GPT-6.1 Sol und DevDay 2026: Benchmarks, Preise, Limits und Vergleich mit Opus 5.5

Was am DevDay 2026 passiert ist

Der DevDay ist OpenAIs jährliche Entwicklerkonferenz. Dieses Jahr fand sie im Fort Mason in San Francisco statt, laut The Next Web mit 2.500 Entwicklern vor Ort. OpenAI spricht vom bisher größten DevDay und nennt 1,2 Milliarden Menschen, die die eigenen Angebote nutzen. Um den Tag einzuordnen, hilft der Blick auf die vier Wochen davor.

Die Uhrzeiten sind in deutscher Zeit angegeben. Der Beitrag von Sottiaux trägt den Zeitstempel 15:10 Uhr UTC, der Eintrag zu GPT-6.1 Sol auf Hacker News 17:06 Uhr UTC.

Die Ankündigungen im Überblick

OpenAI listet im Rückblick mehr als 20 Neuerungen. Für die meisten Leser hier sind die Modelle und die Tarife wichtig, deshalb stehen sie oben. Den Rest habe ich nach Bereichen sortiert und die Verfügbarkeit dazugeschrieben.

In der Keynote lief nicht alles glatt. Bei der Live-Vorführung ließ der Dot der Vortragenden auf eine gesprochene Frage so lange auf sich warten, dass sie scherzte, er habe wohl einen langsamen Morgen. Die neue Sprachsteuerung der Kommandozeile ließ sich auf der Bühne nicht starten. Am Ende wurden per Knopfdruck die Nutzungslimits für alle Nutzer zurückgesetzt. Das sind Randnotizen, sie erklären aber einen Teil der gemischten Stimmung in den Foren.

GPT-6.1 Sol im Steckbrief

OpenAI sortiert seine Modelle in drei Stufen: Astra ist das Spitzenmodell, Sol die Mittelklasse, Luna das günstige Modell für große Mengen. GPT-6.1 Sol ersetzt GPT-6 Sol, das gerade eine Woche alt war. OpenAI beschreibt es als Upgrade mit besonders starker Leistung beim agentischen Programmieren, bei der Computerbedienung und bei beruflichen Aufgaben.

Zwei Details gehen in den Schlagzeilen unter. Erstens: Gegenüber GPT-6 Sol hat sich am Preis für Ein- und Ausgabe nichts geändert, nur das Lesen aus dem Cache ist halb so teuer. Ein Kommentator auf Hacker News nennt genau das die eigentliche Nachricht des Tages. Zweitens: Wer GPT-6 Sol als billigen Funktionsaufrufer ohne Denken genutzt hat, muss umbauen. Laut Modellseite laufen Tool-Aufrufe bei GPT-6.1 Sol nur über die Responses API, und das Denken lässt sich nicht abschalten. Darauf weist auch Jake Handy in seinem Newsletter hin.

Die Benchmarks: fast Astra, zum Preis von Sol

OpenAI zeigt fünf Tests plus eine Messung zu Faktenfehlern, jeweils als Diagramm mit dem Ergebnis auf der einen und den Kosten pro Aufgabe auf der anderen Achse. Jedes Modell erscheint als Linie mit fünf Punkten, einem je Denkstufe. Die genauen Werte stehen nicht im Text, sondern nur an den Datenpunkten der Diagramme. Ich habe sie dort ausgelesen und in einen Explorer übertragen. Wähle einen Test und eine Denkstufe.

Was aus den Zahlen herausfällt:

• Coding: Bei DeepSWE v1.1 erreicht GPT-6.1 Sol auf High 75,2 % für 0,65 $ pro Aufgabe. Astras bester Wert sind 74,1 % auf Xhigh für 4,43 $. Der Vorgänger GPT-6 Sol brauchte Max und 2,74 $, um auf 68,8 % zu kommen.
• Computerbedienung: Bei OSWorld 2.0 sind es auf Max 71,4 % für 1,27 $. Astra kommt auf 73,5 %, kostet aber 9,44 $. GPT-6 Sol lag bei 64,4 % und 3,37 $. Hier stimmt OpenAIs Satz vom Siebtel der Kosten.
• Dokumente: Bei GDP.pdf liegt GPT-6.1 Sol auf High mit 32,0 % praktisch gleichauf mit Astra (32,2 %) und vor Opus 5.5 (bester Wert 28,8 %), für 0,35 $ statt 1,91 $ oder 0,83 $.
• Forschung: Bei Terminal-Bench Science verdoppelt es den Vorgänger von 27,6 % auf 57,0 %. Astra (68,1 %) und Opus 5.5 (63,3 %) bleiben vorn, kosten mit 23,80 $ und 23,21 $ pro Aufgabe aber mehr als das Vierfache von 5,47 $.
• Faktenfehler: Der größte Gewinn liegt bei niedriger Denkstufe, dort sinkt die Fehlerquote von 11,4 % auf 7,7 %. Auf Max sind GPT-6.1 Sol und GPT-6 Sol mit 4,6 % gleich.

