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GPT-6 Sol

Veröffentlichung
September 2026Neu
Kontextfenster
1,05 Mio. Token
API-Preis In / Out
2,00 $ / 10,00 $
Daten aktualisiert: 25. September 2026

GPT-6 Sol Modell-Übersicht

GPT-6 Sol ist das mittlere Modell der GPT-6-Generation von OpenAI und der Nachfolger von GPT-5.6 Sol, veröffentlicht am 22. September 2026 zusammen mit dem günstigeren GPT-6 Luna. Darüber steht nur noch das Flaggschiff GPT-6 Astra. Sol ist ein Reasoning-Modell für agentisches Coding und mehrstufige Automatisierung. Es verarbeitet Text und Bilder, bietet wie der Vorgänger ein Kontextfenster von 1.050.000 Token und bis zu 128.000 Token Output. Die Reasoning-Tiefe lässt sich in sechs Stufen von none bis max einstellen. Die eigentliche Neuerung ist der Preis: Mit $2 / $10 pro 1 Mio. Input-/Output-Token halbiert OpenAI die Kosten gegenüber GPT-5.6 Sol. In DeepSWE v1.1 erreicht Sol bei max Effort 68,8 % und liegt damit nur 1,1 Prozentpunkte hinter Claude Fable 5 (69,9 %), laut OpenAI bei rund 80 % geringeren Kosten pro Task. Nach unserer Einschätzung ist Sol weniger ein Leistungssprung als eine kräftige Preissenkung. Für agentisches Coding ist es damit eine sehr wirtschaftliche Option, für einfache High-Volume-Aufgaben reicht meist das zwanzigmal günstigere Luna.

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Finetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
1,05 Mio. Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
2,00 $
Output-Preis / 1M Token
10,00 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,014 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

GPT-6 Sol Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturProprietärer Transformer
Input Kontextlänge1,05 Mio.
Output Kontextlänge128k
TokenizerProprietärer Tokenizer

Besonderheiten

Reasoning-Stufen none bis maxDer Parameter reasoning.effort bietet sechs Stufen von none bis max.
Hosted Agent-ToolsWeb-Suche, File-Search, Code-Interpreter und Computer-Use direkt über die Responses API.
Prompt CachingCache-Treffer kosten 90 % weniger als regulärer Input.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Halber Preis gegenüber dem Vorgänger
    Mit $2 / $10 pro 1 Mio. Input-/Output-Token kostet Sol nur halb so viel wie GPT-5.6 Sol (zuletzt $4 / $20). Cached Input gibt es für $0,20 pro 1 Mio. Token, Batch und Flex kosten nochmals rund die Hälfte.
  • Nah an Fable 5 im Agentic Coding
    In DeepSWE v1.1 erreicht Sol bei max Effort 68,8 % und liegt damit nur 1,1 Prozentpunkte hinter Claude Fable 5 (69,9 %). Laut OpenAI kostet ein Task dabei rund 80 % weniger.
  • Stark bei Automatisierung und Computer-Use
    In AutomationBench erreicht Sol 33,2 % gegenüber 26,9 % bei Claude Opus 5, das dafür laut OpenAI rund das Elffache kostet. In OSWorld 2.0 liegen beide mit 60,5 % bzw. 60,3 % gleichauf.
  • Sehr großes Kontextfenster
    Mit 1.050.000 Token, davon bis zu 922.000 Token für die Eingabe, passen ganze Codebases oder lange Agenten-Historien in einen Request.
  • Steuerbarer Reasoning-Aufwand
    Über reasoning.effort dosierst du die Reasoning-Tiefe pro Anfrage in sechs Stufen von none bis max. Einfache Aufgaben bleiben so schnell und günstig.

Nachteile

  • Kein großer Leistungssprung
    Mehrere Fachmedien werten den Release vor allem als Preissenkung. In DeepSWE v1.1 bleibt Sol knapp hinter Claude Fable 5, für die anspruchsvollsten Agenten-Läufe positioniert OpenAI weiterhin GPT-6 Astra.
  • Proprietär, keine Open Weights
    GPT-6 Sol ist nur über die OpenAI-API und ChatGPT nutzbar. Gewichte, Architektur und Parameterzahl legt OpenAI nicht offen, Fine-Tuning wird nicht angeboten.
  • Nur Text als Ausgabe
    Sol versteht Text und Bilder, gibt aber ausschließlich Text aus. Audio-Eingaben und Bildgenerierung unterstützt das Modell nicht.
  • Für Routinearbeit zu teuer
    Mit $2 / $10 kostet Sol das Zwanzigfache von GPT-6 Luna ($0,10 / $0,50). Für klar umrissene High-Volume-Aufgaben ist Luna die wirtschaftlichere Wahl.

Vergleiche GPT-6 Sol mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-6 Sol mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

GPT-6 Sol ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GPT-6 Sol ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

App
ChatGPT
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT-6 Sol über die API folgender Anbieter nutzen.

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Häufige Fragen zu GPT-6 Sol

Kann ich GPT-6 Sol kostenlos nutzen?

Ja, GPT-6 Sol ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT-6 Sol Open Source?

Nein, GPT-6 Sol ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet GPT-6 Sol über die API?

Über die API kostet GPT-6 Sol 2,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 10,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol verarbeitet bis zu 1,05 Mio. Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GPT-6 Sol?

Der direkte Vorgänger von GPT-6 Sol ist GPT-6 Astra (erschienen September 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.