GPT-6.1 Sol: Unterschiede zu Astra, Preise und Codex-Zugriff

Ailoot-Dokumentation: API, Schlüssel und Verbindung.

Was ist GPT-6.1 Sol?#

GPT-6.1 Sol ist ein neues OpenAI-Modell für anspruchsvolle Arbeit mit Code, Anwendungen und Dokumenten. Seine Kennung lautet gpt-6.1-sol. Auf der Modellseite erklärt OpenAI, wofür es gedacht ist:

Übersetzung: GPT-6.1 Sol liefert bei anspruchsvoller Programmierung, Computernutzung und professionellen Aufgaben Ergebnisse nahe an Astra, aber zu geringeren Kosten. Vergleiche es bei deinen eigenen Aufgaben mit Astra, um das Verhältnis zwischen Qualität und Kosten einzuschätzen.

„Near-Astra“ bedeutet „nahe an Astra“, nicht „gleich“: Es handelt sich um ein eigenes Modell, und OpenAI empfiehlt selbst, den Unterschied bei den eigenen Aufgaben zu prüfen.

Sol und Astra haben dieselben Kontext- und Tokenlimits: einen Kontext von 1.050.000 Tokens, bis zu 922.000 Eingabetokens und bis zu 128.000 Ausgabetokens. Beide Modelle verfügen über Wissen bis zum 30. April 2026 und akzeptieren Texte und Bilder als Eingabe. Außerdem bieten sie in der API dieselben Denkstufen: low, medium, high, xhigh und max. Für Sol gibt OpenAI gesondert an, dass medium die Standardeinstellung ist und die Stufen none und minimal nicht unterstützt werden.

Wie unterscheidet sich Sol von Astra?#

OpenAI bezeichnet GPT-6 Astra als sein leistungsfähigstes Modell und empfiehlt es für die anspruchsvollsten Aufgaben: komplexes Schlussfolgern, Programmierung, Computernutzung, Recherche und das Erstellen von Dokumenten. In den Empfehlungen zur Modellauswahl für Codex heißt es:

Übersetzung: Wähle Astra, wenn du für mehrstufige Aufgaben mit Tools das leistungsfähigste Modell brauchst. GPT-6.1 Sol liefert Ergebnisse nahe an Astra, ist aber günstiger. Verwende GPT-6.1 Sol, wenn es für dein Konto und deinen Client verfügbar ist, und Luna für klare, wiederholbare Aufgaben.

OpenAI empfiehlt je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle:

• Astra — für die komplexesten Aufgaben von Anfang bis Ende: lange Abfolgen von Aktionen mit Code, Anwendungen und Recherche, die schrittweises Schlussfolgern und sorgfältige Entscheidungen erfordern. Laut OpenAI stellt Astra bessere Rückfragen und berücksichtigt das ursprüngliche Ziel und die Rahmenbedingungen.
• GPT-6.1 Sol — für wiederholte, umfangreiche Arbeit mit Code, Anwendungen und Dokumenten, wenn die Kosten eine Rolle spielen. OpenAI empfiehlt, die anspruchsvollsten Aufgaben Astra vorzubehalten.
• Luna — für klare, sich wiederholende Aufgaben in großem Umfang: Daten extrahieren, klassifizieren, umwandeln und eine strukturierte Zusammenfassung erstellen.

In seinem Leitfaden zur Modellauswahl für die API nennt OpenAI Beispiele für Aufgaben, bei denen Sol infrage kommt: eine Präsentation für den Vorstand auf Grundlage von Finanzergebnissen vorbereiten oder eine Website anhand einer Produktbeschreibung erstellen. Um Qualität und Kosten zu bewerten, empfiehlt das Unternehmen, Sol bei derselben Aufgabe mit Astra zu vergleichen.

Wenn du eigene Projekte mit KI-Agenten entwickelst, überprüfe anhand der Dokumentation, ob deine Verbindung korrekt eingerichtet ist.

Wie viel kostet GPT-6.1 Sol?#

Die Kosten hängen davon ab, wie du arbeitest: über ein ChatGPT-Abonnement oder die API.

• ChatGPT-Abonnement (Plus, Pro, Business und weitere). Du arbeitest in Codex oder ChatGPT Work und nutzt die Limits deines Tarifs. Sind die enthaltenen Limits aufgebraucht, kannst du mit verfügbaren Credits weiterarbeiten; bei Plus und Pro kannst du weitere kaufen, ohne den Tarif zu wechseln.
• OpenAI-API mit einem Schlüssel. Die Nutzung wird nach den API-Sätzen pro Million Tokens abgerechnet.

