GPT-6.1 Sol (официальный ID gpt-6.1-sol) — вариант для сложного программирования, работы с инструментами и профессиональных задач. OpenAI позиционирует его как модель с производительностью, близкой к Astra, но меньшей стоимостью. Это позиционирование не заменяет сравнение на ваших задачах: подтверждённых независимых результатов одинакового теста в доступных источниках нет.
Официальный паспорт подтверждает текстовый и графический ввод, длинный контекст и инструменты Responses API. Это общие с GPT-6 Sol возможности, не самостоятельное преимущество 6.1. Аудио/видеовход, Realtime и дообучение в этом паспорте не поддерживаются. Medium — официальный default OpenAI, не доказанный оптимум задачи и не настройка Zenith. Ниже — пример расчёта одного обращения по проверенному снимку каталога Zenith и воспроизводимая настройка клиента.
Как отличить модель и маршрут доступа
Страница OpenAI указывает точный ID gpt-6.1-sol, предназначение для сложного программирования, computer use и профессиональных задач, а также пять режимов рассуждений: low, medium, high, xhigh и max. В официальном OpenAI API по умолчанию используется medium; это не подтверждает такое же значение по умолчанию у Zenith. Это паспорт модели, а не обещание, что каждый посредник предоставляет все перечисленные настройки.
В каталоге Zenith зафиксирован SKU с тем же ID и маршрутами chat_completions и responses. В нормализованной записи Zenith поле режимов reasoning пустое. Поэтому не переносите режимы OpenAI на Zenith автоматически: используйте только параметры, которые доступны для выбранного маршрута и подтверждены карточкой модели. Само совпадение ID не доказывает идентичность внутренней инфраструктуры провайдера.
| Где подключаться | Что подтверждено | Практический выбор |
|---|---|---|
| OpenAI API | Официальный ID gpt-6.1-sol; возможности описаны на странице модели. |
Выбирайте, если нужна документация OpenAI и её режимы reasoning. |
| Zenith API | SKU gpt-6.1-sol, маршруты Responses и Chat Completions в снимке каталога от 27 октября 2026 года. |
Выбирайте по текущей карточке и доступным параметрам маршрута. |
Каталог Zenith динамичен: наличие модели, цена и параметры могут измениться после зафиксированного снимка. API-ключ получают в Telegram-боте Zenith; итоговые условия и способы оплаты показываются в боте до выставления счёта. Для условий сервиса см. страницу Zenith о правовых условиях.
Возможности, ограничения и выбор API
GPT-6.1 Sol принимает текст и изображения, выдаёт текст; документированное контекстное окно — 1 050 000 токенов, максимальный вход — 922 000, максимальный выход — 128 000. Аудио и видео не поддерживаются. Большое контекстное окно не означает, что любой запрос такого размера будет удобен или одинаково стоить: для входа свыше 272 000 токенов OpenAI указывает повышенные тарифные ставки.
Для обычных текстовых запросов доступны Chat Completions и Responses API. Однако вызов инструментов, то есть tool calling, для этой модели требует Responses API. В нём документированы, среди прочего, function calling, file search, web search и computer use. Также поддерживаются streaming, structured outputs и prompt caching. Realtime API, Assistants API, fine-tuning и predicted outputs не поддерживаются. Если ваш сценарий должен выбирать файлы или управлять интерфейсом, стройте его на Responses API; не рассчитывайте, что один только переход на Chat Completions включит инструменты.
В OpenAI-каталоге указаны ставки $2 за миллион обычных входных токенов, $0,10 за миллион кэшированных входных, $2,50 за миллион токенов записи кэша и $10 за миллион выходных. Для крупных входов выше указанного порога тарифы повышаются. Официальные параметры и цены приведены в документации GPT-6.1 Sol.
Практический сценарий: найти проблемы на скриншоте
Допустим, вы проверяете экран оформления заказа. Передайте скриншот как изображение и попросите перечислить заметные проблемы интерфейса и следующие действия для разработчика. Успех задачи заранее определите так: пункты относятся к видимым элементам, действия сформулированы конкретно, а сомнительные выводы отмечены для ручной проверки.
Вход: скриншот страницы оформления заказа и инструкция выделить только проблемы, видимые на изображении.
Запрос: верни JSON с полями issues (массив проблем), actions (массив действий), confidence (оценка уверенности) и needs_human_review (логическое значение).
