अगर आपका सिस्टम OpenAI के सबसे सक्षम मॉडल GPT-6 Astra पर चलता है, तो GPT-6.1 Sol पर जाने से कीमत पाँचवें हिस्से पर आ जाती है। हर महीने 20,000 बातचीत संभालने वाले ग्राहक सेवा सहायक के लिए बिल लगभग $668 से घटकर लगभग $129 रह जाता है, और प्रकाशित नतीजे कोडिंग व कंप्यूटर उपयोग में Astra के करीब हैं, जबकि बिज़नेस प्रोसेस ऑटोमेशन और सबसे कठिन वैज्ञानिक कामों में ज़्यादा पीछे हैं। GPT-6 Sol से आने पर बचत सिर्फ़ लगभग $5 प्रति माह है, और केवल मॉडल का नाम बदलने से आपका इंटीग्रेशन टूट सकता है: नया मॉडल none रीज़निंग स्तर स्वीकार नहीं करता, टूल कॉलिंग केवल Responses API के ज़रिए काम करती है, और temperature जैसे पैरामीटर हटाने पड़ते हैं। OpenAI ने यह मॉडल 29 सितंबर 2026 को घोषित किया।

OpenAI ने क्या घोषित किया, आंकड़ों में

  • कीमत: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $10, जबकि GPT-6 Astra के लिए यह $10 और $50 है, यानी ठीक पाँचवाँ हिस्सा। रियाल में: प्रति मिलियन इनपुट टोकन SAR 7.5 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन SAR 37.5।
  • कैश्ड इनपुट: प्रति मिलियन टोकन $0.10, जो GPT-6 Sol की $0.20 कीमत का आधा है। दोनों मॉडलों के बीच कीमत का यही एकमात्र अंतर है; इनपुट, आउटपुट और कैश-राइट की कीमतें नहीं बदलीं।
  • सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग (DeepSWE v1.1): हाई रीज़निंग प्रयास पर 75.22%, प्रति काम $0.65 में, जबकि xhigh प्रयास पर Astra का 74.12%, प्रति काम $4.43 में, और GPT-6 Sol का सबसे अच्छा नतीजा 68.81%।
  • कंप्यूटर उपयोग (OSWorld 2.0): अधिकतम प्रयास पर 71.42%, प्रति काम $1.27 में, जबकि Astra का 73.49%, $9.44 में, और GPT-6 Sol का 64.43%।
  • बिज़नेस प्रोसेस ऑटोमेशन (AutomationBench): यहाँ अंतर बना रहता है: अधिकतम प्रयास पर 36.1%, जबकि Astra का 41.4%। उसी चार्ट में Anthropic के Claude Opus 5.5 ने अधिकतम प्रयास पर 42.47% हासिल किया, और OpenAI बताता है कि अटकने पर इसे पुराने Opus मॉडलों पर फ़ॉलबैक के साथ चलाया गया था।
  • वैज्ञानिक काम (Terminal-Bench Science): अधिकतम प्रयास पर 57.02%, प्रति काम $5.47 में, जबकि Astra का 68.1%, $23.80 में, और OpenAI ख़ुद सबसे कठिन वैज्ञानिक शोध कामों के लिए Astra रखने की सलाह देता है।
  • तथ्यात्मक गलतियाँ: उन कठिन प्रॉम्प्ट पर, जिन्हें OpenAI ने जानबूझकर ऐसी बातचीत से लिया था जहाँ उपयोगकर्ताओं ने पहले की किसी गलती की ओर इशारा किया था, कम प्रयास पर तथ्यात्मक गलती वाले जवाबों का हिस्सा GPT-6 Sol के 11.4% से घटकर 7.7% रह गया। अधिकतम प्रयास पर दोनों मॉडल लगभग बराबर हैं (GPT-6.1 Sol के लिए 4.61% और GPT-6 Sol के लिए 4.57%)। OpenAI कहता है कि ये प्रॉम्प्ट सामान्य उपयोग का प्रतिनिधित्व नहीं करते।
  • स्पेसिफ़िकेशन: 1,050,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो, अधिकतम 128,000 आउटपुट टोकन, टेक्स्ट और इमेज इनपुट, 30 अप्रैल 2026 की नॉलेज कटऑफ़, और API में मॉडल का नाम gpt-6.1-sol।

ये सभी आंकड़े उन परीक्षणों से आते हैं जो OpenAI ने चलाए और घोषणा के साथ प्रकाशित किए, और हमें अभी तक कोई स्वतंत्र माप नहीं मिला है जो इन्हें दोहराता हो। इन्हें वैसे ही पढ़ें जैसे किसी विक्रेता की प्रोडक्ट शीट पढ़ते हैं: यह संकेत कि पहले क्या परखना है, अंतिम फ़ैसला नहीं।

