GPT-6 Sol से GPT-6.1 Sol पर बदलें? प्रदर्शन, कीमत और Codex सेटिंग की तुलना

अगर आप Codex में GPT-6 Sol इस्तेमाल कर रहे हैं, तो GPT-6.1 Sol को Medium स्तर पर आज़माना एक उचित अगला कदम है। OpenAI ने 29 सितंबर 2026 को Codex और ChatGPT Work में 6.1 Sol जोड़ा और जटिल कोडिंग तथा लंबे कामों के लिए इसकी सिफारिश की है। लेकिन हमने जिन आधिकारिक स्रोतों की जाँच की, उनमें 6 Sol के मुकाबले सटीकता या गति में सुधार का सीधा प्रतिशत नहीं दिया गया है। नए मॉडल को आज़माने के कारणों और अभी तक न मापे गए परिणामों को अलग रखें।

6 Sol और 6.1 Sol में क्या बदला?

OpenAI का Codex बदलाव रिकॉर्ड 6.1 Sol के जुड़ने की तारीख 29 सितंबर 2026 बताता है। GPT-6 Sol लगभग एक सप्ताह पहले, 22 सितंबर को अमेरिकी समय के अनुसार आया था। 6 Sol का मॉडल पृष्ठ उसे जटिल कोडिंग और एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया बताता है, जबकि 6.1 Sol का पृष्ठ जटिल कोडिंग, कंप्यूटर इस्तेमाल और पेशेवर काम में Astra के करीब प्रदर्शन बताता है। “Astra के करीब” OpenAI का मॉडल संबंधी वर्णन है, 6 Sol से अंतर का माप नहीं।

आँकड़े और समर्थित सुविधाएँ: OpenAI API के 6 Sol और 6.1 Sol विनिर्देश। संदर्भ सीमा में इनपुट और आउटपुट का कुल योग शामिल है; इसका मतलब एक जवाब में 1,050,000 अक्षर लिखना नहीं है।

कैश किए इनपुट के अलावा कीमतें समान

मानक API गति पर, हर अनुरोध में अधिकतम 272,000 इनपुट टोकन होने पर दोनों मॉडल दस लाख मानक इनपुट टोकन के लिए $2 और दस लाख आउटपुट टोकन के लिए $10 लेते हैं। केवल कैश किए इनपुट की कीमत 6 Sol के $0.20 से घटकर 6.1 Sol में $0.10 होती है। कैश में लिखने की कीमत दोनों में $2.50 है। एक ही सामग्री बार-बार भेजने पर वास्तविक कैश हिट होने से बचत हो सकती है, लेकिन सारा इनपुट नया होने पर केवल इस मूल्य तालिका से कोई बचत नहीं मिलती (देखें OpenAI API कीमतें)।

अगर आप ChatGPT खाते से Codex में लॉगिन करते हैं, तो API कीमतों को सीधे अपने बिल या उपलब्ध कामों की संख्या में न बदलें। Codex के आधिकारिक कीमत दस्तावेज़ दोनों मॉडल के लिए मानक गति पर अतिरिक्त क्रेडिट की समान दर बताते हैं: दस लाख इनपुट टोकन के लिए 50 क्रेडिट और दस लाख आउटपुट टोकन के लिए 250 क्रेडिट। कैश किया इनपुट 6 Sol में 5 और 6.1 Sol में 2.5 क्रेडिट लेता है। लेकिन सदस्यता का उपयोग काम की लंबाई, टूल कॉल, तर्क, कैश और दूसरे कारकों पर निर्भर करता है। एक दर आधी होने से आपकी योजना में दोगुना उपयोग मिलने की गारंटी नहीं होती।

कैश की आधी कीमत का मतलब पूरे काम की आधी लागत नहीं

केवल API टोकन दरों वाला उदाहरण लें: दस लाख नए इनपुट टोकन, एक करोड़ कैश किए इनपुट टोकन और दस लाख आउटपुट टोकन; कैश लिखने और टूल शुल्क शामिल नहीं हैं। ऊपर दिए ब्योरे में $10 की आउटपुट लागत समान रहती है और केवल कैश किए इनपुट का अंतर कुल रकम बदलता है। कैश किया इनपुट आधी कीमत पर है, लेकिन इस उदाहरण में कुल बचत सिर्फ लगभग 7% है। कैश न होने पर इस मूल्य तालिका के तहत अंतर शून्य है। लंबे, समान दस्तावेज़ बार-बार पढ़ने से बचत बढ़ सकती है। व्यावहारिक रूप से नया मॉडल आउटपुट, तर्क और दोबारा कोशिशों की अलग मात्रा इस्तेमाल कर सकता है। कुल बचत जानने के लिए हर काम की लागत मापना ज़रूरी है।