OpenAI weist ausdrücklich darauf hin, dass API-Preise nicht dazu dienen, die Zahl der in einem Abonnement enthaltenen Aufgaben zu schätzen:

Übersetzung: API-Tokenpreise sind von der Abonnementnutzung getrennt. Verwende sie nicht, um zu schätzen, wie viele Aufgaben im Tarif enthalten sind.

API-Preise

Preise pro Million Tokens im Standardmodus laut den Modellseiten mit Stand vom 1. Oktober 2026:

Die Preisregeln sind für beide Modelle weitgehend gleich. Überschreitet die Eingabe 272.000 Tokens, gelten die verdoppelten Eingabe- und Cachesätze sowie der 1,5-fache Ausgabesatz für die gesamte Anfrage. Der schnelle Modus kostet doppelt so viel wie der Standardmodus; Batch und Flex kosten die Hälfte. Auf der Sol-Seite steht außerdem, dass regionale Verarbeitung, sofern verfügbar, 10 % Aufpreis kostet; auf der Astra-Seite findet sich kein entsprechender Hinweis.

Nutzung in Codex- und ChatGPT-Work-Abonnements

ChatGPT Work und Codex verwenden gemeinsame Limits nach denselben Regeln. Für Tarife mit Credits veröffentlicht OpenAI die Sätze in Credits pro Million Tokens im Standardmodus:

Das Verhältnis zwischen den Sätzen für GPT-6.1 Sol und Astra ist hier gleich: Eingabe und Ausgabe sind fünfmal günstiger, gecachte Eingabe zehnmal. Für Codex-Credits gibt es keine separate Gebühr für Cache-Schreibvorgänge. Im Vergleich zu GPT-6 Sol unterscheidet sich die neue Version bei den Sätzen nur für gecachte Eingaben: 2,5 statt 5 Credits. OpenAI warnt jedoch, dass die Creditsätze allein nicht bestimmen, wie viel Arbeit im Abonnement enthalten ist.

Unabhängig von den Sätzen veröffentlicht OpenAI Schätzungen dazu, wie viele lokale Nachrichten innerhalb von fünf Stunden unter den Limits von Plus und Standard Business möglich sind:

Das sind Schätzungen von OpenAI, keine festen Limits: Auf der Nutzungsseite siehst du deine aktuellen Limits und wann sie zurückgesetzt werden. Die Spanne ist groß, weil die Nutzung von Projektgröße, Kontext, Schlussfolgern und Tools abhängt: Eine kleine Routinefunktion verbraucht möglicherweise nur einen kleinen Teil des Limits, während eine lange Sitzung mit großem Kontext deutlich mehr benötigen kann. Cloud-Aufgaben können mehr verbrauchen als lokale Nachrichten. Mit Stand vom 1. Oktober 2026 gibt es bei Pro kein Fünf-Stunden-Limit.

Wer kann es nutzen und wie sollte man auswählen?#

Zum Start wird GPT-6.1 Sol schrittweise für die Tarife Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu eingeführt: in Codex in der ChatGPT-Desktop-App und der CLI sowie in ChatGPT Work im Browser und auf dem Smartphone. Es gelten folgende Einschränkungen:

• Free und Go sind zum Start nicht enthalten.
• Enterprise und Edu: Das Modell ist deaktiviert, bis ein Workspace-Administrator es freischaltet.
• Regulärer ChatGPT-Chat: GPT-6.1 Sol ist in Work und Codex verfügbar, aber nicht im Chat.
• Geschwindigkeitsmodi: Standard und Fast sind zum Start verfügbar; die Unterstützung für Ultrafast folgt später.

Gib in einer interaktiven CLI-Sitzung /model ein und wähle ein Modell aus der Liste. Zum Start legst du das Modell mit dem Flag --model oder der Kurzform -m fest:

codex --model gpt-6.1-sol

Dasselbe Flag funktioniert im nicht interaktiven Modus:

codex exec -m gpt-6.1-sol "Überprüfe die aktuellen Änderungen"

Um das Modell als Standard festzulegen, trägst du es in config.toml, die Codex-Einstellungsdatei, ein. Diese wird von der ChatGPT-Desktop-App, der Codex-CLI und der IDE-Erweiterung gemeinsam verwendet:

model = "gpt-6.1-sol"

In der ChatGPT-Desktop-App und in ChatGPT Work im Browser beginnst du mit der Power-Einstellung, die deinem Konto standardmäßig zur Verfügung steht. Wähle ein bestimmtes Modell, eine Denkstufe oder eine Geschwindigkeit im Abschnitt Advanced.

