GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna untuk pekerjaan nyata

Ketiga model ini menempati posisi yang berbeda dalam katalog GPT-6 GetVibe. Pilihan yang tepat bergantung pada tingkat kesulitan tugas, seberapa banyak reasoning yang Anda minta, dan panjang output. Perbandingan ini menggunakan halaman model publik yang diperiksa pada 3 Oktober 2026; harga yang ditampilkan adalah nilai katalog yang dirender secara live, bukan klaim berdasarkan benchmark.

Snapshot katalog saat ini

Tanggal snapshot katalog adalah 3 Oktober 2026. Periksa setiap halaman tertaut saat Anda melakukan deployment karena tarif USD yang aktif dapat berubah.

Jangan menganggap suffix model sebagai benchmark

Nama model saja tidak memberi tahu seberapa baik model menangani repository, schema tool, atau batasan output Anda. Gunakan satu set evaluasi yang berisi bug dengan test yang gagal, fitur kecil yang melibatkan beberapa file, dan tugas penjelasan yang tidak boleh melakukan edit. Bekukan prompt, commit, pengaturan izin, dan perintah test. Catat correctness, hasil test, latency, penggunaan input/output, dan jumlah putaran perbaikan. Kami belum menjalankan benchmark publik untuk artikel ini, jadi tabel tersebut adalah perbandingan harga dan setup, bukan peringkat kualitas.

Reasoning mengubah perilaku dan biaya

Setiap model menyediakan sekumpulan pengaturan reasoning yang didokumentasikan di halaman modelnya. Gunakan pengaturan terendah yang berhasil melewati standar correctness tugas, lalu naikkan untuk kasus yang gagal. Token reasoning berkontribusi pada penggunaan output, jadi bandingkan total biaya tugas, bukan dengan mengasumsikan ukuran output yang sama. Pertahankan max_tokens cukup tinggi untuk jawaban yang diminta, tetapi jangan tanpa batas. Jika prompt Anda meminta code, penjelasan, dan test, alokasikan anggaran untuk output tersebut dengan sengaja.

Untuk pengujian pertama dengan OpenAI SDK, gunakan ID model sebagai konfigurasi, bukan menanamkannya di beberapa call site:

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"Jelaskan test yang gagal ini dan usulkan perbaikan terkecil."}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

Environment variable tersebut adalah pengaturan model; nilainya tidak diturunkan dari nama model. Simpan API key Anda di secret manager.

Mana yang sebaiknya Anda coba terlebih dahulu?

• Luna: mulai dari sini untuk perubahan singkat dan terbatas serta tugas dengan validasi mudah. Tarif katalognya yang lebih rendah menjadikannya baseline yang baik, tetapi pastikan context dan tool-nya sesuai dengan client Anda.
• Sol: pertahankan sebagai kandidat untuk pekerjaan ketika baseline Luna tidak mencapai ambang kualitas. Bandingkan pada test yang sama, bukan secara default meng-upgrade setiap request.
• 6.1 Sol: uji untuk tugas yang membutuhkan perencanaan multi-langkah atau penggunaan tool berulang. Ukur apakah model ini cukup mengurangi putaran koreksi untuk mengimbangi perbedaan biaya per token.

Gunakan perbandingan biaya coding-agent untuk test harness dan panduan reasoning effort untuk perilaku parameter. Untuk menjalankannya dengan coding agent, lihat konfigurasi Codex CLI; Claude Code menggunakan protokol Messages yang berbeda.

Buat perbandingan biaya yang adil

Catat penggunaan input dan output dari setiap percobaan, termasuk patch yang gagal dan retry. Bagi total pengeluaran dengan jumlah perubahan yang lolos kriteria test dan review Anda. Ulangi tugas untuk memperhitungkan variasi. Jangan gunakan benchmark vendor atau satu respons yang menarik sebagai proxy untuk repository Anda sendiri. Jalankan kembali set yang sama setelah perubahan harga katalog, upgrade CLI, atau perubahan prompt yang signifikan.

Simpan model yang dipilih dalam satu pengaturan environment atau project agar dapat diubah dan dikembalikan tanpa edit code. Publikasikan catatan internal singkat yang berisi tanggal, ID model, hasil test, dan link halaman model yang aktif. Ini lebih berguna daripada menganggap artikel perbandingan sebagai peringkat permanen.