272,000 से अधिक इनपुट टोकन वाले API अनुरोध में पूरे अनुरोध पर इनपुट और कैश की दर दोगुनी तथा आउटपुट की दर 1.5 गुनी होती है। 1,050,000 टोकन की पूरी संदर्भ सीमा तक वही दरें लागू हों, यह ज़रूरी नहीं।

उसी कीमत पृष्ठ पर Plus और Standard Business के लिए 6 Sol में हर पाँच घंटे लगभग 15–150 और 6.1 Sol में लगभग 15–160 स्थानीय संदेशों का अनुमान है। ये निश्चित संख्या नहीं हैं। Pro में अभी पाँच घंटे की उपयोग सीमा नहीं है, हालाँकि साप्ताहिक और अन्य सीमाएँ लग सकती हैं। बाकी सीमा और रीसेट समय अपनी उपयोग स्क्रीन पर देखें। API कुंजी से Codex जोड़ने पर API शुल्क सदस्यता से अलग होते हैं।

नया संस्करण सुधार का प्रतिशत साबित नहीं करता

अपने मॉडल चयन गाइड में OpenAI जटिल तकनीकी काम और संशोधन वाले परिणामों के लिए 6.1 Sol को Medium पर शुरुआती विकल्प तथा अधिक परिष्कृत परिणामों के लिए Extra High सुझाता है। उसका Codex Models पृष्ठ भी उपलब्ध होने पर जटिल कोडिंग और एजेंट कार्यों के लिए 6.1 Sol सुझाता है। रोज़मर्रा के काम में इसे आज़माने का यह अच्छा आधिकारिक आधार है।

लेकिन एक ही काम, तर्क-प्रयास और टूल सेटिंग पर 6 Sol व 6.1 Sol की तुलना करने वाले सार्वजनिक स्कोर या रनटाइम हमें जाँचे गए OpenAI मॉडल विनिर्देश, बदलाव रिकॉर्ड और चयन गाइड में नहीं मिले। “Astra के करीब” मॉडल को Astra की तुलना में रखता है; यह 6 Sol से तेज़ होने का प्रमाण नहीं है। प्रति टोकन दर समान होने पर भी आउटपुट टोकन की अलग संख्या कुल लागत बदल सकती है। विशेषकर लंबे रिपॉज़िटरी कामों में टूल का इंतज़ार और दोबारा काम भी असर डालते हैं।

“डिज़ाइन बेहतर दिखता है” या “निर्देश बेहतर मानता है” जैसे दावों को एक कोशिश से परखना खास तौर पर मुश्किल है। वेब पृष्ठ सुधारने में दोनों मॉडल को समान पूर्णता मानदंड दें और समान चौड़ाई पर डेस्कटॉप व मोबाइल स्क्रीनशॉट की तुलना करें। पढ़ने में आसानी, दूरी, घटकों की एकरूपता, क्षैतिज ओवरफ्लो और कार्यान्वयन के परीक्षण देखें। ज़रूरी बदलाव गायब हों तो सहज जवाब सफलता नहीं है। लेख की समीक्षा में आधिकारिक स्रोतों के अनुसार तथ्य-सटीकता और पाठक का अगला कदम स्पष्ट होने को अलग आँकें। शुरू करने से पहले पूर्णता मानदंड तय करने से मॉडल बदलने का लाभ परखना आसान होता है।

Codex में कैसे बदलें

डेस्कटॉप ऐप में इनपुट बॉक्स के पास मॉडल चयन से 6.1 Sol चुनें और तर्क-प्रयास स्तर Medium (मध्यम) रखें। कुछ स्क्रीन में उन्नत सेटिंग खोलनी पड़ती हैं। आधिकारिक मॉडल गाइड के अनुसार Plus, Pro और Business में उपलब्धता धीरे-धीरे बढ़ रही है; Enterprise और Edu में व्यवस्थापक को सक्षम करना होता है। लॉन्च में Free और Go शामिल नहीं हैं। यह Work और Codex के लिए रिलीज़ है, सामान्य ChatGPT Chat के लिए नहीं; इसलिए केवल सामान्य Chat की मॉडल सूची न देखें। मॉडल न मिले तो ऐप अपडेट और अपने खाते की उपलब्धता जाँचें।