Die Auswahl eines neuen Modells ändert weder die Workspace-Berechtigungen noch verschafft sie dir Zugriff darauf. Ist das Modell in deinem Tarif noch nicht verfügbar oder wurde es von einem Administrator nicht aktiviert, hilft auch eine Zeile in config.toml nicht.

So vergleichst du Sol und Astra bei deinen Aufgaben#

Um die Modelle bei deinen eigenen Aufgaben zu vergleichen:

1. Nimm einige Aufgaben, die du bereits mit Astra erledigt hast und bewerten kannst: eine kleine Projektverbesserung, eine Überprüfung von Änderungen oder ein Dokument nach einer Vorlage.
2. Führe sie mit GPT-6.1 Sol und denselben Beschreibungen und Dateien aus. Beginne mit der Denkstufe, die in deinem Client standardmäßig eingestellt ist.
3. Vergleiche die Ergebnisse: Hat es deine Anweisung umgesetzt, wie viele Korrekturen waren nötig und gingen irgendwelche Vorgaben verloren?
4. Prüfe die verbleibenden Limits vor und nach einer Reihe von Aufgaben mit jedem Modell. Die Nutzungsseite in den Codex-Einstellungen auf der ChatGPT-Website zeigt die aktuellen Limits und deren Zurücksetzungszeiten; während einer CLI-Sitzung verwendest du den Befehl /status. Wenn du Pro nutzt, gibt es kein Fünf-Stunden-Limit, aber es können wöchentliche Limits gelten. Vergleiche in diesem Fall die verbleibenden Kontingente. Enterprise und Edu mit flexibler Abrechnung haben keine festen Limits; die Nutzung wird über Credits abgerechnet. Beachte, dass ChatGPT Work und Codex ein gemeinsames Limit verwenden: Wenn du während dieses Zeitraums in Work arbeitest, ist der Vorher-Nachher-Vergleich nicht genau.

Wenn die Ergebnisse bei deinen Aufgaben zufriedenstellend sind, kannst du Sol für ähnliche Arbeit als Standard festlegen und Astra für die anspruchsvollsten Aufgaben verwenden. Wenn nicht, wechsle zurück zu Astra: OpenAI empfiehlt es für die anspruchsvollsten Aufgaben.

Was du daraus nicht schließen kannst#

„Dasselbe Astra, nur günstiger“ ist eine ungenaue Beschreibung. OpenAI spricht von „nahe an Astra“ und behält Astra den anspruchsvollsten Aufgaben vor. Auch der Preisunterschied ist genau umrissen: fünfmal bei Eingabe und Ausgabe und zehnmal bei gecachter Eingabe.

Tokenpreise lassen sich nicht direkt in die Zahl der Aufgaben eines Abonnements umrechnen: Die Nutzung hängt von Kontext, Schlussfolgern und Tools ab, und die Nachrichtenschätzungen werden als Spannen angegeben. Die Dokumentation sagt nicht, wie Sol bei deinem Projekt im Vergleich zu Astra abschneiden wird; das lässt sich nur anhand deiner eigenen Aufgaben feststellen. Preise und Bedingungen gelten mit Stand vom 1. Oktober 2026; prüfe vor einer Entscheidung die offiziellen Seiten.

Wenn du GPT-5.5 noch in Codex eingestellt hast, beachte, dass es am 14. Oktober 2026 aus ChatGPT, ChatGPT Work und Codex entfernt wird; die OpenAI-API ist davon nicht betroffen. Der Artikel GPT-5.5 wird aus Codex entfernt erklärt, was du vorab tun kannst. Einen Vergleich von Astra mit Claude Fable 5.1 von Anthropic findest du unter GPT-6 Astra oder Claude Fable 5.1. Der allgemeine Ansatz zur Auswahl eines Modells wird im Artikel Welches KI-Modell ist für eine Aufgabe geeignet? beschrieben.

Wenn GPT-6.1 Sol für dich verfügbar ist, führe eine vertraute Aufgabe damit aus und vergleiche das Ergebnis mit Astra. Wenn du die Codex-CLI verwendest, prüfe deine verbleibenden Limits mit dem Befehl /status.

Wenn du Zugriff auf neuronale Netze über Ailoot benötigst, siehe Ailoot.