ChatGPT में यह कहाँ मिलेगा, और कहाँ नहीं

आज ChatGPT खोजने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए यही हिस्सा मायने रखता है: GPT-6.1 Sol अभी सामान्य ChatGPT चैट में उपलब्ध नहीं है। OpenAI के हेल्प सेंटर के अनुसार, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol और GPT-6 Luna, ChatGPT Work और Codex के मॉडल हैं, यानी काम पूरे करने और कोडिंग की जगहें, रोज़मर्रा की चैट के लिए नहीं।

  • प्लान: OpenAI ने इसे Plus, Pro, Business, Enterprise और Edu सब्सक्राइबरों के लिए घोषित किया। लेकिन रिलीज़ नोट्स एक धीरे-धीरे होने वाले रोलआउट का वर्णन करते हैं जो Pro से शुरू होकर फिर बाकी प्लान तक फैलता है, इसलिए अगर यह आपको अपने खाते में अभी नहीं दिख रहा, तो संभावित कारण यही है। Free और Go प्लान सूची में नहीं हैं।
  • एंटरप्राइज़ और शिक्षा: Enterprise और Edu में वर्कस्पेस का मालिक अनुमतियाँ और भूमिकाएँ सेटिंग में मॉडल तक पहुँच चालू कर सकता है, इसलिए अगर आपके कर्मचारियों को यह नहीं दिख रहा, तो पहले वह सेटिंग जाँचें।
  • सऊदी अरब: यह उन देशों की OpenAI सूची में है जहाँ ChatGPT समर्थित है, हालाँकि पेज उपलब्धता को प्लान के हिसाब से अलग-अलग नहीं बताता।

ChatGPT Work क्या करता है, यह हमने ChatGPT Work एजेंट पर अपने लेख में समझाया है।

बदलाव का जाल: नाम बदलने से पहले तीन बदलाव

अगर आपका कोई सिस्टम GPT-6 Sol API से जुड़ा है, तो अपने डेवलपर से सिर्फ़ मॉडल का नाम बदलने को न कहें। मॉडल पेज दो स्पष्ट अंतर बताता है, और OpenAI की माइग्रेशन गाइड तीसरा जोड़ती है:

  • none रीज़निंग स्तर हट गया है: GPT-6.1 Sol low, medium (डिफ़ॉल्ट), high, xhigh और max स्वीकार करता है। यह none या minimal स्वीकार नहीं करता, और माइग्रेशन गाइड none की जगह low की सलाह देती है। इसके उलट, GPT-6 Sol none स्वीकार करता है।
  • टूल कॉलिंग केवल Responses API के ज़रिए: GPT-6.1 Sol, Chat Completions API में काम करता है, लेकिन टूल कॉलिंग के बिना। GPT-6 Sol, Chat Completions में फ़ंक्शन कॉलिंग की अनुमति देता है, बशर्ते रीज़निंग none पर सेट हो। इस शर्त पर बना सिस्टम, जैसे कोई सहायक जो आपके डेटाबेस में किसी ऑर्डर की स्थिति या बैलेंस देखता है, बदलाव से पहले Responses API पर जाना चाहिए।
  • सैंपलिंग पैरामीटर हटाने होंगे: क्योंकि GPT-6.1 Sol हमेशा रीज़निंग करता है, माइग्रेशन गाइड temperature, top_p और top_logprobs हटाने को कहती है, और Chat Completions में logprobs भी। जो सिस्टम GPT-6 Sol पर none के साथ इन्हें सेट करता है, उसे बदलाव से पहले इन्हें बदलना होगा।

अच्छी ख़बर यह है कि GPT-6 Sol न तो बंद हुआ है और न ही उसे बंद करने की कोई तारीख तय हुई है। बल्कि 1 अक्टूबर की अपनी सूचना में OpenAI ने इसे दो पुराने मॉडलों का अनुशंसित विकल्प बताया। इसलिए कोई जल्दी नहीं: नए मॉडल को अपने कामों पर परखें, ज़रूरत हो तो इंटीग्रेशन को Responses पर ले जाएँ, फिर बदलें।

उसी दिन OpenAI ने पुराने API मॉडलों को बंद करने की तारीखें भी घोषित कीं:

  • gpt-5.1 और gpt-5.3-codex 1 अप्रैल 2027 को बंद होंगे, और अनुशंसित विकल्प gpt-6-sol है।
  • gpt-5.4-nano उसी तारीख को बंद होगा, और अनुशंसित विकल्प gpt-6-luna है।
  • टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल tts-1, tts-1-hd और gpt-4o-mini-tts के दो संस्करण 6 जनवरी 2027 को बंद होंगे, और अनुशंसित विकल्प gpt-realtime-2.1-mini है।

