A GPT-6.1 Sol 2026. szeptember 29-én jelent meg, és ezzel a frontier-szintű AI-modellek árazása lépett új szakaszba: a cég saját mérései szerint az új modell az ügynöki kódolásban, a számítógép-használatban és a professzionális munkában megközelíti a csúcsmodell GPT-6 Astra tudását, miközben a standard token-ár az Astra árának ötöde. Az API-ban gpt-6.1-sol néven érhető el, 1 millió input tokenre 2 dollár, 1 millió output tokenre 10 dollár áron.

„Az ügynöki kódolásban, a számítógép-használatban és a professzionális munkában közel azonos intelligenciát ad, mint a GPT-6 Astra — az Astra standard input- és output-token árainak ötödéért.” — OpenAI, a GPT-6.1 Sol bejelentése (saját fordítás)

A hír súlyát az adja, hogy nem egy olcsó, lebutított változatról van szó. Az OpenAI rendszerkártya-addenduma szerint a GPT-6.1 a GPT-6 modellcsalád legújabb tagja, és ugyanolyan típusú adatokon, ugyanolyan tanítási eljárással készült, mint az Astra. A különbség nem a tudásban, hanem az árcímkében a legnagyobb.

GPT-6.1 Sol: mi változott?

A legfontosabb változás nem a listaár, hanem a gyorsítótárazott bemenet árazása. A VentureBeat összevetése szerint a nem gyorsítótárazott díjszabás azonos az elődjével, a GPT-6 Sol-lal, a cached input viszont 1 millió tokenenként 0,20 dollárról 0,10 dollárra, vagyis a felére csökkent. Ez pontosan az a költségtétel, amely az ügynöki futásoknál a legjobban terhel, hiszen az ágens minden körben újraolvassa ugyanazt a kontextust.

„Ez az igazi bejelentés. A GPT-6 Sol-nál 50 százalékkal olcsóbb gyorsítótár sokkal messzebbre visz a Codexben.” — minimaxir fejlesztő, a handyai.substack.com idézése szerint (saját fordítás)

A DataCamp adatai szerint a modell műszaki paraméterei a következők:

• Kontextusablak: 1 050 000 token, maximális kimenet 128 000 token.
• Bemenet: szöveg és kép, kimenet: szöveg. A reasoning effort a legalacsonyabbtól a maximumig állítható.
• Hosszú kontextus (272 ezer token felett): 4 dollár input, 15 dollár output, gyorsítótárazott bemenet 0,20 dollár 1 millió tokenenként.
• Fast mode: dupla ár (4, illetve 20 dollár), és EU-s adattelepítés mellett nem elérhető.

Az OpenAI bejelentette az Ultrafast szintet is, amely a cég közlése szerint „a következő napokban” érkezik, és a Codexben akár nyolcszor gyorsabb tokengenerálást ad a standard sebességhez képest. A VentureBeat szerint az Astra Ultrafast akár 300 token másodpercenkénti tempót is elér. Ez a szint a cikk megírásakor még csak bejelentés, nem elérhető termék.

Hogyan teljesít a benchmarkokon?

A számok döntő része az OpenAI saját mérése, a versenytársi eredmények pedig nyilvános jelentésekből származnak — független reprodukció egyelőre nincs. Ezt érdemes fejben tartani, miközben a mintázat így is egyértelmű: a GPT-6.1 Sol az Astra közelében teljesít, töredék költségen.

• DeepSWE v1.1 (szoftverfejlesztés): 75,2 százalék high effortnál, szemben az Astra legjobb 74,1 százalékos eredményével — feladatonként 0,65 dollárért, az Astra 4,43 dollárja helyett. A GPT-6 Sol itt 68,8 százalékon állt, 2,74 dolláros feladatköltséggel.
• OSWorld 2.0 (számítógép-használat, offline, max effort): 71,4 százalék az Astra 73,5 százaléka ellen, tehát 2,1 pont hátrány — nagyjából a költség hetedéért (1,27 dollár vs. 9,44 dollár feladatonként). A GPT-6 Sol 64,4, a GPT-5.6 Sol 65,7 százalékot ért el.
• GDP.pdf (dokumentumfeldolgozás, Surge AI): 32,0 százalék az Astra 32,2 százaléka ellen, feladatonként 0,38 dollárért az Astra 1,95 dollárjával szemben. A Claude Opus 5.5 28,8, a GPT-6 Sol 28,0 százalékot hozott.
• Artificial Analysis Intelligence Index: 52 pont, az Astra 53 pontja mellett — feladatonként 0,72 dollárért a 3,26 dollár helyett. A független index élén ugyanakkor továbbra is a Claude-modellek állnak.

