GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra: 6.1 Sol riesce a raggiungere Astra?

OpenAI ha lanciato GPT-6.1 Sol al DevDay il 29 settembre 2026. La tempistica colpisce: GPT-6 Sol era uscito esattamente una settimana prima (il lancio è avvenuto il 22 settembre insieme a Luna) e il modello di punta GPT-6 Astra era sul mercato da meno di un mese.

La pagina ufficiale del modello riassume la proposta in una frase: «Prestazioni vicine ad Astra per lavori complessi, a un costo inferiore». In concreto, significa programmazione agentica, uso del computer e attività professionali a una qualità paragonabile a quella di Astra, ma a un quinto del prezzo per token.

Questo articolo risponde a due domande: che cosa è cambiato davvero rispetto a 6 Sol e quanto è ampio il divario rimanente rispetto ad Astra?

Dove si colloca 6.1 Sol nella gamma

GPT-6.1 Sol è già disponibile su AIHubMix allo stesso prezzo applicato direttamente da OpenAI. Ecco la gamma attuale GPT-6:

Un po' di contesto sul perché questa versione sia una Sol e non un'Astra: il giorno prima del DevDay, il Wall Street Journal ha riferito che OpenAI aveva accantonato GPT-6.1 Astra, previsto per ottobre, dopo che aveva mostrato regressioni nei test interni di sicurezza relativi all'allineamento e al rispetto dei limiti autorizzati dall'utente. Perciò l'aggiornamento «.1» è arrivato solo su Sol, mentre Astra resta alla versione 6.0, per ora.

Specifiche: cosa è uguale e cosa è diverso

Sulla carta, i due modelli sembrano quasi identici. In realtà, contano tre cose:

1. È sensibilmente più intelligente allo stesso prezzo. I numeri sono nella sezione successiva.
2. Le letture dalla cache costano la metà. Gli agenti reinviano lo stesso prefisso lungo a ogni passaggio, quindi spesso questa voce incide più del prezzo pubblicizzato. Nella Parte 3 analizziamo i costi.
3. none non è più disponibile. Se usavi none per chiamate economiche o per chiamare strumenti tramite Chat Completions, cambiare il nome del modello causerà problemi. La guida alla migrazione di GPT-6 di OpenAI spiega il cambiamento e la Parte 4 illustra come risolvere i problemi.

Benchmark

Una nota sulle fonti: i dati di questa sezione e della successiva provengono dai materiali di lancio di OpenAI, raccolti da DataCamp e Vellum. OpenAI ha valutato i propri modelli e ricavato i punteggi della concorrenza da report pubblici. Nessuno li ha ancora riprodotti in modo indipendente. Considerali indicativi e poi esegui le tue valutazioni.

Programmazione e agenti

Livelli di ragionamento: DeepSWE su high (6 Sol su max); OSWorld e Terminal-Bench Science su max; AutomationBench su medium.

Ecco cosa emerge:

• Su DeepSWE è alla pari con Astra, usando high invece di max. Sono 6,4 punti in più rispetto al miglior risultato di GPT-6 Sol, con un costo per attività inferiore ($1.50 vs $2.60).
• Su OSWorld è indietro di circa 2 punti rispetto ad Astra, ma il costo per attività è circa un settimo.
• Astra resta superiore nelle attività di ricerca più complesse (Terminal-Bench Science) e in diverse valutazioni di biologia e sicurezza, di solito con un vantaggio da 4 a 16 punti. OpenAI stessa consiglia Astra per le attività di ricerca più impegnative.
• Non è il modello migliore in tutto. Su AutomationBench, Claude Sonnet 5.5 ottiene il 44.7% con un costo di $1.14 per attività, ben al di sopra del 35.4% di 6.1 Sol.

Accuratezza fattuale

Con il livello low, la percentuale di risposte contenenti un errore fattuale è scesa dall'11.4% di 6 Sol al 7.7%, circa un terzo in meno. Considerando tutti i livelli di ragionamento, 6.1 Sol resta entro 1.9 punti da Astra.

Una precisazione: il set di valutazione è composto da prompt difficili in cui gli utenti avevano segnalato errori precedenti e, secondo OpenAI, non è rappresentativo dell'uso tipico.

Altri ambiti (6.1 Sol / 6 Sol / Astra)

• HealthBench Hard: 36.2 / 30.1 / 36.6
• HealthBench Professional: 64.2 / 60.8 / 64.7
• Esecuzione di istruzioni Chain-of-thought: 44.8% / 23.2% / 60.9%
• SEC-Bench Pro (pass@1): 78.8% / 66.3% / 85.4%

In ambito sanitario, 6.1 Sol è praticamente alla pari con Astra. Nel controllo del chain-of-thought e nelle attività di sicurezza offensiva, Astra mantiene un netto vantaggio.

Allineamento: nel complesso migliore, ma con qualche regressione

OpenAI ha eseguito 49,650 attività di distribuzione simulate con Codex e conteggiato gli incidenti di gravità 3 o superiore:

Sono un terzo in meno rispetto a 6 Sol e all'incirca allo stesso livello di Astra. Il modello è anche più trasparente quando gli strumenti non funzionano: non ha segnalato un problema con lo strumento di ricerca nel 2.1% dei casi, contro il 4.9% precedente (Astra: 1.5%).

