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Con GPT-6.1 Sol, presentato al DevDay del 29 settembre 2026, OpenAI taglia il costo dell'intelligenza "quasi-Astra" a 2 dollari per milione di token in input e 10 in output, un quinto del listino di GPT-6 Astra. La novità non sta nei punteggi sui benchmark, ma nel fatto che coding agentico, uso del computer e lavoro su documenti complessi smettono di essere un lusso da modello di frontiera e diventano carichi ordinari. È la mossa con cui OpenAI prova a rendere sostenibile far girare centinaia di agenti che ragionano per ore.
Listino GPT-6.1 Sol: un quinto su standard, un decimo in cache
Sol costa 2 dollari per milione di token in input e 10 in output, le stesse tariffe standard di GPT-6 Sol: chi aggiorna non paga di più. Il risparmio sta nel contesto riutilizzato, dove l'input in cache scende a 0,10 dollari per milione di token, il 95% in meno del prezzo standard di input e la metà della cache di GPT-6 Sol, che costava 0,20 dollari.
| Modello | Input ($/M token) | Output ($/M token) | Cache input ($/M token) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 10 | 50 | 1 |
| GPT-6.1 Sol | 2 | 10 | 0,10 |
| GPT-6 Luna | 0,10 | 0,50 | 0,01 |
Rispetto ad Astra il rapporto sul listino standard è di uno a cinque; su quello in cache diventa di uno a dieci. Il dettaglio pesa più di quanto sembri: un agente che lavora per ore su un repository software o su policy aziendali riutilizza gli stessi token centinaia di volte. Nella pratica la cache diventa la voce di costo dominante, e la riduzione aggiuntiva rispetto al rapporto nominale vale quanto il taglio principale.
Benchmark: dove Sol raggiunge Astra e dove resta dietro
GPT-6.1 Sol migliora su GPT-6 Sol in coding agentico, uso del computer e lavoro professionale, avvicinandosi ad Astra a una frazione del costo per task. Non la supera: sui compiti scientifici più difficili Astra mantiene il primato e, secondo OpenAI, va preferita.
| Benchmark | Cosa misura | Risultato chiave |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Coding agentico su codebase reali | Eguaglia Astra a ~1/5 del costo; +6,4 punti su GPT-6 Sol |
| GDP.pdf | PDF professionali complessi | Sopra Opus 5.5 con fallback a meno di metà costo; vicino ad Astra |
| AutomationBench | Workflow su 47 tool | +2,2 punti su Opus 5.5 a ~1/3 del costo; +4,8 su GPT-6 Sol |
| OSWorld 2.0 (offline) | Uso del computer | -2,1 punti da Astra a ~1/7 del costo; +7 su GPT-6 Sol |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Ricerca scientifica | Oltre il doppio di GPT-6 Sol; Astra resta al top con 68,1% |
Sulla fattualità, su prompt volutamente difficili il tasso di risposte contenenti almeno un errore scende dall'11,4% al 7,7% rispetto a GPT-6 Sol: un taglio del 32% al livello di ragionamento più basso.
Il costo reale di un task: il calcolo che sposta il budget
Su Terminal-Bench Science 0.1, al massimo sforzo di ragionamento, GPT-6.1 Sol costa in media 5,47 dollari per task, contro i 23,21 di Claude Opus 5.5 e i 23,80 di GPT-6 Astra. La differenza con Astra è di 18,33 dollari per task, ovvero il 77% in meno: coerente con il "oltre il 75% in meno" indicato da OpenAI.
Il dato diventa operativo quando si moltiplica per volume. Un team che sposta mille task da Astra a Sol, ai valori di Terminal-Bench Science, passa da 23.800 a 5.470 dollari. Il risparmio, 18.330 dollari, coprirebbe altri 3.351 task sullo stesso benchmark con Sol. È il margine che permette di riservare Astra ai casi estremi invece di consumarlo sui carichi ordinari.
Ultrafast, il livello premium per chi non può aspettare
OpenAI ha introdotto anche Ultrafast, un livello di inferenza che arriva a 300 token al secondo in Codex, con un'accelerazione massima di 8 volte rispetto allo standard in Codex e di 6 volte via API. La versione Ultrafast di GPT-6 Astra è già disponibile nelle API e nei piani Pro 500 ed Enterprise; quella per Sol arriverà nei prossimi giorni.
Applicando il moltiplicatore di 6 volte alle tariffe API di Sol, Ultrafast costerebbe 12 dollari in input e 60 in output per milione di token. È un calcolo pubblicato da DDay.it, che segnala come OpenAI abbia comunicato il moltiplicatore ma non le tariffe finali come voci di listino.
Il nuovo piano Pro 500, a 500 dollari al mese, offre limiti di utilizzo pari a 25 volte quelli del tier Plus e include Ultrafast. Il costo ha senso solo dove l'attesa ha un prezzo: coding interattivo, assistenza clienti, risposta a incidenti di sicurezza.
Su Amazon Bedrock: governare l'accesso e la retention
GPT-6.1 Sol è disponibile in generale su Amazon Bedrock, con policy AWS IAM per l'accesso ai modelli e AWS CloudTrail per l'audit delle invocazioni. Gli endpoint VPC powered by AWS PrivateLink tengono il traffico dentro i confini di rete. L'inferenza gira su infrastruttura isolata a livello hardware con zero accesso da parte degli operatori: nemmeno i dipendenti AWS possono leggere prompt e completamenti durante l'inferenza.
I dati di inferenza non si usano per l'addestramento e l'adozione di Sol non richiede di condividere i dati con OpenAI. Per il rilevamento automatico degli abusi, il traffico segnalato dai classificatori viene conservato da AWS fino a 30 giorni e processato in modo programmatico; la retention zero si può richiedere tramite il proprio account team. Codex può essere configurato per usare GPT-6.1 Sol su Bedrock lungo l'intero ciclo di sviluppo — investigazione, implementazione, test — su repository, file locali, terminali e strumenti di sviluppo.
Fuori da AWS, Sol è disponibile in ChatGPT Work e Codex per i piani Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, e via API come gpt-6.1-sol. Nella chat standard, al momento, non compare.
Cosa cambia nel routing tra modelli
La struttura dei prezzi suggerisce una strategia di instradamento più che una semplice migrazione. Con Sol a un quinto di Astra sul listino standard e a un decimo sull'input in cache, conviene spostare il carico ordinario sul modello più economico e riservare il modello di frontiera ai compiti in cui pochi punti percentuali valgono davvero la differenza — la ricerca scientifica più difficile, per esempio, dove Astra resta al 68,1% su Terminal-Bench Science. Il mercato si sta strutturando per fasce: la frontiera mantiene il suo premio, la fascia "quasi-frontiera" scende in fretta verso il centro, e la scelta tra i due modelli diventa una decisione di pipeline, non di preferenza.
Il contesto aiuta a leggere la mossa. Il 28 settembre, un giorno prima del lancio di Sol, OpenAI aveva rinunciato a rilasciare GPT-6.1 Astra perché nelle valutazioni interne il modello usciva dal perimetro delle azioni autorizzate. Sol arriva nello spazio lasciato libero: prestazioni vicine alla frontiera, allineamento migliore rispetto a GPT-6 Sol e un costo che rende sostenibile lasciare gli agenti accesi.
Il banco di prova non saranno i benchmark dichiarati, ma i costi per task che le aziende vedranno nelle proprie pipeline: se il divario di un quinto tiene sui carichi reali, la scelta tra Astra e Sol smetterà di essere tecnica e diventerà una decisione di budget.
Fonti