Unabhängig gemessen: Artificial Analysis

Anders als bei meinem Beitrag zu Claude Sonnet 5.5 gab es diesmal schon am Erscheinungstag eine unabhängige Messung. Artificial Analysis lässt jedes Modell durch denselben Satz von zehn Tests laufen und bildet daraus den Intelligence Index. Das Ergebnis passt zu OpenAIs Darstellung und relativiert sie zugleich.

Die Tabelle erklärt, warum ein gleicher Tokenpreis nicht gleiche Kosten bedeutet. Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol kosten pro Token dasselbe. Sonnet 5.5 erzeugt für denselben Testsatz aber rund sechsmal so viele Ausgabe-Tokens und kommt so auf gut das Zehnfache pro Aufgabe. Dafür liegt es vier Punkte höher und ist doppelt so schnell. Beides ist richtig, und je nach Aufgabe zählt das eine oder das andere.

Bei den Einzeltests zeigt sich ein Profil, das dem von Astra ähnelt. Stark ist GPT-6.1 Sol bei Abläufen mit vielen Werkzeugen (AutomationBench-AA: 67 % auf Xhigh, Opus 5.5 auf Max 70 %). Bei Terminal-Bench 4.0 erreicht es 56 %, Astra 59 bis 60 %, Opus 5.5 60 % und Sonnet 5.5 64 %. Ein Redditor nimmt diese Zahl als Beleg, dass „fast Astra“ zu hoch gegriffen sei. Deutlich zurück liegen beide OpenAI-Modelle bei Wissensarbeit: Bei GDPval-AA steht GPT-6.1 Sol bei 54 %, Astra bei 52 %, Opus 5.5 und Sonnet 5.5 bei 67 %.

Artificial Analysis fasst es so: GPT-6.1 Sol gewinnt vier Punkte gegenüber GPT-6 Sol und fünf gegenüber GPT-5.6 Sol, kostet pro Aufgabe 31 % weniger als GPT-6 Sol und 64 % weniger als GPT-5.6 Sol, und die Halluzinationsrate im eigenen Wissenstest sinkt von 60 auf 54 %. Im Coding Agent Index schneidet Xhigh drei Punkte besser ab als Max. Das deckt sich mit dem Knick in OpenAIs DeepSWE-Diagramm.

GPT-6.1 Sol gegen GPT-6 Sol: Was sich in einer Woche geändert hat

GPT-6 Sol hatte einen schweren Start. Heise schrieb zum Erscheinen, der Generationssprung bleibe weitgehend aus. Im Index von Artificial Analysis lag es mit 48 Punkten nur einen Punkt über GPT-5.6 Sol. Nach den Tabellen, die Jake Handy aus Astras Ankündigung zitiert, lagen die besten Werte von GPT-6 Sol bei DeepSWE und OSWorld sogar unter denen von GPT-5.6 Sol (68,8 % gegen 72,7 % und 64,4 % gegen 65,7 %). Auf Hacker News schreibt ein Entwickler, GPT-6 Sol sei so schlecht gewesen, dass er ganz zu Opus 5.5 gewechselt sei.

So ein Sprung in sieben Tagen wirft Fragen auf. In den Foren kursieren zwei Vermutungen: GPT-6 Sol sei in Wahrheit das kleinere Terra-Modell unter neuem Namen gewesen, und GPT-6.1 Sol sei ein Modell, das intern „Astra Minor“ hieß und nach dem starken Start von Opus 5.5 eilig zum Sol-Preis veröffentlicht wurde. Als Indizien nennen Nutzer Modellbezeichnungen, die in Dateien aufgetaucht seien, und einen Auswahldialog, der nach dem Klick auf „GPT-6.1 Sol ausprobieren“ den Namen „GPT-6 Astra Light“ zeigte. Belegt ist davon nichts, OpenAI äußert sich nicht zur Modellgröße. Sicher ist nur, dass GPT-6 Sol nach einer Woche von der Preisseite verschwunden ist.

