Aller au contenu
Alpha
  • Modèles
  • Classements
  • Ori
Contacter l’équipe commerciale

Pied de page

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Produit

  • Chat
  • Classements
  • Évaluations comparatives
  • Applications
  • Découvrir
  • Modèles
  • Ori
  • Collections
  • Fournisseurs
  • Outils
  • Tarifs
  • Business
  • Enterprise
  • Laboratoire

Entreprise

  • À propos
  • Blog
  • Clients
  • Carrières
    Recrutement
  • Confidentialité
  • Conditions d’utilisation
  • Centre de confiance
  • Assistance
  • Compatible avec OR
  • Données
  • Marque

Développeur

  • Documentation
  • Référence de l’API
  • Plateforme pour développeurs
  • Statut
  • Plan du site pour l’IA

Connecter

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon de openai

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

openai/gpt-6.1-sol-pro

Comparer

GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6.1 SolOpens in new tab, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 SolOpens in new tab instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-modeOpens in new tab

Modalités
Prix en entrée / sortie
2 $US / 10 $USpar 1M
Contexte
1,1M
Publié
29 sept. 2026
Comparer
FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Différentes entreprises hébergent le même modèle. OpenRouter achemine votre requête vers l’une d’elles selon le mode de routage choisi — Balanced (prix + vitesse), Nitro (le plus rapide) ou Floor (le moins cher).

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Disponible via le routage au sein de la région UE

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro est disponible via le routage intrarégional dans l’UE. Les requêtes envoyées à eu.openrouter.ai sont déchiffrées dans l’UE et acheminées uniquement vers des points de terminaison partagés de fournisseurs en Europe (UE/EEE, Royaume-Uni et Suisse).

Fournisseurs en Europe
Azure
Tarifs en Europe
  • Azure : 2,20 $US/M tokens en entrée, 11 $US/M tokens en sortie
URL de base
https://eu.openrouter.ai/api/v1
Offre
Nécessite Business ou Enterprise. En libre-service avec Business : sans contrat ni minimum mensuel. OpenRouter Business pour le routage au sein de l’UE

Blocage en cas d’échec : si aucun point de terminaison de fournisseur partagé en Europe n’est disponible, la requête renvoie une erreur au lieu de quitter la région. Les requêtes traitées avec votre propre clé BYOK sont acheminées vers la région de votre déploiement, que vous contrôlez. Documentation sur le routage intrarégional

Explorer d’autres modèles

Modèles d’IA avec vision : LLM multimodaux pour la compréhension d’imagesCollectionClassements des modèles d’IAClassement
Latence / débit
2,00 $US10,00 $US0,10 $US44,09s44 tps
100,00 %
2,00 $US10,00 $US0,10 $US8,77s56 tps
100,00 %
Non utilisé pour le routage Standard :Pourquoi ces points de terminaison ne sont pas utilisés
Flex
1,00 $US5,00 $US0,05 $US22,53s85 tps
100,00 %
2,20 $US11,00 $US0,11 $US4,70s55 tps
100,00 %
2,20 $US11,00 $US0,11 $US3,14s28 tps
100,00 %
Fast
4,00 $US20,00 $US0,20 $US3,23s36 tps
--
Ultrafast
12,00 $US60,00 $US0,60 $US----
--
Débit
85jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence
3,14s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,85 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,85 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,73 %
Without Routing
98,90 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

1.
Favicon de https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
45,9Bjetons
2.
Favicon de https://omp.sh/
omp
nouveau
10Bjetons
3.
Favicon de https://kilocode.ai/
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
6,82Bjetons
4.
Favicon de https://openai.com/codex
Codex
A coding agent that helps you build and ship with AI
5,95Bjetons
5.
Favicon de https://cursor.com/
Cursor
nouveau
4,47Bjetons

Questions fréquentes

GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks. Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Sol and takes much longer to complete.

GPT-6.1 Sol Pro coûte 2,00 $US/M de jetons d’entrée et 10,00 $US/M de jetons de sortie, avec des tarifs distincts pour Cache Read à 0,10 $US/M tokens, Cache Write à 2,50 $US/M tokens et Web Search à 10,00 $US/1K calls.

GPT-6.1 Sol Pro dispose d’une fenêtre de contexte de 1 050 000 jetons. Il prend en charge jusqu’à 128 000 jetons de complétion.

Oui. GPT-6.1 Sol Pro accepte tools et tool_choice pour l’appel de fonctions. Il prend également en charge les sorties structurées via un schéma JSON dans response_format.