Иллюстрация ожидаемого формата, а не фактический ответ модели:
{
"issues": ["Описание видимой проблемы"],
"actions": ["Проверить конкретный элемент интерфейса"],
"confidence": "medium",
"needs_human_review": true
}Structured outputs помогают задать форму данных, но проверка схемы подтверждает структуру, а не истинность утверждений о скриншоте. Приложение должно отдельно валидировать факты и оставлять человеку неоднозначные случаи.
Передать изображение в официальный OpenAI API
Для этого сценария нужен именно ключ OpenAI и файл checkout.png со скриншотом. Установите SDK командой python -m pip install openai, сохраните пример как review_checkout.py и запустите python review_checkout.py. Он использует image input Responses API, описанный OpenAI; поддержку того же входа у Zenith этот пример не проверяет.
import base64
import getpass
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
image = Path("checkout.png")
if not image.is_file():
raise SystemExit("Положите checkout.png рядом со скриптом")
key = getpass.getpass("OpenAI API key: ")
client = OpenAI(api_key=key, max_retries=0, timeout=60)
url = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(image.read_bytes()).decode("ascii")
result = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input=[{"role": "user", "content": [
{"type": "input_text", "text": "Опиши только видимые проблемы оформления заказа. Верни JSON с issues, actions, confidence, needs_human_review."},
{"type": "input_image", "image_url": url},
]}],
)
print(result.output_text)
print("usage:", result.usage)Это не выполненный тест. Подготовьте контрольный скриншот, где кнопка покупки перекрыта другим блоком, и его исправленную копию. Критерий: на первом изображении проблема отмечена, на втором она не выдумана; описание не содержит невидимых ошибок backend. Для будущего сравнения точности нужны одинаковые изображения, запрос и критерии. Документальный разбор ниже устанавливает различие совместимости старой конфигурации, а не результаты такого прогона. До такого прогона утверждать преимущество Sol 6.1 по качеству нельзя.
Сколько стоит запрос: расчёт по двум тарифам
Для сопоставимого арифметического примера возьмём 4 000 входных и 800 выходных токенов, без кэша, комиссий и внешних инструментов. По снимку Zenith от 27 октября 2026 года для этой модели указаны $0,14 за миллион входных и $0,68 за миллион выходных токенов: 4 000 / 1 000 000 × $0,14 + 800 / 1 000 000 × $0,68 = $0,001104 за запрос; 10 000 таких запросов — $11,04. Это вычисление по тарифу, предоставленному Comrad404, а не подтверждение действующей цены или сравнение качества.
По указанным выше обычным ставкам OpenAI тот же объём без кэша и повышающего коэффициента дал бы 4 000 / 1 000 000 × $2 + 800 / 1 000 000 × $10 = $0,016. Это расчёт тарифа, не оценка того, сколько токенов даст реальный ответ: фактический расход зависит от входа и генерации. У Zenith цена из снимка каталога выражена в microUSD на миллион токенов: 140 000 microUSD соответствуют $0,14, а 680 000 — $0,68. Условия кэширования Zenith из этой формулы не выводятся; расходы на изображения также нельзя оценивать нулевыми текстовыми ставками.
Подробнее о том, как считать объём запроса и кэш, — в материале о расчёте стоимости API по токенам.
GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol или Astra
| Официальный OpenAI API, документальный срез 27.10.2026 | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| reasoning | none, low, medium, high, xhigh, max | low, medium, high, xhigh, max; none не поддерживается |
| Function calling в Chat Completions | Только при reasoning_effort=none | Tool calling требует Responses API |
| Текст и изображения на входе | Поддерживаются | Поддерживаются |
| Окно контекста / максимум ответа | 1 050 000 / 128 000 | 1 050 000 / 128 000 |
Источники: GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol. Эти строки не описывают подтверждённые reasoning-настройки Zenith. Astra здесь — только ориентир позиционирования OpenAI: её точный ID gpt-6-astra.
Как это меняет один и тот же сценарий
Предположим, приложение анализирует checkout.png и при необходимости вызывает свою функцию чтения статуса заказа. Если старый код использует Chat Completions, tools и reasoning_effort=none, переход на 6.1 нельзя выполнить одной заменой model ID: none удаляется, а tool calling переносится на Responses с его схемой результата и возврата функции. Если приложение уже использует Responses и low или выше, именно эти два препятствия отсутствуют, но одинаковый тест изображения, вызова функции и финального ответа всё равно обязателен. Это документальный разбор миграции, не наш сравнительный прогон.
