GPT-6 Sol — версия для сложного программирования и агентных рабочих процессов. Она принимает текст и изображения, возвращает текст, поддерживает контекст до 1 050 000 токенов и позволяет выбирать reasoning.effort от none до max. Для нового приложения с инструментами и вызовом функций базовым вариантом проверки будет Responses API, а не механическая замена старого идентификатора.
Выбирайте GPT-6 Sol, если нужны длинный контекст, анализ кода и управляемая глубина рассуждения, но не Realtime, отдельный Images endpoint, embeddings или fine-tuning. Для быстрого пробного запроса доступен официальный API OpenAI; отдельно снимок каталога Zenith от 27 октября 2026 года показывает предложение с ID gpt-6-sol и поддержкой chat_completions и responses. Это разные каналы доступа, поэтому цену и доступность следует рассматривать отдельно.
Идентификация модели и статус доступа
В документации OpenAI точный ID модели — gpt-6-sol. Там же Sol описана как модель для сложных задач программирования и агентных рабочих процессов: паспорт GPT-6 Sol. Это подтверждает назначение версии, но не является независимым бенчмарком и не даёт оснований обещать конкретную точность.
Zenith публикует отдельную карточку с тем же ID. В снимке каталога от 27.10.2026 указаны два поддерживаемых типа endpoint — chat_completions и responses, а также ставки 80 000 и 400 000 microUSD на миллион входных и выходных токенов соответственно: каталог Zenith. По формуле из документации 1 000 000 microUSD равен 1 USD. Карточка подтверждает предложение Zenith, но сама по себе не доказывает внутреннюю реализацию или тождество backend официальному API OpenAI.
Ключ Zenith выдаётся через Telegram-бота, а актуальный каталог и параметры доступа нужно сверять перед запросом. Документация указывает OpenAI-совместимый Base URL https://api.zenithmarket.dev/v1 и получение списка доступных моделей через GET /v1/models: интеграционная документация Zenith. Снимок цены датирован, поэтому ниже приведён именно расчёт по этому предложению, а не обещание действующего тарифа.
Проверяемые возможности и ограничения
| Параметр | Что подтверждено | Практический смысл |
|---|---|---|
| Вход и выход | Текст и изображения на входе, текст на выходе | Можно разбирать фрагмент кода и приложенный скриншот; выход самой модели текстовый; отдельный image_generation tool рассмотрен ниже |
| Контекст | 1 050 000 токенов; максимум 922 000 входных и 128 000 выходных | Длинный репозиторий или набор документов надо всё равно укладывать в отдельные лимиты входа и выхода |
| Reasoning | none, low, medium, high, xhigh, max; по умолчанию medium |
Для простой маршрутизации можно проверить none, для сложного исправления кода — сравнить более высокий режим на своей задаче |
| Инструменты | Responses API перечисляет web_search, file_search, code_interpreter, hosted_shell, computer_use и MCP | Агентный сценарий проектируют вокруг Responses API и конкретного доступного инструмента |
| Отсутствующие возможности | Не заявлены Realtime, Assistants, fine-tuning, embeddings, отдельные Images и ряд аудио-endpoint | Приложение с голосовым потоком или векторизацией нельзя переносить без отдельной архитектурной проверки |
Отдельное ограничение касается Chat Completions: официальный паспорт указывает, что вызов функций там поддерживается только при reasoning_effort=none. Если рассуждение нужно одновременно с инструментами или функциями, документация рекомендует Responses API. Это не означает, что любой клиент автоматически перенесёт старый формат сообщений: надо проверить преобразование входа, описание инструментов и обработку результата.
Практическая задача: исправление кода с проверяемым результатом
Подходящий сценарий — разбор небольшой ошибки в функции, когда модель должна не только назвать проблему, но и предложить проверяемое исправление. Минимальные критерии успеха: JSON разбирается программой, причина соответствует фрагменту кода, патч не меняет лишний интерфейс, а план тестирования содержит конкретный вход и ожидаемое поведение.
Вход модели (иллюстрация сценария, не полученный ответ):
Исправь ошибку в Python-функции. Не меняй имя функции.
Верни только JSON с полями diagnosis, patch и test_plan.
Код:
def total(items):
result = 0
for item in items:
result += item["price"]
return result / len(items)
Нужно получить сумму цен для пустого и непустого списка.Ожидаемый формат ответа можно задать так: {"diagnosis":"...","patch":"...","test_plan":[{"input":"...","expected":"..."}]}. Это только шаблон контракта для проверки, а не опубликованный результат GPT-6 Sol. Если приложение использует функцию или внешний инструмент, тот же сценарий следует реализовать через Responses API; проверка JSON подтверждает структуру ответа, но не истинность диагноза.
Переход 6→6.1 на одном контракте
Для официального GPT-6 Sol допускается none и function calling в Chat Completions только с reasoning_effort=none. У 6.1 Sol none отсутствует, tool calling требует Responses. Поэтому приложение с Chat Completions+tools+none не переносится одной заменой ID. Если обе версии вызываются через Responses с low или выше, это препятствие отсутствует; качество исправления всё равно проверяется теми же тестами.
Разделяйте endpoint и инструмент: v1/images/generations для текстового Sol не поддерживается, но официальный Responses может использовать перечисленный image_generation tool. Среди инструментов карточки, включая неполный список в статье, также есть apply_patch, skills и tool_search. Наличие их в OpenAI не подтверждает их работу в Zenith.