GPT-6.1 Sol gegen Opus 5.5 und Sonnet 5.5

Die spannendere Frage für viele: Reicht GPT-6.1 Sol an die neuen Claude-Modelle heran? Zur Einordnung eine Offenlegung: Mein Hauptwerkzeug ist Claude Code. Daneben arbeite ich viel mit GPT-6 Astra und etwas mit Sol, und GPT-6.1 Sol nutze ich seit dem Start aktiv mit. Ich habe also beide Lager im Alltag, mit Schwerpunkt auf Claude. Deshalb steht bei jeder Zahl dabei, wer sie gemessen hat.

GPT-6.1 Sol kostet in jeder Zeile genau die Hälfte von Opus 5.5 und bei Ein- und Ausgabe dasselbe wie Sonnet 5.5. Beim Cache ist es halb so teuer wie beide. Wie sich das bei deiner Menge auswirkt, zeigt der Rechner. Er startet mit einem Beispiel für lange Agenten-Läufe im Code, bei denen fast die ganze Eingabe aus dem Cache kommt.

Rechenbeispiel: derselbe Prompt, 13-mal so viele Tokens

Der Rechner gibt allen Modellen dieselbe Tokenmenge. In der Praxis stimmt das nicht, und ein Test aus r/codex zeigt das gut. Ein Nutzer gab GPT-6.1 Sol, Astra und Opus 5.5 denselben Auftrag, jeweils auf Medium: eine filmreife, fotorealistische Raketenstart-Szene mit Three.js. Er hat Dauer und Tokens notiert. Die Kosten zu API-Listenpreisen habe ich daraus berechnet, er selbst hat über seine Abos gearbeitet.

Opus 5.5 hat für dieselbe Aufgabe 13-mal so viele Tokens verbraucht wie GPT-6.1 Sol und viereinhalbmal so lange gebraucht. Dem Tester gefiel das Ergebnis von Opus trotzdem mit Abstand am besten. Laut seiner Nachfrage beim Modell flossen 90 % der Zeit und Tokens in Screenshots, mit denen Opus sein Ergebnis selbst überprüfte und nachbesserte. In den Kommentaren streiten sich die Leser, ob das ein fairer Vergleich ist. Die einen sagen, Medium bedeute bei Anthropic offenbar etwas anderes als bei OpenAI. Die anderen sagen, am Ende zähle, was herauskommt. Beides stimmt: Die Stufen sind zwischen Anbietern nicht vergleichbar, und wer nur den Tokenpreis vergleicht, vergleicht das Falsche.

Was unabhängige Tester gemessen haben

Jessica Wachtel hat für The New Stack am 28. September noch den Vorgänger GPT-6 Sol gegen Opus 5.5 getestet, dreimal fünf Durchläufe an schweren Entwickleraufgaben. Opus 5.5 war in allen 15 Läufen fehlerfrei, GPT-6 Sol in 12 von 15. Dafür kosteten die 15 Läufe mit Sol 2,68 $ und mit Opus 16,72 $. Ihre Empfehlung: Sol für Arbeit in großer Menge, die ein Mensch oder eine Testsuite prüft, Opus dort, wo eine falsche Antwort teuer wird und niemand nachsieht. Für GPT-6.1 Sol gibt es so einen Wiederholungstest noch nicht. Er wäre der interessanteste Nachtrag.

Tarife: Pro 500 kommt, Pro 200 wird halbiert

Die größte Aufregung des Tages galt nicht dem Modell, sondern den Abos. Tibo Sottiaux, laut The New Stack bei OpenAI Leiter für Produkt und Plattform, hat die Änderung rund zwei Stunden vor der Keynote selbst auf X erklärt. Der Beitrag hatte am Folgetag 9.900 Likes und 3.300 Antworten.

Die Eckdaten aus OpenAIs Hilfeseite und den Berichten von The New Stack und The Next Web:

• Pro 500 kostet 500 $ im Monat, enthält das 25-Fache des Plus-Kontingents und als einziger Privattarif Ultrafast.
• Pro 200 ist wieder buchbar. Das Kontingent in ChatGPT Work und Codex sinkt vom 20-Fachen auf das 10-Fache von Plus. Im Chat gibt es statt 200 nur noch 100 Nachrichten pro Woche mit GPT-6 Pro.
• Bestandskunden behalten die alten Limits bis zum 29. Oktober 2026. Danach bekommen sie einmalig 62.500 Credits, die OpenAI mit 2.500 $ bewertet und die am 31. Dezember 2026 verfallen.
• Das Fünf-Stunden-Limit kommt bei Pro 200 nicht zurück. Es bleibt beim Wochenkontingent.
• Ultrafast zieht das Abo-Kontingent achtmal so schnell leer wie der Standardmodus, der Fast-Modus 2,5-mal so schnell.

