OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour les travaux professionnels complexes. Il combine la compréhension du texte et des images, un raisonnement configurable et des outils avec un contexte de 1 050 000 tokens pour produire du code, des analyses et des documents étayés par des sources.
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.6 Sol est le modèle phare d’OpenAI au sein de la famille GPT-5.6 pour les travaux professionnels complexes. Il correspond au niveau de modèle principal utilisé dans les anciennes familles GPT-5, tout en gardant sa propre édition nommée. Il accepte du texte et des images et génère du texte, notamment des analyses, du code, des documents et des constatations structurées. Son profil standard est distinct de l’exécution avec raisonnement Pro de Sol.
Préparer un travail exigeant
Définissez le résultat voulu, les sources pertinentes et les conditions qu’un résultat doit satisfaire. Pour un travail logiciel, fournissez les fichiers ou extraits pertinents, le comportement observé, le comportement attendu et les contraintes. Pour une analyse professionnelle, identifiez la décision, les critères de comparaison et les éléments probants. Un exemple d’instruction est : « Comparez ces approches à la spécification, identifiez les dépendances et produisez une recommandation avec la condition source qui soutient chaque constatation. »
Si des images contiennent des éléments probants, étiquetez-les et précisez le graphique, le schéma ou l’élément d’interface à analyser. Demandez à la réponse de distinguer le détail observé de l’interprétation. Pour la rédaction ou la révision, donnez le lecteur visé et les faits à conserver, puis nommez le résultat final et sa structure requise.
Effort, exécution et poursuite du contexte
Le concepteur prend en charge les efforts none, low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Le mode de raisonnement standard est la valeur par défaut ; Pro augmente le travail du modèle pour les tâches difficiles. Ce sont des réglages indépendants : l’effort ne change donc pas à lui seul le modèle nommé et ne fait pas de Pro une nouvelle édition de base.
Le profil de raisonnement GPT-5.6 réintègre par défaut le raisonnement disponible des tours précédents à l’étape suivante, avec un réglage de contexte pour les processus pris en charge. Gardez les exigences acceptées et les observations claires au fil de la conversation, et préservez la distinction entre une idée intermédiaire et une constatation finale. Le matériau conservé consomme toujours du contexte.
Limites et préparation des sources
La fiche de Sol indique un contexte de 1 050 000 tokens, jusqu’à 922 000 tokens d’entrée et jusqu’à 128 000 tokens de sortie, avec une date limite des connaissances au 16 février 2026. Le raisonnement consomme de l’espace de réponse même lorsqu’il n’est pas affiché comme réponse finale. Gardez de la place pour les résultats d’outils et le résultat achevé, et examinez une réponse qui atteint son budget avant de l’utiliser.
Organisez les longs documents et le code autour de la question réelle. Gardez les étiquettes de source et les limites pertinentes afin qu’une conclusion puisse identifier le matériau dont elle dépend. Pour les faits actuels, fournissez des passages faisant autorité ou des outils de recherche adaptés plutôt que de vous appuyer sur les connaissances d’entraînement de l’époque de la date limite.
Outils et sorties
OpenAI répertorie Structured Outputs, le streaming et les appels de fonctions. Les outils documentés comprennent la recherche web et dans les fichiers, la génération d’images, un interpréteur de code, les opérations de ligne de commande et d’application de correctifs, les compétences, l’utilisation de l’ordinateur, les connexions MCP et la recherche d’outils. L’application fournit et exécute ses opérations et renvoie des observations pour l’étape suivante du modèle. La sortie propre au modèle reste du texte, tandis que les médias ou actions produits par des outils ont leurs propres résultats.
Donnez aux fonctions des buts et des schémas précis. Pour un enregistrement de données, définissez la signification des champs et les conventions de valeurs manquantes. Vérifiez les valeurs par rapport aux sources et le code par rapport au comportement demandé. Une transmission utile présente clairement le résultat, les éléments probants et les conditions non résolues ; une opération proposée ou une commande de validation est distincte d’un travail réellement exécuté.
GPT-5.6 Sol est distinct de Terra, de Luna et des modèles GPT-6 ultérieurs ; l’alias gpt-5.6 d’OpenAI pointe vers Sol. Préservez ce profil lorsque la tâche dépend de sa date limite des connaissances, de ses réglages de raisonnement ou de ses limites de contexte.
Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches openai/gpt-5.6-sol:batch
openai/gpt-5.6-sol:batchPremiers pas
GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour les travaux professionnels complexes. Il combine la compréhension du texte et des images, un raisonnement configurable et des outils avec un contexte de 1 050 000 tokens pour produire du code, des analyses et des documents étayés par des sources.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches
- Entrée
text- Sortie
text- Format de sortie
- JSON results[].response.body intégré
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champendpoint | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— |
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5.6-sol:batch | Par défaut— |
Champrequests | Typebatch_item[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champrequests[].custom_id | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.messages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcompletion_window | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.model | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai/gpt-5.6-sol:batch, openai/gpt-5.6-sol | Par défaut— |
Champprovider.only | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai | Par défaut— |
Champprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— |
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratendpoint, model, requests |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerepresentation | Contratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body |
Paramètrerequest_endpoint_profile | Contrat/v1/chat/completions |
Paramètrefile_material | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests[]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input_file_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. |
Paramètreserialization_order | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier |
Paramètreoptional_controls | Contratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Paramètreschema_scope | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. |
Cycle de vie : asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de272'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.015 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Traitement par lots
set -eu
: "${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.
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Traitement par lots
JSON results[].response.body intégré
GET /v1/batches/{operation_id}
Vérifier l’état de la tâche
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
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results[] terminés au format JSONL sans filtrage.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result_pending_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champresults[].custom_id | Typestring |
Champresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Champresults[].error | Typeobject|null |
Champusage | Typeobject|null |
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champendpoint | Typestring |
Champstatus | Typestring |
Champrequest_counts | Typeobject |
Champresults[].id | Typestring |
Champresults[].response.status_code | Typeinteger |
Champresults[].response.request_id | Typestring |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. |
Réponse401 · authentication_error | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. |
Réponse403 · permission_error | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. |
Réponse422 · invalid_request_error | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. |
Réponse422 · price_unavailable | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. |
Réponse402 · billing_error | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête. |
Réponse503 · price_unavailable | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix. |
Réponse503 · api_error | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. |
Réponse503 · result_pending_check | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. |
Réponse404 · not_found | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol:batch
Alias des chemins de méthode
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
ID d’appel associés
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:text→text- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:requests.min_items:1