Bisakah saya menjalankan GPT-6.1 Sol secara lokal?

Tidak — OpenAI belum merilis bobot terbuka untuk model ini, jadi hanya bisa diakses lewat API dan tidak bisa dijalankan offline atau di perangkat Anda sendiri.

Berapa biaya GPT-6.1 Sol dan seberapa besar jendela konteksnya?

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

Apa perbedaan GPT-6.1 Sol dengan GPT-6 Sol dan GPT-6 Astra?

GPT-6.1 Sol meningkatkan GPT-6 Sol dengan kesalahan faktual yang lebih sedikit dan kemampuan mengikuti instruksi yang lebih andal selama tugas agentik; GPT-6 Astra adalah flagship seri ini dan berada di atasnya dalam kemampuan, dengan harga lebih tinggi.

▲

82.0%

minggu ini

GPT 6.1 Sol

9019°

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

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-6.1 Sol adalah peningkatan dari GPT-6 Sol dari OpenAI, ditempatkan di bawah model unggulan GPT-6 Astra dalam seri GPT-6. Cocok untuk pengkodean agen, penggunaan komputer, pekerjaan profesional berbasis dokumen, dan otomatisasi alur kerja bisnis multi-langkah, serta mendekati hasil tingkat Astra pada tugas-tugas ini dengan biaya jauh lebih rendah. Dibandingkan dengan GPT-6 Sol, model ini membuat lebih sedikit kesalahan faktual dan lebih andal dalam menghormati batasan eksplisit dan niat pengguna selama tugas agen.

Panduan untuk model ini

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

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

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-6.1 Sol adalah model kelas menengah dari OpenAI dalam seri GPT-6, berada di bawah flagship GPT-6 Astra dan di atas GPT-6 Sol asli. Model ini ditujukan untuk pemrograman agentik, penggunaan komputer, pekerjaan profesional yang banyak dokumen, dan otomatisasi alur kerja multi-langkah, memberikan hasil hampir setara Astra dengan harga yang jauh lebih terjangkau. Jika Anda sudah menggunakan GPT-6 Sol, ini adalah peningkatan yang mudah: kesalahan faktual lebih sedikit dan kemampuan mengikuti instruksi lebih baik selama proses otonom yang panjang.

Dikenal untuk

Tugas pemrograman agentik dan penggunaan komputer yang dapat diandalkan dalam proses multi-langkah
Akurasi faktual lebih kuat dibandingkan GPT-6 Sol, pendahulunya langsung
Lebih baik dalam menghormati batasan eksplisit dan maksud pengguna selama otomatisasi
Jendela konteks lebih dari satu juta token cocok untuk beban kerja dokumen besar
Mendekati kualitas GPT-6 Astra dengan biaya output yang jauh lebih rendah

Waspadai

Bobot tertutup saja — tidak bisa dijalankan lokal, tidak bisa offline, akses API diperlukan.
Biaya output $10 per juta token; proses agentik panjang dengan output besar bisa cepat mahal.
Tidak ada detail model card yang dipublikasikan, jadi arsitektur internal dan data pelatihan tidak diungkapkan.

Terbaik untuk

Agen dan penggunaan alat

Prompt untuk dicoba

Refaktor repo multi-langkah

Anda memiliki akses ke basis kode Python. Audit repositori untuk fungsi yang melebihi 50 baris, refaktor masing-masing menjadi helper yang lebih kecil, perbarui semua tempat pemanggilan, dan tulis changelog singkat yang merangkum setiap perubahan yang dibuat. Kerjakan file satu per satu dan konfirmasi setiap langkah sebelum melanjutkan ke berikutnya.

Review kontrak padat

Ini adalah perjanjian layanan sepanjang 40 halaman. Identifikasi setiap klausul yang menciptakan kewajiban keuangan berkelanjutan bagi klien, tandai setiap ketentuan perpanjangan otomatis, catat batas tanggung jawab atau pengecualian ganti rugi, dan buat tabel ringkasan terstruktur dengan nomor klausul, deskripsi dalam bahasa Inggris sederhana, dan tingkat risiko.

Desain alur kerja otomatis

Rancang otomatisasi multi-langkah untuk tim e-commerce kecil: pesanan baru dari webhook Shopify memicu pengecekan inventaris, barang dengan stok rendah menghasilkan draft pesanan pembelian, dan draft tersebut dikirimkan lewat email ke pemasok dengan permintaan konfirmasi. Spesifikasikan setiap langkah, alat atau API yang terlibat, logika penanganan kesalahan, dan kapan manusia harus dilibatkan.

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-6.1 Sol secara lokal?: Tidak — OpenAI belum merilis bobot terbuka untuk model ini, jadi hanya bisa diakses lewat API dan tidak bisa dijalankan offline atau di perangkat Anda sendiri.
Berapa biaya GPT-6.1 Sol dan seberapa besar jendela konteksnya?: Biayanya $2,00 per juta token input dan $10,00 per juta token output, dengan jendela konteks 1.050.000 token.
Apa perbedaan GPT-6.1 Sol dengan GPT-6 Sol dan GPT-6 Astra?: GPT-6.1 Sol meningkatkan GPT-6 Sol dengan kesalahan faktual yang lebih sedikit dan kemampuan mengikuti instruksi yang lebih andal selama tugas agentik; GPT-6 Astra adalah flagship seri ini dan berada di atasnya dalam kemampuan, dengan harga lebih tinggi.

Putusan Kapten
Model andalan kelas menengah yang dapat diandalkan untuk pekerjaan agentik dan dokumen berat — layak untuk upgrade dari GPT-6 Sol jika proses otonom panjang penting bagi Anda.

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: #45 Hottest AI model · #24 Hottest Text / LLM model · #24 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tren popularitas GPT 6.1 Sol

Skor panas sejak 29 Sep 2026

Skor panas

9,019°

Minggu ini

▲

82.0%

8,940° dulu, 9,019° 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.

+1,684°

Token OpenRouter

4,103,953,567,790 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 410,395; token hari terakhir masuk ke tingkat adopsi. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+335°

Tingkat adopsi

Sekitar 29,596 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 9,019°, 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.
410,395 setara unduhan secara total, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
+1,684°
8,684°
total berjalan
3
Tambahkan tingkat adopsi.
Sekitar 29,596 unduhan per hari sekarang, diukur antara dua pembacaan, dengan bobot seperempat.
+335°
9,019°
total berjalan
=
Skor heat.
Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
9,019°

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

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

GPT 6.1 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 agen pemrograman konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model