Rechnet man die Faktoren in Preise um, fällt etwas auf: Plus kostet 20 $ für eine Einheit, Pro 100 kostet 20 $ je Einheit, Pro 500 ebenso. Nur Pro 200 war mit 10 $ je Einheit bisher ein Mengenrabatt. Der ist ab dem 30. Oktober weg. Wer viel braucht, zahlt künftig in jeder Stufe denselben Preis je Einheit und bekommt bei Pro 500 lediglich Ultrafast dazu.

OpenAIs Gegenargument: Weil GPT-6.1 Sol so viel sparsamer ist, schaffe man mit dem halben Kontingent trotzdem mehr als vor einem Monat. Das lässt sich nachrechnen. OpenAI nennt auf der Codex-Preisseite für Plus, wie viele lokale Nachrichten je fünf Stunden ungefähr möglich sind: mit Astra 5 bis 45, mit GPT-6.1 Sol 15 bis 160.

Das Ergebnis in der Voreinstellung: Wer bisher auf Pro 200 mit Astra gearbeitet hat und auf GPT-6.1 Sol umsteigt, kommt rechnerisch auf das 1,5- bis 1,8-Fache an Nachrichten. Wer bei Astra bleibt, hat genau die Hälfte. OpenAIs Aussage stimmt also nur, wenn du das Modell wechselst. Ob GPT-6.1 Sol deine Astra-Aufgaben ebenso gut löst, ist eine andere Frage.

Erste Reaktionen: Reddit und Hacker News

Ich habe gut 30 Threads aus r/codex, r/OpenAI, r/ChatGPT und r/singularity vom 29. und 30. September gelesen, dazu den Thread auf Hacker News mit rund 890 Punkten und über 800 Kommentaren. Reddit-Nutzer nenne ich ohne Namen, die Links führen zum Originalbeitrag, Übersetzungen sind von mir. Es sind Einzelstimmen aus den ersten 24 Stunden, keine Messungen. Trotzdem wiederholen sich fünf Beobachtungen so oft, dass sie ein Bild ergeben.

1. Es verbraucht wenig Kontingent

2. Es ist langsam

3. Besser als GPT-6 Sol, knapp unter Astra

4. Bei Gestaltung liegen andere vorn

5. Der Start war holprig

Viele Beiträge drehen sich schlicht darum, dass das Modell fehlt: in der Codex-App, in der VS-Code-Erweiterung, unter Linux. Die Antworten lauten fast immer gleich: App oder Kommandozeile aktualisieren, notfalls neu installieren. Ein Nutzer schreibt, ein Klick auf „Try it“ habe einen Chat mit der Beschriftung „6 Sol“ geöffnet. Das sind Kinderkrankheiten der ersten Stunden, die sich erfahrungsgemäß binnen Tagen legen.

Auf Hacker News ist der Ton nüchterner. Drei Punkte kommen dort immer wieder. Der Cache-Preis sei die eigentliche Nachricht, weil er Codex-Nutzern am meisten bringe. Das Tempo der Veröffentlichungen werde zum Problem, wenn ein Modell nach sieben Tagen ersetzt wird und sich das neue wieder anders verhält. Und der Preis pro Token werde zum Hauptschauplatz des Wettbewerbs. Simon Willison, der die Keynote vor Ort mitgeschrieben hat, stellt fest, dass sein Standardtest mit dem Pelikan auf dem Fahrrad bei GPT-6.1 Sol nicht merklich anders aussieht als bei den übrigen GPT-6-Modellen.

Zwei Videotests: GPT-6.1 Sol gegen Sonnet 5.5

Zwei YouTube-Kanäle haben GPT-6.1 Sol direkt nach dem Start gegen Claude Sonnet 5.5 antreten lassen, also gegen das Modell mit demselben Listenpreis. Beide bauen sichtbare Dinge: Spiele, Simulationen, Landingpages. Das ist die Disziplin, in der GPT-6.1 Sol laut Community am schwächsten ist, und das sollte man beim Lesen im Kopf behalten.

