openai
OpenAI: GPT-6.1 Sol
openai/gpt-6.1-sol
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O catálogo da OpenRouter descreve openai/gpt-6.1-sol como um modelo da OpenAI que aceita texto, imagens e arquivos e produz texto, com raciocínio sempre ativado e esforço configurável. Ele é apresentado como uma atualização do GPT-6 Sol, abaixo do GPT-6 Astra, adequada para codificação agêntica, uso de computadores e trabalho profissional com muitos documentos. A listagem informa uma janela de contexto de 1.050.000 tokens e controles para ferramentas, saídas estruturadas, semente e verbosidade. A evidência vem apenas do catálogo; não havia uma ficha técnica independente do modelo neste pacote.[1]
Pontos fortes
- Segundo o catálogo, aceita texto, imagens e arquivos como entrada e retorna texto.[1]
- Oferece cinco níveis de esforço de raciocínio, com médio como padrão, embora o raciocínio seja obrigatório.[1]
- Combina uma janela de contexto listada como muito ampla com ferramentas, saídas estruturadas, semente, formato de resposta e controles de verbosidade.[1]
Limitações
- Somente evidências do catálogo da OpenRouter foram fornecidas; como não havia uma ficha técnica independente, valide o comportamento na carga de trabalho pretendida.[1]
- O raciocínio não pode ser desativado, o que reduz a flexibilidade para tarefas que não precisam dele.[1]
- Os resultados de arena listados foram mistos: mais favoráveis em desenvolvimento de jogos, 3D e componentes de interface, e menos favoráveis em PDF e visualização de dados.[1]
Onde usar
- Avaliá-lo para codificação agêntica, uso de computadores ou fluxos profissionais com muitos documentos, conforme o posicionamento declarado no catálogo.[1]
- Criar protótipos de assistentes que examinem imagens ou arquivos fornecidos e respondam somente em texto.[1]
- Testar aplicações com ferramentas ou saídas estruturadas nas quais seja útil ajustar o esforço de raciocínio.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-6.1 SolFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-6.1-sol
- ID canônico
- openai/gpt-6.1-sol-20260929
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 29.09.2026
- Comprimento de contexto
- 1,050,000
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- file, image, text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / saída $10
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | SS — top 10% da coorte | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: max, xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: max, xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 54.6 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 50.3% · posição 14 | 1,197Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtaxa de vitória 60.2% · posição 2 | 1,274Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotaxa de vitória 55% · posição 9 | 1,191Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 52.8% · posição 10 | 1,229Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftaxa de vitória 45% · posição 25 | 1,139Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 52.3% · posição 5 | 1,291Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 56.7% · posição 9 | 1,271Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 59% · posição 5 | 1,428Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 56.7% · posição 4 | 1,361Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 51.4% · posição 26 | 1,273Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 60% · posição 3 | 1,408Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 60.9% · posição 6 | 1,358Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 53.8% · posição 8 | 1,315Elo | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,050,000 | $1 | $5 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 1,050,000 | $2 | $10 | — | — | 100% |
| Azure | 1,050,000 | $2 | $10 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,050,000 | $2 | $10 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 1,050,000 | $2.2 | $11 | — | — | — |
| Azure | 1,050,000 | $2.2 | $11 | — | — | 100% |
| Azure | 1,050,000 | $2.2 | $11 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,050,000 | $4 | $20 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,050,000 | $12 | $60 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
- Agente Wave da Amplitude usa modelos da OpenAI para lançar melhorias de produto em um ou dois diasA Amplitude afirma que seu agente de produto proativo Wave, alimentado principalmente pelos modelos GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna e GPT-Image-2.5 Flare da OpenAI, permite que equipes lancem melhorias de produto em um ou dois dias em vez de cerca de um mês.
- Google DeepMind e Artificial Analysis apresentam o MKA, um benchmark para trabalho de agentes com base visualO MKA é um benchmark de 200 tarefas que mede se agentes de IA conseguem extrair evidências decisivas de blueprints, digitalizações e gráficos e transformá-las em entregáveis profissionais.
- Gemini 4 Carbon abre disponibilidade geral com preço de lançamentoSimon Willison relata que o Gemini 4 Carbon do Google, antes limitado a um subconjunto de defensores cibernéticos, agora está disponível para todos, com preços de lançamento que dobram em 1º de dezembro.