Это не сравнение одинакового качества и не рейтинг: бенчмарка на одном сценарии в источниках нет. Поэтому включайте Sol 6.1 в сравнение только при соответствии документированных модальностей, инструментов и режимов вашим требованиям, а не потому, что любое утверждение о близости к Astra гарантирует тот же результат в вашем приложении. Раздел сравнения — документальный: одинаковый прогон двух моделей здесь не выполнялся.
Один контракт при переходе 6→6.1
Рассмотрим исходное приложение: официальный OpenAI Chat Completions, GPT-6 Sol, reasoning_effort=none и функция report_issue для замечания к форме оплаты. Один и тот же контракт на входе — текст «У кнопки Оплатить нет доступного имени» и описание функции, принимающей строку issue. По карточке GPT-6 Sol Chat function calling поддержан только с none. По карточке 6.1 Sol none отсутствует, а tools нужно переносить на Responses.
| Неизменённая конфигурация | Документальный вывод |
|---|---|
| GPT-6 Sol: Chat + none + функция | Соответствует указанному ограничению официальной карточки; выполнение и качество этим не проверены |
| GPT-6.1 Sol: Chat + none + та же функция | Не соответствует паспорту. Одна замена ID не является корректной миграцией |
| 6.1 Sol: Responses + low или выше | Другая конфигурация, которую нужно отдельно реализовать и проверить |
Если старое приложение обязано сохранить Chat+none, это конкретная причина не переносить его на 6.1 одной заменой имени. Для нового приложения с Responses эта причина исчезает; лучшая точность 6.1 из неё не следует. Все строки относятся к OpenAI: в Zenith у обеих SKU reasoningEffortModes пуст, а работа инструментов не установлена.
Подключение к Zenith через Responses API
Пример ниже использует OpenAI-совместимый протокол Zenith: Base URL https://api.zenithmarket.dev/v1, маршрут Responses и ID модели из каталога. Получите ключ через Telegram-бота и сохраните его в переменной окружения, а не в исходном коде. Перед запуском запросите актуальный GET /v1/models и убедитесь, что ID и маршрут присутствуют.
export ZENITH_API_KEY='ваш_ключ'
curl https://api.zenithmarket.dev/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $ZENITH_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"input": "Верни JSON с полями issues, actions, confidence и needs_human_review. Для этого примера перечисли один пункт: текстовый ввод работает."
}'Тело запроса передаёт текст, поэтому пример не требует кодировать изображение; скриншотный сценарий выше описывает задачу, а конкретная форма передачи изображения зависит от документированного маршрута и формата API. Ожидаемый результат — ответ Responses API, содержащий выход модели; не считайте текст JSON валидным только по виду, если приложению нужна строгая схема. Этот фрагмент — инструкция, а не проведённый запуск.
Если сервер вернул HTTP-ошибку или клиент получил тайм-аут, результат и возможное списание нельзя вывести только из статуса соединения. До повтора сверьте usage и историю запросов в доступных инструментах Zenith. Секрет храните отдельно от репозитория; дополнительные рекомендации — в материале о защите API-ключа. Для первого запроса к официальному OpenAI API пригодится инструкция по подключению.
Практическое различие только прямого OpenAI API: у GPT-6 Sol документирован режим none, у GPT-6.1 Sol минимальный уровень — low (паспорт GPT-6 Sol). Если приложение полагается на отключённое reasoning, смена ID требует изменения настройки; перед оплатой зафиксируйте актуальные цену и параметры именно того маршрута, которым будете пользоваться.
Сценарий с полностью кэшированным входом
В снимке Zenith для gpt-6.1-sol указаны чтение $0,0068/MTok и создание $0,17/MTok. Если все 4 000 входных токенов отнесены к чтению, при 800 выходных: 4000 × 0,0068 / 1 000 000 + 800 × 0,68 / 1 000 000 = $0,0005712. Если весь этот вход относится к созданию кэша, получается 4000 × 0,17 / 1 000 000 + 800 × 0,68 / 1 000 000 = $0,001224. Это альтернативные категории, без обычного входного хвоста и комиссий. Фактическое попадание в кэш не измерялось.