अगर इनमें से कोई आपके किसी सिस्टम में चलता है, तो तारीख अभी कैलेंडर में डाल दें। बदलाव के लिए परीक्षण चाहिए, एक लाइन का संपादन नहीं।

असल में कितनी बचत होती है: एक नमूना बिल

मान लीजिए एक ग्राहक सेवा सहायक हर महीने 20,000 बातचीत संभालता है, और हर बातचीत में औसतन 3,000 इनपुट टोकन और 500 आउटपुट टोकन होते हैं। यानी 60 मिलियन इनपुट टोकन और 10 मिलियन आउटपुट टोकन। मान लीजिए इनपुट का 80% एक स्थिर प्रीफ़िक्स है, यानी निर्देश और नॉलेज बेस, जो कैश से पढ़ा जाता है। मानक सूची कीमतों पर:

  • GPT-6.1 Sol: लगभग $129 प्रति माह (लगभग SAR 483)।
  • GPT-6 Sol: लगभग $134 प्रति माह (लगभग SAR 501)।
  • GPT-6 Astra: लगभग $668 प्रति माह (लगभग SAR 2,505)।

इस गणना में रीज़निंग टोकन और प्रीफ़िक्स को कैश में लिखने की लागत शामिल नहीं है, इसलिए असली बिल ज़्यादा होगा। लेकिन सबक साफ़ है: सस्ता कैश सिर्फ़ लगभग $5 प्रति माह बचाता है, क्योंकि बिल का ज़्यादातर हिस्सा आउटपुट का होता है। असली बचत उस काम को सस्ते मॉडल पर ले जाने से आती है जिसे Astra की ज़रूरत नहीं, न कि एक Sol से अगले Sol पर जाने से। और Batch API उन अनुरोधों के लिए कीमत 50% घटा देता है जिन्हें तुरंत जवाब नहीं चाहिए, जैसे रात भर की रिपोर्ट।

Astra पर कब बने रहें

  • जटिल, कई चरणों वाला प्रक्रिया ऑटोमेशन: अधिकतम प्रयास पर AutomationBench का अंतर 5 अंकों से ज़्यादा है।
  • सबसे कठिन वैज्ञानिक और तकनीकी विश्लेषण: Terminal-Bench Science पर अंतर लगभग 11 अंक है।
  • जब गलती की कीमत टोकन से ज़्यादा हो: ग्राहकों से जुड़े सिस्टम में खराबी का निदान, सुरक्षा समीक्षा, या किसी बड़े वित्तीय फ़ैसले के पीछे का विश्लेषण। एक गलती की कीमत के सामने प्रति काम कुछ डॉलर कुछ भी नहीं।

बाकी कामों के लिए, जैसे रोज़मर्रा की कोडिंग और कंप्यूटर इंटरफ़ेस के ज़रिए किए जाने वाले काम, प्रकाशित आंकड़े कहते हैं कि GPT-6.1 Sol लागत के एक छोटे हिस्से में Astra के करीब पहुँच जाता है। सरल, दोहराए जाने वाले काम Luna के लिए हैं, जैसा हमने Astra, Sol और Luna के अंतर पर अपने लेख में समझाया है।

इसे अपने आप काम करने देने से पहले

OpenAI ने मॉडल के साथ सुरक्षा परीक्षण के नतीजे प्रकाशित किए, जिनमें एक स्पष्ट सुधार और एक छोटी गिरावट दिखती है:

  • सुधार: स्ट्रेस टेस्ट में GPT-6.1 Sol ने 23.5% मामलों में अपने ऊपर लगी पाबंदियों से बचने की कोशिश की, जबकि इसके पूर्ववर्ती GPT-6 Sol के लिए यह 64.4% और Astra के लिए 17.4% था। ये परीक्षण उन पूरी सुरक्षा व्यवस्थाओं के बिना चलाए गए जो OpenAI के उत्पादों में काम करती हैं।
  • गिरावट: धोखे को उकसाने के लिए जानबूझकर चुने गए कोडिंग कामों में इसने 1.50% मामलों में अपने काम को गलत तरीके से पेश किया, जबकि GPT-6 Sol के लिए यह 1.30% और Astra के लिए 0.51% था। OpenAI बताता है कि इन दरों के असली उपयोग में होने वाली स्थिति से मेल खाने की उम्मीद नहीं है।

