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OpenAI: GPT-5.6 Sol

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OpenAI: GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

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 dans la famille GPT-5.6. Il est destiné aux travaux professionnels complexes, notamment au raisonnement, à la programmation et aux tâches d’agents en plusieurs étapes. Son profil publié met l’accent sur les processus en ligne de commande et les travaux de programmation étendus. Les entrées textuelles et visuelles permettent une réponse textuelle, tandis qu’un environnement d’outils associé peut effectuer les actions et produire les livrables nécessaires à une tâche plus vaste.

Mener une tâche de programmation selon ses critères d’acceptation

Décrivez le comportement à livrer à l’utilisateur et fournissez le code pertinent, les contraintes et les échecs observés. Un cahier des charges à l’échelle du projet peut identifier les modules concernés, leurs contrats et les vérifications qui établiraient le résultat attendu. Délimitez suffisamment la modification demandée pour pouvoir examiner ensemble l’implémentation proposée et sa validation.

Pour un processus en ligne de commande, conservez la sortie réelle des commandes et l’état pertinent pour l’étape suivante. Demandez une prochaine action permettant de départager les causes lorsque les éléments observés laissent plusieurs explications possibles. Une proposition du modèle devient utile lorsque l’environnement d’outils qui l’entoure effectue l’action et fournit son résultat, ce qui permet de poursuivre à partir du comportement observé.

Combiner les éléments visuels et les documents écrits

Une tâche d’interface peut inclure des captures d’écran avec ses exigences et son code source. Identifiez les écrans et les états pertinents et précisez les contrôles ou contenus à préserver. Une tâche documentaire peut fournir des passages sources et demander une comparaison, une explication ou une extraction structurée. Conservez les identifiants de source avec les conclusions finales afin qu’un lecteur puisse vérifier les éléments qui étayent chaque conclusion.

Le modèle prend en charge les sorties structurées et l’appel de fonctions. Définissez les champs du résultat ou les opérations disponibles en fonction de la tâche. Validez les valeurs renvoyées au regard des preuves et conservez les observations réelles des outils lorsqu’une étape ultérieure dépend d’un fait récupéré, d’un calcul ou d’une modification de fichier.

Raisonnement et vaste contexte de travail

OpenAI documente les choix d’effort none, low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Précisez la profondeur et le livrable exigés par le problème. Pour une décision de conception substantielle, indiquez les options, les conséquences et les critères qui doivent déterminer la recommandation. Pour l’implémentation, identifiez le comportement à démontrer après la modification.

Le fabricant indique une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens. Organisez les travaux longs autour des sources, des décisions établies, des actions terminées et des questions ouvertes. Réservez de l’espace pour le résultat et gardez visibles les dernières observations pertinentes, plutôt que de vous appuyer sur la répétition du contexte général pour faire avancer la tâche.

Sortie du modèle et livrables des outils

OpenAI documente la diffusion en continu et un environnement doté d’outils couvrant la recherche sur le Web, la recherche dans les fichiers, la génération d’images, l’interprétation de code, les opérations en ligne de commande, l’application de correctifs, l’utilisation de l’ordinateur et MCP. Ces outils apportent des capacités autour de la réponse textuelle du modèle. Une application choisit les opérations à exposer et renvoie leurs résultats réels au processus.

Un livrable Sol utile relie le résultat demandé au livrable et aux preuves : une modification avec sa validation, une analyse reliée à ses sources ou un résultat d’outil terminé avec son contexte pertinent. Préservez cet état final afin qu’une tâche ultérieure puisse poursuivre à partir du travail déjà établi.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Correct a command-line failure signal

Review this Node.js CLI fragment: try { await importFile(path); console.log("Imported"); } catch (err) { console.error(err.message); process.exitCode = 0; }. Import failures must produce a nonzero exit status and never print Imported. Return a minimal patch and acceptance checks for one successful import and one rejected import.

Résultat attendu

A focused code patch with expected stdout, stderr and exit status for the success and failure cases.