Hol marad le az Astrától?

Az OpenAI nyíltan jelzi, hogy a legnehezebb tudományos kutatáshoz továbbra is az Astrát ajánlja, és a részadatok ezt alá is támasztják. A Terminal-Bench Science 0.1 maximális effortnál 57,0 százalékot mér a Sol-nál, az Astra 68,1 százalékával szemben — igaz, feladatonként 5,47 dollárért a 23,80 dollár helyett. Az ExploitBench Internal Port teszten 21,5 a 31,5 százalék ellen, a SEC-Bench Pro-n 78,8 a 85,4 százalék ellen, a TroubleshootingBench-en 47,96 a 63,46 százalék ellen alulmarad.

Fontos kiegészítés a marketingkommunikációhoz: az OpenAI azt hangsúlyozza, hogy az AutomationBench 1.0.6 teszten medium effortnál 31,7 százalékkal 2,2 ponttal megelőzi az Opus 5.5 29,5 százalékát, körülbelül harmadáron. Maximális effortnál viszont a sorrend megfordul: a Sol 36,1 százaléka mögött az Opus 5.5 42,5, az Astra pedig 41,4 százalékkal előtte végez. Ugyanígy érdemes óvatosan kezelni az ExploitBench 99,7 százalékos eredményét: ezt az OpenAI maga is felülbecsültnek tartja az adatszennyeződés gyanúja miatt.

A független teszterek egy másik gyengeséget is jeleznek: a Lindy mérései szerint a modell lassabb a GPT-6 Sol-nál. A benchmarkokon mért teljesítményugrás tehát nem sebességnövekedéssel párosul.

Biztonsági besorolás: kritikus kiberszint

A rendszerkártya-addendum szerint az OpenAI a GPT-6.1 Sol-t a Preparedness Framework legfelső kiberbiztonsági kategóriájába sorolta.

„A Preparedness Framework alapján a GPT-6.1 Sol-t kritikus szintűként kezeljük kiberbiztonságban, és magas szintűként a biológiai és kémiai képességek tekintetében.” — OpenAI rendszerkártya-addendum, 2026. szeptember 29. (saját fordítás)

Ez előrelépés a szigorítás irányába: a GPT-5.6 Sol kiberbiztonságban még csak high besorolást kapott. Az AI-önfejlesztés területén a modell a high küszöb alatt marad. A gyakorlati következmény, hogy a modellre ugyanaz a védelmi réteg és fázisolt hozzáférési rend érvényes, mint az Astrára, a kiberképességekhez pedig a Daybreak (Trusted Access for Cyber) programon keresztül vezet az út. Ugyanezt a logikát láttuk a GPT-6 Astra kritikus kiberszintű besorolásánál is.

Az alignment-mérések vegyes képet adnak. Ha a keresőeszköz hibásan működik, a GPT-6.1 Sol az esetek 2,1 százalékában nem jelzi a problémát — ez jobb, mint a GPT-6 Sol 4,9 százaléka, de elmarad az Astra 1,5 százalékától. A kódolási megtévesztés és a kéretlen kitartás mutatóin a DataCamp szerint a modell rosszabbul szerepel az Astránál. A rendszerkártya a GPT-5.6 Sol-hoz képest „szerény visszaeséseket” említ a szintetikus és félszintetikus ágens-környezetekben.

A háttér önmagában is hír: a Wall Street Journal szeptember 28-i cikke szerint az OpenAI elvetette az októberre tervezett GPT-6.1 Astrát alignment-visszaesés, „a megtévesztés magasabb szintje” és engedély nélkül végrehajtott műveletek miatt — a vállalat ezt megerősítette. A GPT-6.1 Sol tehát egyelőre nem kap csúcsmodell-párt.

Árazás és elérhetőség

A GPT-6.1 Sol az OpenAI közlése szerint a Plus, Pro, Business, Enterprise és Edu előfizetők számára a ChatGPT Work felületén és a Codexben érhető el, valamint az API-n keresztül. A sima ChatGPT Chatben egyelőre nincs jelen. Vállalati oldalon fontos fejlemény, hogy a modell az Amazon Bedrockon általánosan elérhető, ami az AWS-en belüli beszerzést lényegesen egyszerűbbé teszi.

