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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

GPT-5.6 Sol es el modelo insignia GPT-5.6 de OpenAI para trabajos profesionales complejos. Combina la comprensión de texto e imágenes, razonamiento configurable y herramientas con un contexto de 1.050.000 tokens para producir código, análisis y documentos respaldados por fuentes.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

GPT-5.6 Sol es el modelo insignia de OpenAI dentro de la familia GPT-5.6 para trabajos profesionales complejos. Corresponde al nivel de modelo principal utilizado en las familias GPT-5 anteriores y conserva su propia edición con nombre. Acepta texto e imágenes y genera texto, incluidos análisis, código, documentos y hallazgos estructurados. Su perfil estándar es independiente de la ejecución con razonamiento Pro de Sol.

Preparar trabajos exigentes

Define el resultado, las fuentes pertinentes y las condiciones que debe cumplir. Para trabajos de software, proporciona los archivos o fragmentos pertinentes, el comportamiento observado, el esperado y las restricciones. Para un análisis profesional, identifica la decisión, los criterios de comparación y las pruebas. Una instrucción ilustrativa es: «Compara estas soluciones con la especificación, identifica las dependencias y elabora una recomendación con la condición de la fuente que respalda cada hallazgo».

Si las imágenes contienen pruebas, etiquétalas e indica el gráfico, el diagrama o el elemento de la interfaz que debe analizarse. Pide que la respuesta separe el detalle observado de la interpretación. Para redacción o edición, indica el lector previsto y los hechos que deben conservarse; después, define el entregable final y su estructura requerida.

Esfuerzo, ejecución y continuidad del contexto

El proveedor admite los niveles de esfuerzo none, low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. El modo de razonamiento estándar es el predeterminado; Pro hace que el modelo trabaje más en tareas difíciles. Son controles independientes, por lo que el esfuerzo no cambia por sí mismo el modelo con nombre ni convierte Pro en una nueva edición base.

El perfil de razonamiento de GPT-5.6 incorpora por defecto el razonamiento disponible de turnos anteriores al siguiente paso, con un ajuste de contexto para los flujos compatibles. Mantén claros los requisitos aceptados y las observaciones durante la conversación, y conserva la distinción entre una idea intermedia y un hallazgo final. El material conservado sigue consumiendo contexto.

Límites y preparación de las fuentes

La ficha de Sol indica un contexto de 1.050.000 tokens, hasta 922.000 tokens de entrada y hasta 128.000 tokens de salida, con una fecha de corte de conocimientos del 16 de febrero de 2026. El razonamiento consume espacio de respuesta aunque no se muestre como respuesta final. Deja espacio para los resultados de las herramientas y el entregable completado, e inspecciona una respuesta que alcance su presupuesto antes de utilizarla.

Organiza los documentos largos y el código en torno a la pregunta real. Conserva las etiquetas de las fuentes y los límites pertinentes para que una conclusión pueda identificar el material del que depende. Para hechos actuales, proporciona pasajes de fuentes con autoridad en la materia o herramientas de consulta adecuadas, en lugar de confiar en los conocimientos de entrenamiento de la época de la fecha de corte.

Herramientas y salidas

OpenAI incluye Structured Outputs, respuestas en flujo y llamadas a funciones. Las herramientas documentadas incluyen búsqueda web y en archivos, generación de imágenes, un intérprete de código, operaciones de línea de comandos y de aplicación de cambios en archivos, habilidades, uso del ordenador, conexiones MCP y búsqueda de herramientas. La aplicación proporciona y ejecuta sus operaciones y devuelve observaciones para el siguiente paso del modelo. La salida propia del modelo sigue siendo texto, mientras que los medios o las acciones producidos por herramientas tienen sus propios resultados.

Define propósitos y esquemas específicos para las funciones. Para un registro de datos, especifica el significado de los campos y las convenciones para los valores ausentes. Comprueba los valores con las fuentes y el código con el comportamiento solicitado. Una entrega útil presenta con claridad el resultado, las pruebas y las condiciones sin resolver; una operación propuesta o un comando de validación son distintos del trabajo realmente ejecutado.

GPT-5.6 Sol es independiente de Terra, Luna y los modelos GPT-6 posteriores; el alias gpt-5.6 de OpenAI apunta a Sol. Conserva ese perfil cuando la tarea dependa de su fecha de corte de conocimientos, los controles de razonamiento o los límites de contexto.

Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes POST /v1/batches openai/gpt-5.6-sol:batch

openai/gpt-5.6-sol:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-sol:batch

Primeros pasos

GPT-5.6 Sol es el modelo insignia GPT-5.6 de OpenAI para trabajos profesionales complejos. Combina la comprensión de texto e imágenes, razonamiento configurable y herramientas con un contexto de 1.050.000 tokens para producir código, análisis y documentos respaldados por fuentes.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes POST /v1/batches
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
JSON de results[].response.body incluido directamente
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampoendpointTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
/v1/chat/completions
Predeterminado—
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
openai/gpt-5.6-sol:batch
Predeterminado—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
24h
Predeterminado—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
openai/gpt-5.6-sol:batch, openai/gpt-5.6-sol
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
openai
Predeterminado—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores y límites
false, null
Predeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetrorepresentationContratorequests[] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom_id y body
Parámetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parámetrofile_materialContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests[]. No se utiliza purpose de carga, input_file_id ni ninguna referencia a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST.
Parámetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final
Parámetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parámetroschema_scopeContratoCuerpos de Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.01 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive272.000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.01 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de272.000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.015 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.005 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.6-sol:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.6-sol:batch', 'openai/gpt-5.6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-sol:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes

JSON de results[].response.body incluido directamente

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Consultar el estado de la tarea
curl · estado de la operación original
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results[] completados como JSONL sin filtrarlos.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el ID de la operación original. 503 result_pending_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce.

Campos de respuesta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo.Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío.
Respuesta401 · authentication_errorCondiciónClave API no válida.Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada.
Respuesta403 · permission_errorCondiciónGrupo de Batch no disponible.Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo.
Respuesta422 · invalid_request_errorCondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción.Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo.
Respuesta422 · price_unavailableCondiciónNo se puede calcular el presupuesto de la entrada de Batch.Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia.
Respuesta402 · billing_errorCondiciónReserva de Batch no disponible.Siguiente pasoResuelve la admisión antes de enviar una nueva solicitud.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios.
Respuesta503 · api_errorCondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible.Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta.
Respuesta503 · result_pending_checkCondiciónEl resultado original requiere comprobación; X-Should-Retry:false.Siguiente pasoConserva el operation_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original.
Respuesta404 · not_foundCondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad.Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

openai/gpt-5.6-sol:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol:batch: requests.min_items: 1

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