Codex CLI में एक बार शुरू करने के लिए नीचे दिए आदेश से मॉडल और तर्क-प्रयास चुनें। इससे मौजूदा काम की सेटिंग बदले बिना 6.1 आज़मा सकते हैं।

codex --model gpt-6.1-sol -c model_reasoning_effort="medium"

नई स्थानीय चैट का डिफ़ॉल्ट बदलने के लिए अपने उपयोगकर्ता config.toml में ये मान रखें और मौजूदा सेटिंग दोहराएँ नहीं। OpenAI के दस्तावेज़ बताते हैं कि डेस्कटॉप ऐप, CLI और IDE एक्सटेंशन यही फ़ाइल साझा करते हैं।

model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"

केवल डिफ़ॉल्ट बदलने से सभी सहेजी गई चैट का मॉडल नहीं बदलता। हर मौजूदा चैट में इनपुट बॉक्स के पास सेटिंग जाँचें। हमारा Codex मॉडल और तर्क सेटिंग एक साथ बदलने का गाइड तकनीकी परीक्षण और सीमाएँ बताता है। OpenAI सभी मौजूदा चैट को एक क्लिक में बदलने की प्रक्रिया नहीं बताता, और सामूहिक बदलाव किसी की सक्रिय चैट बिना पूछे रोकने का कारण नहीं है।

API कॉल बदलने वाले डेवलपर केवल मॉडल ID न बदलें। 6.1 Sol none तर्क-प्रयास नहीं स्वीकारता, इसलिए 6 Sol में none इस्तेमाल करने वाले अनुरोधों को low पर बदलकर फिर जाँचें। टूल कॉल के लिए Responses API इस्तेमाल करें। तर्क सक्षम करने वाले अनुरोध temperature और top_p जैसे पैरामीटर भी सीमित करते हैं, इसलिए पुराने पैरामीटर दोहराने से पहले माइग्रेशन गाइड देखें। आधिकारिक GPT-6 माइग्रेशन गाइड प्रभावी तर्क-प्रयास बनाए रखने और प्रतिनिधि कामों पर व्यवहार जाँचने की सिफारिश करता है।

मसलन, यदि 6 Sol में रिपॉज़िटरी पढ़ने, कारण पहचानने, सुधार करने और परीक्षण चलाने के लिए medium इस्तेमाल होता है, तो 6.1 Sol में भी शुरुआत में medium रखें। मॉडल के साथ निर्देश, टूल और परीक्षण विधि भी बदलने से परिणाम के अंतर का कारण पहचानना मुश्किल होता है। अगर केवल वर्गीकरण में 6 Sol का none इस्तेमाल था, तो 6.1 Sol में low आज़माएँ। स्पष्ट आवश्यकताओं वाले बार-बार के कामों के लिए GPT-6 Luna से तुलना भी करें; वह उपयोग के लिए बेहतर हो सकता है।

अपने काम के लिए कैसे चुनें

रोज़मर्रा के Codex इस्तेमाल में 6.1 Sol को Medium से शुरू करें। आधिकारिक सिफारिशें कई चरणों वाली कोडिंग, शोध और ऐप या दस्तावेज़ों के बीच के कामों को शामिल करती हैं। छोटे, स्पष्ट बदलावों में जाँचें कि Light पर्याप्त है या नहीं। सबसे कठिन डिज़ाइन समस्याओं या गलत निर्णय के गंभीर असर वाली समीक्षा में Astra को फिर विकल्प मानें। दोहराए जाने वाले वर्गीकरण या निष्कर्षण में Luna भी तुलना में रखें। ये शुरुआती विकल्प काम की कठिनाई और परिणाम जाँचने की क्षमता पर आधारित हैं; यह दावा नहीं कि केवल मॉडल का नाम गुणवत्ता तय करता है (देखें OpenAI के उपयोग संबंधी सुझाव)।