Oui. OpenAI met automatiquement en cache les prompts de 1024 jetons ou plus, et GPT-6.1 Sol Pro facture une écriture en cache pour chaque prompt mis en cache, que le préfixe mis en cache soit relu ou non. Pour désactiver la mise en cache pour une requête, définissez prompt_cache_options.mode sur "explicit" à la racine de la requête et ne marquez aucun bloc de contenu avec prompt_cache_breakpoint. Le mode explicite désactive les points de rupture gérés par OpenAI, de sorte qu’une requête sans point de rupture défini par vos soins ne possède aucun préfixe pouvant être mis en cache et est facturée au tarif d’entrée normal. Consultez le guide de mise en cache des prompts.

GPT-6.1 Sol Pro accepte fichiers tels que des PDF, images et texte en entrée et renvoie texte.

GPT-6.1 Sol Pro est proposé par 2 fournisseurs sur OpenRouter : OpenAI et Azure. Les requêtes sont acheminées vers le meilleur fournisseur disponible, avec un basculement automatique vers les autres, et vous pouvez fixer ou exclure des fournisseurs avec le routage des fournisseurs.

GPT-6.1 Sol Pro est sorti le 29 septembre 2026.

Autres modèles de OpenAI

GPT-6.1 Terra Pro

GPT-6.1 Terra Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Terra, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Terra and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Terra instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT-6.1 Terra Pro (batch)

GPT-6.1 Terra Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Terra, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Terra and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Terra instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M0,50 $US / 2,50 $US
GPT-6.1 Terra

GPT-6.1 Terra is the mid-tier model in OpenAI's GPT-6.1 series, priced below GPT-6.1 Sol. It is suited for everyday agentic, coding, and writing work, is particularly strong at understanding screenshots and on-screen content, and is efficient enough for high-volume workloads.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT-6.1 Terra (batch)

GPT-6.1 Terra is the mid-tier model in OpenAI's GPT-6.1 series, priced below GPT-6.1 Sol. It is suited for everyday agentic, coding, and writing work, is particularly strong at understanding screenshots and on-screen content, and is efficient enough for high-volume workloads.

TexteContexte de 1,1M0,50 $US / 2,50 $US
GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna Decisions is GPT-6 Luna served through OpenAI's Decisions API. Instead of generating text, it reads the content passed as state (text, JSON, or images) and returns typed, probabilistic answers to named questions in a single request: the probability of yes for a yes/no question (noul), a probability for every option plus the most likely one (choice), or a probability for every level of an ordered rubric plus the expected score (score).

It is built for classification, routing, moderation, and rubric grading where application code thresholds the returned numbers rather than parsing a chat reply. A request can carry up to 200 questions about the same content.

Décisions0,10 $US / 0 $US
GPT-6.1 Sol Pro (batch)

GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional work, and multi-step business workflow automation, and approaches Astra-level results on these tasks at a much lower cost. Compared with GPT-6 Sol, it makes fewer factual errors and is more reliable at respecting explicit restrictions and user intent during agentic tasks.

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
GPT-6.1 Sol (batch)

GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional work, and multi-step business workflow automation, and approaches Astra-level results on these tasks at a much lower cost. Compared with GPT-6 Sol, it makes fewer factual errors and is more reliable at respecting explicit restrictions and user intent during agentic tasks.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT-6 Luna Pro

GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as GPT-6 Luna, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Luna and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Luna instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M0,10 $US / 0,50 $US
GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as GPT-6 Luna, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Luna and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Luna instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M0,05 $US / 0,25 $US
GPT-6 Luna

GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic tasks, and at higher reasoning effort it can take on complex software engineering and computer-use tasks that previously called for a Sol-tier model. It shares the GPT-6 family's gains in factual reliability and its clearer, more concise communication style.

TexteContexte de 1,1M0,10 $US / 0,50 $US
GPT-6 Luna (batch)

GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic tasks, and at higher reasoning effort it can take on complex software engineering and computer-use tasks that previously called for a Sol-tier model. It shares the GPT-6 family's gains in factual reliability and its clearer, more concise communication style.

TexteContexte de 1,1M0,05 $US / 0,25 $US
GPT-6 Sol Pro

GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT-6 Sol

GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional work, agentic coding, business workflow automation, and computer use, and is particularly strong at long-horizon software engineering tasks in real codebases. It approaches Astra-level factual reliability at a much lower cost and shares Astra's clearer, more concise communication style in technical and coding conversations.

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
GPT-6 Sol (batch)

GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional work, agentic coding, business workflow automation, and computer use, and is particularly strong at long-horizon software engineering tasks in real codebases. It approaches Astra-level factual reliability at a much lower cost and shares Astra's clearer, more concise communication style in technical and coding conversations.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT Astra Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Astra family.

TexteContexte de 1,1M
GPT Sol Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Sol family.

TexteContexte de 1,1M
GPT Terra Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Terra family.

TexteContexte de 1,1M
GPT Luna Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Luna family.

TexteContexte de 1,1M