Sein Fazit: GPT-6.1 Sol fühle sich an wie eine kleine Stufe unter Sonnet 5.5, sei dafür deutlich sparsamer mit Tokens, günstiger und langsamer. Für die meisten Alltagsaufgaben reiche es. Das Video enthält einen Werbeblock für einen Bildgenerator, den er auch im Test für Sonnet einsetzt.

Der zweite Tester, AIex, lässt beide Modelle fünf Anwendungen bauen: einen Windkanal, ein Flugspiel, ein Kampfspiel in 2D, eine Raketensimulation und einen Kamerashop. Bei vier von fünf gefällt ihm Sonnet 5.5 klar besser, vor allem wegen Licht, Details und Spielbarkeit. Bei der Rakete hält er fest, dass GPT-6.1 Sol die Vorgabe genauer erfüllt hat, denn die Erde war wie verlangt zu sehen, bei Sonnet nicht. Er sagt selbst, dass seine automatische Punktwertung wegen fehlender Screenshots nicht vergleichbar sei und er deshalb nur nach Augenschein urteile. Astra hat er nicht mitgetestet.

Sicherheit: warum es kein GPT-6.1 Astra gibt

Eigentlich sollte im Oktober GPT-6.1 Astra erscheinen. Am 28. September berichtete das Wall Street Journal, dass OpenAI darauf verzichtet. Saachi Jain, bei OpenAI für die Sicherheitssysteme verantwortlich, sagte gegenüber CNN, das Modell habe sich zwar bei der „Faulheit“ verbessert, aber die Messlatte nicht ganz erreicht, wenn es darum gehe, im Rahmen des Auftrags und der Berechtigungen zu bleiben und dem Nutzer ehrlich zu berichten, was es getan hat. Laut dem Bericht schob es Aufgaben voran, ohne um Erlaubnis zu fragen, und griff teils zu externen Werkzeugen, auch wenn das riskant war. The Decoder ergänzt, das Basismodell solle weiter trainiert und womöglich für spätere Generationen genutzt werden.

GPT-6.1 Sol hat dagegen eine eigene Systemkarte bekommen, als Nachtrag zur Karte von Astra. Sie enthält auch die weniger schmeichelhaften Werte:

Gegenüber dem Vorgänger ist das in fast jeder Zeile eine deutliche Verbesserung, gegenüber Astra bleibt ein Abstand. Beim Punkt „eigene Arbeit falsch darstellen“ ist GPT-6.1 Sol leicht schlechter als GPT-6 Sol. OpenAI stuft das Modell bei Cybersicherheit als „Critical“ ein und bei Biologie und Chemie als „High“, es läuft deshalb mit denselben Schutzmaßnahmen wie Astra. Einen automatischen Sicherheitsprüfer hat es im Test nie zu umgehen versucht.

Was das für Shops, SEO und Content bedeutet

Die folgende Einordnung ist meine Einschätzung auf Basis der Hersteller- und Drittmessungen. Eigene Messungen an Shop-Aufgaben reiche ich nach.

Die Entscheidungshilfe bündelt das in vier Fragen. Sie berücksichtigt auch, über welchen Zugang du arbeitest, denn wer ein Claude-Abo hat, bekommt mit Sonnet 5.5 ein Modell zum selben Listenpreis.

Häufige Fragen

Was ist GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol ist ein KI-Modell von OpenAI, veröffentlicht am 29.09.2026 auf dem DevDay. Es ist der Nachfolger von GPT-6 Sol und die mittlere Stufe zwischen dem Spitzenmodell GPT-6 Astra und dem günstigen GPT-6 Luna. Es verarbeitet Text und Bilder, hat ein Kontextfenster von 1,05 Millionen Tokens und gibt bis zu 128.000 Tokens aus.

Was kostet GPT-6.1 Sol?

Über die API 2 $ pro Million Eingabe-Tokens, 10 $ pro Million Ausgabe-Tokens und 0,10 $ für Cache-Lesen. Mit Batch oder Flex halbiert sich das. Anfragen mit mehr als 272.000 Eingabe-Tokens kosten bei der Eingabe das Doppelte. In ChatGPT Work und Codex ist es Teil der Abos ab Plus.

Ist GPT-6.1 Sol besser als Opus 5.5?

Nicht insgesamt. Im unabhängigen Intelligence Index von Artificial Analysis erreicht Opus 5.5 58 Punkte, GPT-6.1 Sol 52. Bei Fragen zu PDF-Dokumenten und auf mittlerer Denkstufe bei Geschäftsabläufen liegt GPT-6.1 Sol laut OpenAI vorn, auf höchster Stufe und bei Wissensarbeit Opus 5.5. Der große Vorteil von GPT-6.1 Sol sind die Kosten: 0,72 $ pro Index-Aufgabe gegen 5,98 $.

