Kan ik GPT-6.1 Sol lokaal draaien?

Nee — OpenAI heeft geen open gewichten voor dit model vrijgegeven, dus het is alleen via API toegankelijk en kan niet offline of op eigen hardware worden uitgevoerd.

Wat kost GPT-6.1 Sol en hoe groot is het contextvenster?

Het kost $2,00 per miljoen inputtokens en $10,00 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 1.050.000 tokens.

Hoe verschilt GPT-6.1 Sol van GPT-6 Sol en GPT-6 Astra?

GPT-6.1 Sol verbetert GPT-6 Sol met minder feitelijke fouten en betrouwbaarder volgen van instructies tijdens agent-gestuurde taken; GPT-6 Astra is het vlaggenschip van de serie en staat bovenaan qua capaciteit, tegen een hogere prijs.

▲

81.6%

deze week

GPT 6.1 Sol

9019°

#llm #openai #visie #redeneren #agenten #coderen

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

OpenAI | 1.050.000 token context | $2,00/M input, $10,00/M output. GPT-6.1 Sol is een upgrade van GPT-6 Sol van OpenAI, gepositioneerd onder het vlaggenschip GPT-6 Astra in de GPT-6-serie. Het is geschikt voor agentisch coderen, computergebruik, documentintensief professioneel werk en multi-stap zakelijke workflowautomatisering, en benadert Astra-niveau resultaten bij deze taken tegen veel lagere kosten. Vergeleken met GPT-6 Sol maakt het minder feitelijke fouten en is het betrouwbaarder in het respecteren van expliciete beperkingen en gebruikersintentie tijdens agentische taken.

Gidsen voor dit model

Grok 4.7 vs GPT-6.1 Sol: dezelfde inputprijs, verschillende rekeningen

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

GPT-6.1 Sol is OpenAI's middenklasse model in de GPT-6-serie, gepositioneerd onder de vlaggenschip GPT-6 Astra en boven de originele GPT-6 Sol. Het richt zich op agent-gestuurd coderen, computergebruik, documentintensief professioneel werk en multi-stap workflow-automatisering, en levert bijna-Astra-resultaten tegen een aanzienlijk lagere prijs. Als je al GPT-6 Sol gebruikte, is dit een eenvoudige upgrade: minder feitelijke fouten en beter volgen van instructies tijdens lange autonome runs.

Bekend om

Agent-gestuurd coderen en computergebruik betrouwbaar afgehandeld over multi-stap runs
Sterkere feitelijke nauwkeurigheid dan GPT-6 Sol, de directe voorganger
Beter in het respecteren van expliciete beperkingen en gebruikersintentie tijdens automatisering
Meer dan een miljoen tokens contextvenster geschikt voor grote documenttaken
Benadert de kwaliteit van GPT-6 Astra tegen aanzienlijk lagere outputkosten

Let op

Alleen gesloten gewichten — geen lokale implementatie, geen offline gebruik, API-toegang vereist.
Output kost $10 per miljoen tokens; lange agent-gestuurde runs met veel output kunnen snel oplopen.
Geen modelkaartdetails gepubliceerd, dus interne architectuur en trainingsdata blijven onbekend.

Het beste voor

Agenten en toolgebruik

Prompts om te proberen

Multi-stap repo refactor

Je hebt toegang tot een Python-codebase. Controleer de repository op functies die langer zijn dan 50 regels, refactor elke functie naar kleinere hulpfuncties, werk alle aanroepplaatsen bij en schrijf een korte changelog die elke wijziging samenvat. Werk de bestanden één voor één door en bevestig elke stap voordat je doorgaat naar de volgende.

Dichte contractbeoordeling

Hier is een serviceovereenkomst van 40 pagina's. Identificeer elke clausule die een doorlopende financiële verplichting voor de klant creëert, markeer eventuele automatische verlengingsvoorwaarden, noteer aansprakelijkheidsbeperkingen of vrijwaringen, en maak een gestructureerde samenvattingstabel met clausulenummer, beschrijving in gewone taal en risiconiveau.

Ontwerp geautomatiseerde workflow

Ontwerp een multi-stap automatisering voor een klein e-commerce team: nieuwe bestellingen van een Shopify webhook triggeren voorraadcontroles, artikelen met lage voorraad genereren een concept inkooporder, en het concept wordt per e-mail naar de leverancier gestuurd met een bevestigingsverzoek. Specificeer elke stap, de gebruikte tools of API's, foutafhandelingslogica en waar een mens moet worden ingeschakeld.

Vergelijk met

gpt-oss-120b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.15/M invoer, $0.60/M uitvoer
gpt-oss-20b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.02/M invoer, $0.09/M uitvoer
GPT-6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.10/M invoer, $0.50/M uitvoer
GPT-5.6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.20/M invoer, $1.20/M uitvoer

Meer tekstmodellen van openai

Veelgestelde vragen

Kan ik GPT-6.1 Sol lokaal draaien?: Nee — OpenAI heeft geen open gewichten voor dit model vrijgegeven, dus het is alleen via API toegankelijk en kan niet offline of op eigen hardware worden uitgevoerd.
Wat kost GPT-6.1 Sol en hoe groot is het contextvenster?: Het kost $2,00 per miljoen inputtokens en $10,00 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 1.050.000 tokens.
Hoe verschilt GPT-6.1 Sol van GPT-6 Sol en GPT-6 Astra?: GPT-6.1 Sol verbetert GPT-6 Sol met minder feitelijke fouten en betrouwbaarder volgen van instructies tijdens agent-gestuurde taken; GPT-6 Astra is het vlaggenschip van de serie en staat bovenaan qua capaciteit, tegen een hogere prijs.

Oordeel van de kapitein
Een betrouwbare middenklasse krachtpatser voor agent-gestuurd en documentintensief werk — de upgrade van GPT-6 Sol waard als lange autonome runs voor jou belangrijk zijn.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

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

Populariteitstrend van GPT 6.1 Sol

Heat score sinds 29 Sep 2026

Heat score

9,019°

Deze week

▲

81.6%

8,941° toen, 9,019° nu

Deze maand

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

Afgelopen jaar

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

7,000°

Basis

De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.

+1,684°

OpenRouter tokens

4,103,953,567,790 tokens heeft dit model in de afgelopen 30 dagen verwerkt via OpenRouter, prompts en antwoorden samen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download in de downloadterm, in totaal 410,395; de tokens van de laatste dag tellen mee voor het adoptiecijfer. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+335°

Adoptiesnelheid

Ongeveer 29,596 downloads per dag, gemeten tussen twee metingen van de bronnen, nooit geschat op een levenslange gemiddelde. Snelheid weegt een kwart van de downloadterm, zodat een verse piek zichtbaar is zonder dat een dagpiek jaren gebruik overstemt.

Toon gedetailleerde uitsplitsing

Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 9,019°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.

1
Begin bij de basis.
Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
7,000°
lopende totaal
2
Voeg de downloads toe.
410,395 download-equivalenten in totaal, van OpenRouter tokens. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
+1,684°
8,684°
lopende totaal
3
Voeg de adoptiesnelheid toe.
Ongeveer 29,596 downloads per dag op dit moment, gemeten tussen twee metingen, met een kwart van het gewicht.
+335°
9,019°
lopende totaal
=
De heat-score.
Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
9,019°

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.

Vergelijkbare modellen

GPT 4o mini (2024 07 18)

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

GPT 6.1 Sol is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm openai visie redeneren agenten coderen lange context

Bladeren op modelfamilie