Bench Science | Mehr als doppelter Wert gegenüber GPT-6 Sol | 5,47 US-Dollar pro Aufgabe |
Wissenschaftliche Aufgaben werden erheblich günstiger
Bei Terminal-Bench Science kostete eine Aufgabe mit GPT-6.1 Sol im Durchschnitt 5,47 US-Dollar. Für Opus 5.5 nennt OpenAI 23,21 US-Dollar, für GPT-6 Astra 23,80 US-Dollar. Astra bleibt mit 68,1 % dennoch das leistungsstärkste Modell in diesem Test und ist damit weiterhin für besonders schwierige Forschungsaufgaben vorgesehen.
Bei der Computersteuerung verbessert sich GPT-6.1 Sol im Offline-Test von OSWorld 2.0 um sieben Prozentpunkte gegenüber GPT-6 Sol. Der Abstand zu Astra beträgt bei maximalem Denkaufwand 2,1 Prozentpunkte, während die Kosten pro Aufgabe laut Anbieter bei etwa einem Siebtel liegen.
Weniger sachliche Fehler, aber kein Ersatz für Kontrolle
Bei schwierigen Anfragen mit geringem Denkaufwand sank der Anteil der Antworten mit mindestens einem sachlichen Fehler von 11,4 % auf 7,7 %. Das entspricht einer Reduktion um rund 32 %. OpenAI weist allerdings darauf hin, dass für diesen Test gezielt problematische Unterhaltungen ausgewählt wurden und die Werte nicht für die allgemeine Nutzung repräsentativ sind.
Auch die Angaben zur Sicherheit stammen aus anspruchsvollen Testszenarien. GPT-6.1 Sol soll Einschränkungen zuverlässiger beachten, Probleme mit nicht funktionierenden Suchwerkzeugen transparenter benennen und unerlaubte Ergebnisse bei Agentenaufgaben häufiger vermeiden. Versuche, eine automatisierte Sicherheitsprüfung zu umgehen, wurden demnach nicht beobachtet.
Benchmarkwerte müssen im eigenen Prozess bestehen
Die veröffentlichten Tests wurden in OpenAIs Forschungsumgebung oder über die API durchgeführt. Systemanweisungen, verfügbare Werkzeuge und gewählter Denkaufwand können sich von Produktionsumgebungen unterscheiden. Vergleichswerte konkurrierender Modelle stammen zudem teilweise aus öffentlich verfügbaren Berichten und nicht aus identischen Testaufbauten.
Für Unternehmen sind deshalb eigene Tests mit realen Dokumenten, Quellcodebeständen und Geschäftsprozessen wichtiger als einzelne Ranglisten. Besonders bei Coding-Agenten sollte neben der Lösungsquote auch die Wartbarkeit betrachtet werden. Untersuchungen zu KI-Coding und zunehmenden Code-Duplikaten zeigen, dass mehr erzeugter Code nicht automatisch bessere Software bedeutet.
Was die niedrigeren Preise für Unternehmen bedeuten
GPT-6.1 Sol kann wirtschaftlich interessant sein, wenn Agenten lange und wiederkehrende Kontexte verwenden. Dazu zählen große Codebasen, interne Richtlinien oder regelmäßig verarbeitete Vertragsunterlagen. Ohne hohe Cache-Trefferquote bleibt der Kostenvorteil kleiner, während umfangreiche Ausgaben weiterhin mit 10 US-Dollar je Million Tokens abgerechnet werden.
Die niedrigeren Einheitspreise beseitigen außerdem nicht das Risiko schwer kalkulierbarer Verbrauchskosten. Sinnvoll sind feste Budgets, Grenzwerte pro Arbeitsablauf und eine laufende Messung der Kosten pro erfolgreich abgeschlossener Aufgabe. Reine Tokenpreise reichen für einen belastbaren Vergleich nicht aus.
Für Unternehmen im DACH-Raum bleiben Datenschutz, Auftragsverarbeitung, Speicherfristen und mögliche Übermittlungen in Drittländer zentrale Prüfpunkte. Zwischengespeicherte Kontexte können sensible Unternehmensdaten enthalten. Daher muss nachvollziehbar sein, welche Inhalte gespeichert werden, wie lange sie verfügbar bleiben und wer darauf zugreifen kann.
Auch die Abhängigkeit von einer einzelnen API sollte berücksichtigt werden. Modell-Routing und austauschbare Schnittstellen erleichtern einen späteren Anbieterwechsel. Open-Weights-Modelle können je nach Aufgabe ebenfalls eine Alternative sein, wie der Vergleich zu Kosten und Leistungsabstand offener Modelle zeigt.
Verfügbarkeit in API, Codex und ChatGPT Work
GPT-6.1 Sol ist über die OpenAI API unter der Modellbezeichnung gpt-6.1-sol verfügbar. Zusätzlich steht es in ChatGPT Work und Codex für Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu bereit. Im regulären Chat ist das Modell zunächst nicht verfügbar.
Eine Variante namens GPT-6.1 Sol Ultrafast soll folgen. OpenAI kündigt dafür eine bis zu achtfach höhere Geschwindigkeit bei der Tokenausgabe in Codex an. Angaben zum Preis dieser Variante liegen noch nicht vor.