Bisakah saya menjalankan GPT-6 Sol secara lokal atau mengunduh bobotnya?

Tidak. GPT-6 Sol hanya model API dari OpenAI; bobotnya tidak dipublikasikan dan tidak bisa self-host.

Berapa biaya GPT-6 Sol dan berapa konteks yang didukung?

Harga $2,00 per juta token input dan $10,00 per juta token output, dengan jendela konteks 1.050.000 token.

Apa perbedaan GPT-6 Sol dengan GPT-6 Astra dan GPT-6 Luna?

Sol berada di antara keduanya: mendekati keandalan faktual Astra dan gaya komunikasi teknis ringkasnya, tapi dengan biaya lebih rendah; Luna adalah tier lebih cepat dan lebih ringan di bawah Sol.

▲

29.1%

minggu ini

GPT 6 Sol

8945°

#llm #openai #visi #penalaran #pemrograman #agen

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

OpenAI | konteks token 1.050.000 | $2,00/M input, $10,00/M output. GPT-6 Sol adalah model kelas atas yang hemat biaya dalam seri GPT-6 OpenAI, ditempatkan di bawah model unggulan GPT-6 Astra dan di atas tingkat cepat GPT-6 Luna. Cocok untuk pekerjaan profesional menuntut, pengkodean agen, otomatisasi alur kerja bisnis, dan penggunaan komputer, serta sangat kuat dalam tugas rekayasa perangkat lunak jangka panjang di basis kode nyata. Mendekati keandalan faktual tingkat Astra dengan biaya jauh lebih rendah dan berbagi gaya komunikasi yang lebih jelas dan ringkas seperti Astra dalam percakapan teknis dan pengkodean.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

Grok 4.7 vs GPT-6.1 Sol: harga input sama, tagihan berbeda

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

GPT-6 Sol adalah model high-end hemat biaya dari OpenAI, berada di antara flagship GPT-6 Astra dan GPT-6 Luna yang lebih cepat. Model ini ditujukan untuk pekerjaan profesional dan agentik yang menuntut, khususnya rekayasa perangkat lunak jangka panjang di basis kode nyata, dengan harga yang jauh lebih rendah dari Astra namun tetap mendekati dalam keandalan faktual. Jika Anda butuh pemrograman serius atau otomatisasi alur kerja dan tidak bisa membenarkan biaya Astra, Sol adalah pilihan praktis.

Dikenal untuk

Tugas rekayasa perangkat lunak jangka panjang di basis kode nyata dan kompleks
Alur kerja pemrograman agentik dan penggunaan komputer dengan minim pengawasan
Keandalan faktual mendekati Astra dengan biaya output lebih rendah
Komunikasi yang lebih bersih dan ringkas dalam percakapan teknis
Lebih dari satu juta token konteks untuk pekerjaan dokumen besar atau multi-file

Waspadai

Bobot tertutup saja — tidak bisa dijalankan lokal, offline, atau self-host.
Biaya output $10 per juta token; loop agentik dengan output panjang cepat menumpuk biaya.
Kemampuan di bawah GPT-6 Astra — untuk tugas tersulit, perbedaan ini bisa signifikan.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Penalaran

Konteks panjang

Penglihatan

Prompt untuk dicoba

Refaktor modul nyata

Ini modul Python dari basis kode produksi. Identifikasi tiga masalah pemeliharaan paling signifikan, jelaskan mengapa tiap masalah itu penting, lalu tulis ulang modul untuk memperbaikinya. Pertahankan semua perilaku yang ada dan tambahkan komentar singkat di atas setiap perubahan yang menjelaskan apa yang Anda lakukan dan mengapa.

Rencanakan agen multi-langkah

Saya butuh agen yang memantau repositori GitHub untuk isu baru berlabel 'bug', mengklasifikasikan tiap isu berdasarkan tingkat keparahan menggunakan isi isu dan kode terkait, memposting komentar triase terstruktur, dan menetapkan isu ke tim yang tepat. Rinci panggilan alat, logika keputusan, dan penanganan kegagalan yang dibutuhkan agen ini, lalu tulis loop orkestrasi inti dalam Python.