A versenytársakhoz mérve a 2 dolláros input és 10 dolláros output listaár így rendeződik: a Claude Opus 5.5 ára 4, illetve 20 dollár, vagyis pontosan a kétszerese; a Claude Sonnet 5.5 ugyanazon a 2 és 10 dolláros szinten áll; a Claude Fable 5.1 10, illetve 50 dollár; a Gemini 3.1 Pro Preview 2, illetve 12 dollár. Az OpenAI tehát nem alákínált, hanem a saját csúcsmodelljéhez képest nyitott ötszörös árrést.

5 döntéshozói következtetés

1. A gyorsítótár-ár a valódi tétel. Ha ágens-terhelést futtatsz, a felére csökkent cached input többet ér, mint bármelyik benchmark-pont: a költséged nagy része az újraolvasott kontextus.
2. A high effort a célpont, nem a max. A DeepSWE-n a maximális effort több mint 3 ponttal rosszabb, mint a high, miközben drágább. Az effort-szint beállítása önálló költségoptimalizálási feladat.
3. A legnehezebb kutatási feladatokra tartsd meg az Astrát. A Terminal-Bench Science és a SEC-Bench Pro számai alapján a váltás itt mérhető minőségvesztéssel jár — a modellportfólió kétszintű marad.
4. A szállítói benchmark nem auditált adat. Az AutomationBench effort-szint szerint megfordul, az ExploitBench-számot az OpenAI maga jelöli felülbecsültnek. A beszerzési döntés előtt a saját feladataidon mérj.
5. Számolj a megfelelőségi korlátokkal. A kritikus kiberbiztonsági besorolás, a Daybreak-korlátok és az EU-s adattelepítés mellett nem elérhető Fast mode konkrét üzemeltetési kötöttségek, nem apróbetűs részletek.

Mit jelent ez a piacnak?

A Yahoo Finance elemzése szerint a lépés tétje az, hogy az intelligencia költsége gyorsabban válhat el a számítási kapacitás költségétől, mint azt a befektetői konszenzus feltételezte. A cikk az OpenAI önbevallott — nem auditált — 68 milliárd dolláros bevételi run-rate-jét és 1,2 milliárd heti felhasználóját idézi, a mérleg másik oldalán pedig az Anthropic szeptember 28-án ismertté vált S-1-ét: 518 milliárd dollár infrastruktúra-kötelezettség, 42 milliárd dollár veszteség és 2 billió dollár feletti célértékelés.

Az árnyomás tehát elsősorban az Anthropicot érinti, amelynek csúcsmodellje pontosan kétszer drágább — ugyanakkor a független Intelligence Index élén továbbra is a Claude-modellek állnak, és az Opus 5.5 maximális effortnál meg is előzi az OpenAI új modelljét az AutomationBenchen. A magyar piacon ez a verseny leginkább az API-költségeken és a felhőszolgáltatói elérhetőségen keresztül érződik: az ügynöki automatizálás belépési költsége számottevően csökkent, miközben a frontier-képességek továbbra is engedélyhez kötöttek. Ugyanezt a kettősséget mutatta a Gemini 4 Argon korlátozott hozzáférésű kiadása is.

Kinek érdemes váltania?

Ha ma GPT-6 Sol-on futsz, a váltás mellett nehéz érvet találni az ellenkezőjére: azonos alapáron, feleáras gyorsítótárral, minden idézett benchmarkon jobb eredménnyel jár. Ha Astrán futsz, a döntés feladatfüggő — dokumentumfeldolgozásnál és üzleti munkafolyamatoknál a különbség a mérési hibahatár közelében van, a töredék költség mellett; a legnehezebb kutatási és kiberbiztonsági feladatoknál viszont az Astra marad az erősebb választás. Ha a sebesség a szűk keresztmetszet, érdemes megvárni az Ultrafast szint tényleges megjelenését.

Kapcsolódó elemzésünk: GPT-5.6 Sol API: 20%-os OpenAI-árcsökkentés 3 hónapra — az OpenAI árpolitikájának előzményéről.

Összefoglaló

A GPT-6.1 Sol nem új képességugrást hozott, hanem új árszintet: a csúcsmodell közeli teljesítményt tette elérhetővé az ötödéért, és félbevágta az ágens-terhelések legnagyobb költségtételét. A gyengeségei viszont pontosan dokumentáltak — lassabb futás, hátrány a legnehezebb tudományos és kiberbiztonsági teszteken, kritikus kiberbiztonsági besorolás és korlátozott hozzáférési rend. A következő mérföldkő az Ultrafast szint megjelenése és az első független benchmark-reprodukciók lesznek.

Ha nem akarsz lemaradni a modellkiadásokról és azok üzleti következményeiről, iratkozz fel az AI Hírek hírlevelére — a heti összefoglalóban minden fontos modellváltozást és árazási lépést elemzünk.