Was ist der Unterschied zwischen GPT-6.1 Sol und GPT-6 Sol?

Der Preis für Ein- und Ausgabe ist gleich, Cache-Lesen kostet nur noch die Hälfte. Die Leistung ist deutlich höher: bei DeepSWE 75,2 % statt 68,8 %, bei OSWorld 71,4 % statt 64,4 %, bei Terminal-Bench Science 57,0 % statt 27,6 %. Das Denken lässt sich bei GPT-6.1 Sol nicht mehr abschalten, und Tool-Aufrufe laufen nur über die Responses API.

Ist GPT-6.1 Sol in Deutschland verfügbar?

Ja, über die API sowie in ChatGPT Work und Codex für Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu. Im normalen ChatGPT-Chat ist es noch nicht auswählbar. Wenn es in Codex fehlt, hilft meist ein Update der App oder der Kommandozeile. Die Dots-Agenten sind für Pro-Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum dagegen zum Start nicht verfügbar.

Welche Denkstufe sollte ich wählen?

Standard ist Medium. In OpenAIs Tests bringt High meist noch einen spürbaren Gewinn. Xhigh und Max lohnen sich nur, wenn deine eigenen Tests es zeigen: Bei DeepSWE war High besser als beide, und Artificial Analysis fand Xhigh im Coding-Index drei Punkte stärker als Max.

Was ändert sich bei ChatGPT Pro 200?

Ab dem 30.10.2026 enthält Pro 200 in ChatGPT Work und Codex das 10-Fache statt das 20-Fache des Plus-Kontingents und 100 statt 200 Nachrichten pro Woche mit GPT-6 Pro im Chat. Der Preis bleibt bei 200 $. Bestandskunden behalten die alten Limits bis zum 29.10.2026 und bekommen danach einmalig Credits. Neu ist Pro 500 mit dem 25-Fachen und Ultrafast.

Was sind Dots?

Dots sind dauerhaft aktive Agenten von OpenAI auf Basis von GPT-6 Astra. Jeder Dot hat einen eigenen Cloud-Computer, arbeitet in verbundenen Apps weiter, auch wenn du nicht da bist, und lässt sich über ChatGPT, Slack oder Microsoft Teams ansprechen. Verfügbar sind sie für Pro, Business Premium und Enterprise, für Pro-Nutzer in Europa zum Start nicht. Alle Einzelheiten mit Preisen, Freigaberegeln und Vergleich stehen im Beitrag zu ChatGPT Dots.

Fazit

GPT-6.1 Sol ist das Modell, das GPT-6 Sol vor einer Woche hätte sein sollen. Es bringt einen großen Teil von Astras Leistung zu einem Fünftel des Tokenpreises, und weil es sparsam mit Tokens umgeht, fällt der Abstand bei den Kosten pro Aufgabe noch größer aus. Die unabhängige Messung bestätigt das: kein anderes Modell liefert derzeit so viel Leistung pro Dollar. Sie zeigt aber auch, dass Opus 5.5 und Sonnet 5.5 in der Gesamtwertung vorn bleiben, am deutlichsten bei Wissensarbeit, und dass GPT-6.1 Sol spürbar langsamer ist.

Der DevDay selbst hinterlässt ein gemischtes Bild. Mit Dots, Space und den Codex-Neuerungen baut OpenAI ChatGPT zur Arbeitsumgebung aus. Gleichzeitig halbiert es den beliebtesten Profi-Tarif, streicht das geplante Spitzenmodell und ersetzt ein Modell nach sieben Tagen. Für dich zählt am Ende weniger die Schlagzeile als die eigene Rechnung: Teste deine drei wichtigsten Aufgaben mit GPT-6.1 Sol auf Medium und High, notiere Ergebnis, Dauer und Verbrauch und vergleiche mit dem, was du heute nutzt.

Ich aktualisiere diesen Beitrag, sobald es Wiederholungstests zu GPT-6.1 Sol gibt, Ultrafast für Sol erscheint und ich eigene Messungen an Shop-Aufgaben habe.

Stand: 30.09.2026, einen Tag nach der Veröffentlichung. Zahlen zu Preisen und Benchmarks stammen aus den verlinkten Quellen, Community-Stimmen aus den ersten 24 Stunden nach dem Start.