Debug lintas diff besar

Saya akan menempelkan diff git besar di bawah ini. Temukan perubahan yang memperkenalkan regresi atau masalah keamanan, jelaskan mekanisme masalahnya, dan sarankan perbaikan minimal. Diff: [tempel di sini]

Bandingkan dengan

gpt-oss-120b
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.15/M input, $0.60/M output
gpt-oss-20b
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.02/M input, $0.09/M output
GPT-6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.10/M input, $0.50/M output
GPT-5.6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.20/M input, $1.20/M output

Model teks lain dari openai

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan GPT-6 Sol secara lokal atau mengunduh bobotnya?: Tidak. GPT-6 Sol hanya model API dari OpenAI; bobotnya tidak dipublikasikan dan tidak bisa self-host.
Berapa biaya GPT-6 Sol dan berapa konteks yang didukung?: Harga $2,00 per juta token input dan $10,00 per juta token output, dengan jendela konteks 1.050.000 token.
Apa perbedaan GPT-6 Sol dengan GPT-6 Astra dan GPT-6 Luna?: Sol berada di antara keduanya: mendekati keandalan faktual Astra dan gaya komunikasi teknis ringkasnya, tapi dengan biaya lebih rendah; Luna adalah tier lebih cepat dan lebih ringan di bawah Sol.

Putusan Kapten
Pilihan pragmatis untuk pekerjaan pemrograman agentik serius — cukup dekat dengan Astra dalam kualitas, tapi jauh lebih murah sehingga signifikan.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #34 Hottest Text / LLM model · #34 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tren popularitas GPT 6 Sol

Skor panas sejak 22 Sep 2026

Skor panas

8,945°

Minggu ini

▲

29.1%

8,911° dulu, 8,945° sekarang

Bulan ini

n/a

Belum dirilis/dilacak

Tahun lalu

n/a

Belum dirilis/dilacak

7,000°

Floor

Skala berjalan dari 0° sampai 9.999°. Semua yang di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh sumber mana pun, yang memakai angka pengganti di sana supaya daftar tetap lengkap. 7,000° adalah titik awal data yang diukur: model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di floor, dan pengukuran mengisi derajat di atasnya. Floor tidak mengatakan apa-apa tentang model; hanya derajat di atasnya yang berbicara, dan itu yang membedakan satu model dengan yang lain.

+1,645°

Token OpenRouter

3,053,231,713,725 token diproses model ini melalui OpenRouter dalam 30 hari terakhir, termasuk prompt dan jawaban. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan dalam istilah unduhan, total 305,323; token hari terakhir masuk ke tingkat adopsi. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+300°

Tingkat adopsi

Sekitar 9,985 unduhan per hari, diukur antara dua pembacaan sumber, tidak pernah ditebak dari rata-rata seumur hidup. Kecepatan dihitung seperempat dari istilah unduhan, jadi lonjakan baru terlihat tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengalahkan penggunaan bertahun-tahun.

Tampilkan rincian

Setiap angka di situs ini bisa dicek. Skor heat model ini adalah 8,945°, dan ini dibangun satu bahan pada satu waktu, dengan total berjalan setelah setiap langkah: floor, derajat yang ditambahkan setiap sumber, bonus untuk jenis model dan pengurangan karena usia bobotnya. Warna-warna itu adalah rentang pada grafik di atas. Glosarium di akhir menjelaskan setiap istilah.

1
Mulai dari floor.
Kenapa 7,000° dan bukan nol: skala dari 0° sampai 9.999°, dan bagian di bawah 7,000° disediakan untuk model yang belum dilaporkan sumber mana pun, yang memakai angka pengganti supaya daftar tetap lengkap dan tidak pernah mengalahkan model dengan data. 7,000° adalah titik awal data yang diukur. Model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di sini; semua yang berikutnya adalah pengukuran, dan ruang di atas floor memuat sepuluh langkah sepuluh kali lipat unduhan dengan 300° masing-masing. Floor sama untuk semua model, jadi tidak menentukan apa-apa; yang menentukan adalah derajat di atasnya.
7,000°
total berjalan
2
Tambahkan unduhan.
305,323 setara unduhan secara total, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
+1,645°
8,645°
total berjalan
3
Tambahkan tingkat adopsi.
Sekitar 9,985 unduhan per hari sekarang, diukur antara dua pembacaan, dengan bobot seperempat.
+300°
8,945°
total berjalan
=
Skor heat.
Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
8,945°

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Bagaimana popularitas model ini bergerak dibandingkan dengan katalog lainnya: pertumbuhan unduhan, suka, dan penggunaan setiap periode, diukur terhadap pertumbuhan model biasa dalam periode yang sama, dengan skor panasnya saat itu. Di atas pertumbuhan biasa berarti naik, di bawahnya berarti turun. Masa lalu direkonstruksi dari total hari ini, hari pertama model, dan kecepatan unduhan yang diukur jika ada dua pembacaan; model yang belum ada di awal periode menunjukkan n/a.

Model Serupa

DeepSeek V3.1 Terminus

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

GPT 6 Sol adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm openai visi penalaran pemrograman agen konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model