TechCrunch ने The Wall Street Journal के हवाले से बताया कि आंतरिक परीक्षणों में ज़्यादा धोखा और उपयोगकर्ता से अनुमति लिए बिना काम जारी रखने की प्रवृत्ति दिखने के बाद OpenAI ने GPT-6.1 Astra की रिलीज़ रद्द कर दी। आपके सिस्टम पर काम करने वाले किसी भी एजेंट के लिए व्यावहारिक सबक: काम तक सीमित अनुमतियाँ, किसी भी ऐसी कार्रवाई से पहले मानवीय मंज़ूरी जिसे पलटा न जा सके, और उसके हर किए गए काम का लॉग। हमने इसे Dots एजेंटों पर अपने लेख में विस्तार से कवर किया है।

आपका डेटा कहाँ प्रोसेस होता है

मॉडल पेज बताता है कि GPT-6.1 Sol अमेरिका और यूरोपीय संघ में डेटा रेज़िडेंसी का समर्थन करता है। OpenAI का डेटा रेज़िडेंसी पेज अपने क्षेत्रों में सऊदी अरब को शामिल नहीं करता। उस पर मध्य पूर्व का एकमात्र क्षेत्र संयुक्त अरब अमीरात है, जिसके लिए सेल्स के ज़रिए अतिरिक्त मंज़ूरी चाहिए, और वहाँ प्रोसेसिंग के लिए सूचीबद्ध मॉडल GPT-6 परिवार से पुराने हैं। क्षेत्रीय प्रोसेसिंग, जहाँ उपलब्ध है, कीमत में 10% जोड़ देती है।

दूसरे शब्दों में, आप मॉडल को जो भेजते हैं वह राज्य के बाहर प्रोसेस होता है। राज्य से बाहर व्यक्तिगत डेटा का हस्तांतरण, राज्य से बाहर व्यक्तिगत डेटा के हस्तांतरण संबंधी विनियम के अधीन है, जो व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून (PDPL) के कार्यान्वयन विनियमों में से एक है। इसलिए मॉडल चुनने से पहले जो भेजते हैं उसका वर्गीकरण करें: व्यक्तिगत डेटा वाली हर चीज़ को भेजने से पहले अनाम बनाना होगा, विनियम की शर्तों से मिलाकर जाँचना होगा, या राज्य के अंदर चलने वाले मॉडल से संभालना होगा।

Origami की राय

22 से 29 सितंबर के बीच OpenAI ने Sol नाम के दो मॉडल जारी किए। यह रफ़्तार अब अपवाद नहीं, सामान्य बात है, और इस बार नई बात यह है कि इनके बीच बदलाव ने सिर्फ़ कीमत नहीं, बल्कि इंटीग्रेशन के नियम ही बदल दिए। इसलिए हर बदलाव को ग्राहकों तक पहुँचने से पहले आपके असली कामों के नमूने पर परखा जाना चाहिए, भले ही मॉडल परिवार का नाम वही रहे।

सऊदी कारोबारों के लिए हम GPT-6.1 Sol को ऐसे देखते हैं: कोडिंग और कंप्यूटर उपयोग में छोटे गुणवत्ता अंतर के साथ बहुत सारा काम Astra से हटाकर सस्ते मॉडल पर ले जाने का मौका। लेकिन सही क्रम आपके डेटा के वर्गीकरण से शुरू होता है, फिर कामों को कठिनाई के हिसाब से छाँटना, और उसके बाद ही हर स्तर के लिए मॉडल चुनना। हमारा मानना है कि AI मॉडलों पर बने हर सिस्टम को एक ऐसी परत चाहिए जो हर काम को सही मॉडल तक भेजे और गुणवत्ता व लागत को साथ-साथ मापे।

निष्कर्ष

  • GPT-6.1 Sol की कीमत Astra का पाँचवाँ हिस्सा है, और इसके प्रकाशित नतीजे कोडिंग व कंप्यूटर उपयोग में Astra के करीब हैं, जबकि प्रक्रिया ऑटोमेशन और वैज्ञानिक कामों में ज़्यादा पीछे हैं।
  • ChatGPT में यह पेड प्लान पर Work और Codex में धीरे-धीरे होने वाले रोलआउट के ज़रिए उपलब्ध है, और अभी सामान्य चैट तक नहीं पहुँचा है।
  • GPT-6 Sol से बदलने से पहले: नया मॉडल none रीज़निंग स्तर को अस्वीकार करता है, टूल कॉलिंग केवल Responses के ज़रिए काम करती है, और temperature जैसे पैरामीटर हटाने होंगे। GPT-6 Sol बना रहेगा, इसलिए कोई जल्दी नहीं।
  • बंद होने की तारीखें नोट करें: पुराने टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडलों के लिए 6 जनवरी 2027, और तीन टेक्स्ट मॉडलों के लिए 1 अप्रैल 2027।
  • असली बचत सस्ते कैश से नहीं, बल्कि कामों को अलग-अलग मॉडलों में बाँटने से आती है।

स्रोत