तुलना के निर्देश में अपेक्षित परिणाम स्पष्ट करें

कोडिंग में कह सकते हैं: “मौजूदा सार्वजनिक API बदले बिना इस फ़ंक्शन के किनारे वाले मामलों को ठीक करें। विफल होने वाला एक इनपुट दिखाएँ, फिर सुधार के बाद संबंधित परीक्षण चलाएँ और परिणाम बताएँ।” दोनों मॉडल को रिपॉज़िटरी की एक ही स्थिति से शुरू करें और सुधार की शुद्धता, परीक्षण परिणाम और अनावश्यक बदलाव जाँचें। सिर्फ “बेहतर कोड” माँगने से अपनाने लायक परिणाम चुनना कठिन होता है।

लेखन में आवश्यकताएँ तय करें: “इस सामग्री में न दिए गए आँकड़े न जोड़ें। निष्कर्ष पहले रखें और पाठक को वास्तव में आज़माने लायक तीन चरण दें।” सिर्फ नया मॉडल होने के कारण जोड़े गए बिना आधार के तथ्यों पर अंक घटाएँ। शोध की गति, मूल स्रोतों से सटीकता और विषय समझाने में चित्र व तालिकाओं की भूमिका अलग परखें। व्यावहारिक रूप से एक कोशिश का विजेता देखने के बजाय बार-बार किए जाने वाले कामों में दोबारा मेहनत घटाने वाला मॉडल चुनें।

पुराने GPT-6 Sol और Luna की Astra से तुलना, लॉन्च के मूल्यांकन और छोटे व्यावहारिक परीक्षणों के लिए हमारा GPT-6 Sol और Luna लेख देखें। उन आँकड़ों को 6.1 Sol के परिणाम न मानें। दोनों Sol मॉडल की समान शर्तों में तुलना करने वाले मूल स्रोत या दोहराए जा सकने वाले परीक्षण मिलने पर हम यह मूल्यांकन बदलेंगे।

निष्कर्ष: Medium स्तर पर नया मॉडल आज़माएँ

Codex में लंबे और जटिल काम करने वालों के लिए GPT-6.1 Sol OpenAI की नई सिफारिश है। मानक API इनपुट और आउटपुट कीमतें 6 Sol जैसी हैं, जबकि कैश किए इनपुट की कीमत आधी है। संदर्भ सीमा नहीं बदली और none तर्क-प्रयास अब उपलब्ध नहीं है। रोज़मर्रा के लिए उचित शुरुआत 6.1 Sol का Medium स्तर है। प्रकाशित स्रोत गति या सफलता दर में लाभ का आँकड़ा नहीं देते। महत्वपूर्ण परिणाम प्रकाशित करने से पहले किसी भी मॉडल के साथ मूल स्रोत, परीक्षण और वास्तविक इंटरफ़ेस जाँचें। अपनाने का निर्णय लेने से पहले समान काम की तुलना करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या 6.1 Sol हमेशा 6 Sol से तेज़ है?

हमने जिन आधिकारिक OpenAI स्रोतों की जाँच की, उनमें दोनों के समान शर्तों पर मापे हुए रनटाइम नहीं दिए गए हैं। गति की तुलना में काम, तर्क-प्रयास और टूल के इंतज़ार की शर्तें समान रखनी होंगी। केवल संस्करण संख्या तेज़ मॉडल नहीं बताती।

क्या Pro में 6.1 Sol चुनने पर अतिरिक्त शुल्क लगता है?

ChatGPT खाते से Codex इस्तेमाल करने पर केवल मॉडल चुनने से अलग API शुल्क नहीं लगता। आपकी योजना की उपयोग सीमा लगती है; अतिरिक्त क्रेडिट खरीदकर इस्तेमाल करने पर वह शेष राशि भी लागू होती है। API कुंजी वाली व्यवस्था में API दरें लगती हैं। पहले अपनी लॉगिन विधि जाँचें।

क्या मौजूदा चैट भी बदलेंगी?

config.toml नई स्थानीय चैट का डिफ़ॉल्ट मॉडल तय करता है। हर सहेजी गई चैट की सेटिंग अलग जाँचें। मॉडल बदलने से पुराने जवाब अपने आप फिर नहीं बनते।

क्या 6 Sol इस्तेमाल करते रहने का कारण है?

हाँ, पुराने माप से तुलना करने या उसी शर्त पर मौजूदा API काम दोहराने के लिए। 6 Sol API में none तर्क-प्रयास भी उपलब्ध है, जबकि 6.1 Sol में नहीं। बदलने से पहले सेटिंग और प्रतिनिधि काम जाँचें।