Для total критерии конкретны: total([])==0, total([{"price":2},{"price":3}])==5. Патч должен удалить деление, сохранив имя и входную структуру; это ожидаемый контракт задачи, не полученный ответ модели.
Стоимость текстового сценария без кэша
Для предложения Zenith из снимка каталога возьмём один запрос с 4 000 входных и 800 выходных токенов. Ставки — $0,08 и $0,40 за миллион токенов. При допущениях «без кэша, комиссий и внешних инструментов» расчёт выглядит так:
4 000 / 1 000 000 × $0,08 + 800 / 1 000 000 × $0,40 = $0,00064Линейная оценка для 10 000 запросов такого же размера — $6,40. Это расчёт по прайсу Zenith, предоставленному 27.10.2026, а не фактическое списание и не измерение качества модели. Условия кэширования, дополнительные расходы и итоговая доступность тарифа в расчёт не добавлялись.
Для сметы без кэша сначала зафиксируйте средний размер входа и выхода, затем отдельно умножьте их на ставки каталога. Эта смета относится к текстовой задаче. Поле imageRequestPricing у специализированной image-модели не устанавливает цену анализа входной картинки текстовым Sol; её нужно уточнять отдельно по выбранному маршруту.
GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol: что проверять при выборе
GPT-6.1 Sol в официальной документации названа более новой моделью Sol. Это не позволяет автоматически считать её равноценной заменой, поскольку есть конкретное различие поддерживаемых режимов: none нельзя сохранить без изменения при переходе на 6.1. В частности, для GPT-6 Sol документирован reasoning.effort=none, тогда как документация GPT-6.1 Sol указывает, что none не поддерживается: официальный паспорт и указания по переходу.
| Критерий | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Идентификатор | gpt-6-sol |
Отдельный ID; не подставляйте его без проверки каталога и миграции |
Режим none |
Документирован | Документация указывает, что не поддерживается |
| Переход приложения | Исходная версия для сохранения поведения | Нужна проверка миграционных рекомендаций и контрактов ответа |
В пределах документального сравнения старый Sol остаётся кандидатом, когда приложению нужен именно режим none или уже проверен контракт GPT-6 Sol. GPT-6.1 Sol стоит рассматривать только после отдельной проверки параметров, инструментов и формата результатов. Данных из предоставленного паспорта недостаточно для обещаний сравнительной производительности, экономии или качества одной версии относительно другой.
Как попробовать через API
Вариант Zenith: воспроизводимый запрос
Ниже используется документированный OpenAI-совместимый маршрут Zenith. Ключ хранится в переменной окружения, а перед отправкой запрашивается текущий каталог. Модель и цена должны совпасть с карточкой, которую вы видите в каталоге перед запуском.
export ZENITH_API_KEY='ваш_ключ_из_Telegram-бота'
curl -sS https://api.zenithmarket.dev/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $ZENITH_API_KEY"
curl -sS https://api.zenithmarket.dev/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $ZENITH_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"input": "Исправь Python total(items), который складывает item[\"price\"], а затем ошибочно делит сумму на len(items). Нужно получить именно сумму, включая пустой список. Не меняй имя функции. Верни JSON с diagnosis, patch и test_plan."
}'В примере намеренно не задан reasoning: снимок каталога Zenith показывает пустой список reasoningEffortModes, поэтому неподтверждённый параметр нельзя добавлять по аналогии с официальной карточкой. Ответ нужно сохранить вместе с HTTP-кодом и телом ошибки. HTTP-ошибка не доказывает оплату, а тайм-аут не доказывает отсутствие списания.
Что проверить до масштабирования
- В
/v1/modelsприсутствует именноgpt-6-sol, а endpointresponsesуказан среди поддерживаемых. - Запрос возвращает ожидаемую структуру ответа на малом объёме данных.
- Инструменты, функции и режим рассуждения соответствуют карточке текущего каталога, а не старому снимку.
- Смета пересчитана по актуальной карточке: снимок от 27.10.2026 нельзя считать бессрочным тарифом.
Для прямого OpenAI API используйте официальный ID и официальную документацию модели; общие сведения о ключе и первом запросе собраны в материале о подключении OpenAI API. Для расчётов токенов пригодится разбор стоимости API. Ключ стороннего провайдера нельзя помещать в клиентский код или публиковать в журнале запросов: проверка утечки API-ключа.
Итоговый выбор
GPT-6 Sol подходит для разработчика, которому нужны сложный анализ кода, длинный контекст и агентный сценарий через Responses API, но не нужны Realtime, embeddings или отдельный Images endpoint. Для функции с рассуждением не следует рассчитывать на Chat Completions: там документированное ограничение связывает вызов функций с reasoning_effort=none. Если приложение уже работает со старым Sol, сначала зафиксируйте его контракт и только затем проверяйте переход к 6.1.
Zenith предоставляет отдельный OpenAI-совместимый канал с документированным Base URL и каталогом, но его цена в этой статье — датированный расчёт предложения, а не универсальное обещание. После получения ключа выполните небольшой запрос, сверить модель в каталоге и проверить фактический формат ответа на собственной задаче.
Вариант Zenith использует отдельный ключ и внутренний баланс сервиса. Он не пополняет API-аккаунт OpenAI. Параметры официального OpenAI API выше относятся к OpenAI; наличие одноимённого ID у Zenith подтверждает только строку его каталога на указанную дату.
