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GPT-6.1 Sol

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gpt-6.1-sol
Tipo de modelo Astra6.1 SolSolLuna

GPT-6.1 Sol es la mejora de GPT-6 Sol que OpenAI presentó el 29 de septiembre de 2026. Según OpenAI, se acerca a GPT-6 Astra en programación agéntica, uso del ordenador y trabajo profesional, con un precio de lista que es la quinta parte del de Astra. Tiene una ventana de 1 050 000 tokens, hasta 128 000 tokens de salida, reasoning_effort en cinco niveles (low / medium / high / xhigh / max), entrada de imagen y llamada a herramientas. Totalmente compatible con el SDK de OpenAI —pon model en gpt-6.1-sol— y disponible tanto en /chat/completions como en /responses. Pago por uso, las llamadas fallidas nunca se facturan; la entrada cacheada se cobra a una décima parte y no aplicamos el recargo por contexto largo que sí aplica la API oficial.

ChatFamilia GPT-6Programación agénticaContexto 1,05MCaché de prompts

Prueba en directo

Prueba GPT-6.1 Sol aquí mismo (disponible tras iniciar sesión).

Entrada

Avanzado

Este modelo se sirve a través de un proveedor con suscripción de ChatGPT que no acepta temperature / top_p / max_tokens (los ignora en silencio). Usa reasoning_effort más abajo para la profundidad de razonamiento y la redacción del prompt para la longitud.

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Acerca de GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol es la mejora de GPT-6 Sol que OpenAI presentó en su DevDay del 29 de septiembre de 2026, servida en NezhaGate por la API compatible con OpenAI. Según OpenAI, se acerca a GPT-6 Astra en programación agéntica, uso del ordenador y trabajo profesional, con un precio de lista que es la quinta parte del de Astra. Ofrece una ventana de 1 050 000 tokens, hasta 128 000 tokens de salida por llamada, reasoning_effort en cinco niveles (low / medium / high / xhigh / max), entrada de imagen y llamada a herramientas, tanto en /chat/completions como en /responses. Pon model en gpt-6.1-sol y conserva tu SDK y la forma de tus peticiones. Pago por uso, las llamadas fallidas nunca se facturan y la entrada cacheada se liquida a una décima parte de la tarifa de entrada.

Casos de uso

Programación cercana a Astra

Refactorizaciones de varios archivos, depuración entre módulos y funcionalidades completas a partir de una especificación: el trabajo de código que exige razonamiento sostenido va a 6.1 Sol por una fracción de lo que cuesta Astra.

Flujos agénticos

Habla el endpoint compatible con OpenAI, así que Codex, Cursor y Claude Code cambian a GPT-6.1 Sol modificando solo el campo model, y las llamadas a herramientas vuelven en el formato de OpenAI.

Documentos y análisis profesionales

Redacción de informes, análisis de hojas de cálculo y datos, revisión de documentos largos: el trabajo profesional es uno de los ámbitos en los que, según OpenAI, se acerca a Astra.

Ingeniería con contexto largo

1 050 000 tokens sostienen un repositorio entero y su documentación en una sola llamada, sin que tengas que trocear y recomponer por tu cuenta.

Cómo elegir

Elige GPT-6.1 Sol cuando quieras programación y trabajo agéntico cercanos a Astra con el coste bajo control; deja GPT-6 Astra para el razonamiento más difícil y usa GPT-6 Luna para el trabajo sencillo de gran volumen y baja latencia. Todos pertenecen a la familia GPT-6 y comparten una ventana de 1 050 000 tokens, así que cambiar es modificar un solo campo.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia de GPT-6 Sol?
GPT-6.1 Sol es la mejora de GPT-6 Sol; según OpenAI, se acerca a GPT-6 Astra en programación agéntica, uso del ordenador y trabajo profesional. También cambia la escala de razonamiento: GPT-6.1 Sol empieza en low y no tiene los niveles none ni minimal (si envías cualquiera de los dos, el gateway lo trata como low en lugar de devolver un error).
¿Cómo se compara con GPT-6 Astra?
Astra sigue siendo el buque insignia más capaz de GPT-6, para el razonamiento más difícil y el trabajo de nivel investigación. Según OpenAI, GPT-6.1 Sol se le acerca en esos tres tipos de trabajo por la quinta parte de su precio de lista; el contexto y la integración son idénticos.
¿Qué niveles de reasoning_effort admite?
Cinco: low / medium / high / xhigh / max. El proveedor rechaza none y minimal, así que el gateway convierte ambos en low. Si lo omites, el gateway pide medium, el valor por defecto del propio modelo, y devuelve el resumen del razonamiento; razonar más significa más tokens de salida, facturados según el consumo real.
¿Cuáles son los límites de contexto, salida y conocimiento?
Una ventana de contexto de 1 050 000 tokens y hasta 128 000 tokens de salida por llamada; OpenAI indica el 30 de abril de 2026 como fecha de corte de conocimiento. Los system prompts y demás sobrecarga cuentan dentro de la ventana de contexto.
¿Puedo usar /v1/responses?
Sí. El mismo nombre de modelo funciona en /v1/chat/completions y en /v1/responses, y ambos endpoints admiten streaming.
¿Se me cobra por las llamadas fallidas?
No. Solo se liquidan según el uso real las llamadas que devuelven una respuesta correcta; los errores del proveedor y los timeouts nunca tocan tu saldo.

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