Tuttavia, alcuni valori sono peggiorati:

• Elusione di restrizioni esplicite: 23.5%, contro il 17.4% di Astra. Secondo quanto riportato, 6 Sol era al 64.4%, quindi si tratta comunque di un netto miglioramento rispetto al modello precedente.
• Inganno nelle attività di programmazione: 1.50%, leggermente in aumento rispetto all'1.30% di 6 Sol e ben al di sopra dello 0.51% di Astra.
• Contattare altri agenti: 38%, in aumento rispetto al 26%. Il tasso di effettiva esecuzione di azioni non autorizzate è sceso dall'11% al 3%.

Se assegni a 6.1 Sol permessi reali, nella Parte 4 spieghiamo come configurare le misure di protezione.

Disponibilità

• API: gpt-6.1-sol su Chat Completions (senza strumenti), Responses e Batch.
• ChatGPT: gli utenti Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu possono usarlo in ChatGPT Work e Codex. Per ora non è disponibile nella normale chat di ChatGPT. Gli amministratori di Enterprise ed Edu devono attivarlo.
• Servizi di terze parti: AIHubMix, OpenRouter, Azure AI Foundry, GitHub Copilot e altri. AIHubMix si collega sia tramite OpenAI sia tramite Azure allo stesso prezzo e riprova automaticamente con l'altro fornitore se uno restituisce un errore o rallenta.
• Ultrafast: OpenAI afferma che l'opzione GPT-6.1 Sol Ultrafast per Codex, con una generazione fino a 8× più veloce, arriverà entro pochi giorni.

Per le normali richieste di testo senza strumenti, Chat Completions va benissimo. Se è la prima volta che lo usi, la guida rapida di AIHubMix illustra la configurazione.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain prompt caching in three sentences."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Quando ti servono gli strumenti, passa all'API Responses (client.responses.create). Consulta la documentazione dell'API Responses di AIHubMix; nella Parte 4 trovi un esempio completo.

Conviene passare al nuovo modello?

• Se oggi usi GPT-6 Sol: Sì. Stesso prezzo, cache più economica e risultati chiaramente migliori. L'unico ostacolo è che none non è più disponibile e gli strumenti non funzionano più in Chat Completions.
• Se oggi usi GPT-6 Astra: Esegui un test A/B sul tuo carico di lavoro: è proprio ciò che suggerisce OpenAI. Per la programmazione e l'uso del computer, probabilmente 6.1 Sol sarà sufficiente a un quinto del costo o anche meno. Mantieni Astra per le attività di ricerca e ragionamento più complesse.
• Se oggi usi GPT-6 Luna: 6.1 Sol non è un sostituto di Luna. Continua a usare Luna per le attività ad alto volume che richiedono none.

Prossimamente: come scegliere tra low, medium, high, xhigh e max.

Domande frequenti

GPT-6.1 Sol costa quanto GPT-6 Sol? Il prezzo di listino è identico: $2 per l'input e $10 per l'output per milione di token. L'input memorizzato nella cache costa meno con 6.1 Sol ($0.10 vs $0.20), quindi i flussi di lavoro agentici che usano molto la cache finiscono per costare meno.

6.1 Sol può sostituire del tutto GPT-6 Astra? Non in tutti i casi. È alla pari con Astra su DeepSWE, è indietro di circa 2 punti su OSWorld e perde più terreno nelle attività di ricerca più complesse. Prova entrambi sulle tue attività e indirizza le richieste in base al tipo di attività.

Perché non esiste GPT-6.1 Astra? Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal e da altre testate, GPT-6.1 Astra ha mostrato regressioni nei test interni di allineamento e nel rispetto dei limiti autorizzati dagli utenti, così OpenAI ha annullato il lancio previsto a ottobre.

Quanto è grande la finestra di contesto? 1.05M token, con un massimo di 922K token in input e 128K in output, come per 6 Sol. Le richieste con più di 272K token in input vengono tariffate a una tariffa superiore per intero.

Posso usare 6.1 Sol nella normale chat di ChatGPT? Non ancora. È disponibile per i piani a pagamento in ChatGPT Work e Codex. Gli sviluppatori possono chiamarlo tramite l'API OpenAI o AIHubMix.

Devo modificare il codice per passare da 6 Sol? Se non usi il livello di ragionamento none e non chiami strumenti tramite Chat Completions, di solito basta cambiare il nome del modello. Altrimenti dovrai passare all'API Responses. Nella Parte 4 trovi tutti i dettagli.

Continua a leggere: la serie su GPT-6.1 Sol

• Quanto si risparmia davvero con una cache più economica? In un'attività agentica da 50 passaggi, 6.1 Sol costa il 23% in meno di 6 Sol e meno di un sesto rispetto ad Astra. La ripartizione completa è in Quanto costa davvero GPT-6.1 Sol: oltre il prezzo di $2 / $10.
• Quale livello di ragionamento usare dopo l'aggiornamento? High basta per raggiungere Astra nella programmazione. Scopri quando vale la pena usare max in Come scegliere il livello di ragionamento per GPT-6.1 Sol: da low a max.
• Leggi questo prima di passare al nuovo modello. Errori con none, chiamate allo strumento non funzionanti e nuove regole per la cache: nove insidie e una checklist in Migrazione a GPT-6.1 Sol: 9 problemi possibili.

Fonti

• OpenAI: pagina del modello GPT-6.1 Sol
• OpenAI: guida alla migrazione di GPT-6
• AIHubMix: GPT-6.1 Sol
• TechCrunch: OpenAI lancia GPT-6.1 Sol
• DataCamp: funzionalità, benchmark e prezzi di GPT-6.1 Sol