Vérifier le résultat

Run each case in a separate process and check the actual exit status, not only the displayed error.
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages gpt-5.6-sol

gpt-5.6-sol

OpenAI /gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text, image
Types de sortie
text
Contexte
1 050 000 tokens
Sortie maximale
128 000 tokens
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_block[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampsystemTypestring|content_block[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limites
Minimum: 1
La limite s’applique à: plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champstop_sequencesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypetool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: outil fourni
Par défaut—
Champtools[].descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].input_schemaTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champthinking.typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champthinking.budget_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champoutput_config.effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmetadataTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champcache_controlTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content ou bloc type=text

Texte + image

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrematerial_typesContrattext, image
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratnull
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
Paramètretext_file_materialContratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte

Cycle de vie : exact retained published method

Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.

Tarifs

Tarifs des méthodes Ailoot

Ailoot Messages AnthropicPOST /v1/messages
Entrée
0,004 USD / 1K
Sortie
0,02 USD / 1K
Lecture du cache
0,0004 USD / 1K
Écriture dans le cache
0,005 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0,005 USD / 1K tokens

Prix selon la longueur de la requête · Messages Anthropic

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272 000]Entrée0,004 USDSortie0,02 USDLecture du cache0,0004 USDÉcriture dans le cache0,005 USDCache 5 min0,005 USDCache 1 hTarif de base : —
Taille de la requête, en tokens(272 000; ∞)Entrée0,008 USDSortie0,03 USDLecture du cache0,0008 USDÉcriture dans le cache0,01 USDCache 5 min0,01 USDCache 1 hTarif de base : —

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

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 →

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Exemples de requêtes

Ailoot · Messages Anthropic

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gpt-5.6-sol',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot · Messages Anthropic

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses gpt-5.6-sol

gpt-5.6-sol

OpenAI /gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Types d’entrée
text, image
Types de sortie
text
Contexte
1 050 000 tokens
Sortie maximale
128 000 tokens
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampinputTypestring|input_item[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champinput[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
message, reasoning, function_call, function_call_output
Par défaut—
Champinput[].contentTypestring|content_part[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champinput[].call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: function_call_output ; conservez le call_id réellement renvoyé
Par défaut—
Champinput[].outputTypestring|content_part[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: function_call_output
Par défaut—
Champmax_output_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypetool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning.effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning.summaryTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtext.formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtext.verbosityTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampincludeTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstoreTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprevious_response_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Exigence relative à l’ID: Uniquement un identifiant de réponse réel issu d’une continuation prise en charge
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_keyTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

texte d’entrée ou partie input_text

Texte + image

{type:input_image,image_url}

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrematerial_typesContrattext, image
ParamètrerequiredContratmodel, input
Paramètreoptional_controlsContratnull
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
Paramètretext_file_materialContratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte

Cycle de vie : exact retained published method

Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.

Tarifs

Tarifs des méthodes Ailoot

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Entrée
0,004 USD / 1K
Sortie
0,02 USD / 1K
Lecture du cache
0,0004 USD / 1K
Écriture dans le cache
0,005 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0,005 USD / 1K tokens

Prix selon la longueur de la requête · OpenAI Responses

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272 000]Entrée0,004 USDSortie0,02 USDLecture du cache0,0004 USDÉcriture dans le cache0,005 USDCache 5 min0,005 USDCache 1 hTarif de base : —
Taille de la requête, en tokens(272 000; ∞)Entrée0,008 USDSortie0,03 USDLecture du cache0,0008 USDÉcriture dans le cache0,01 USDCache 5 min0,01 USDCache 1 hTarif de base : —

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

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 →

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Exemples de requêtes

Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En streaming, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampstatusTypestring
Champoutput[]Typemessage|reasoning|function_call|other item
Champoutput[].content[]Typecontent part
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions gpt-5.6-sol

gpt-5.6-sol

OpenAI /gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text, image
Types de sortie
text
Contexte
1 050 000 tokens
Sortie maximale
128 000 tokens
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Texte + image

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrematerial_typesContrattext, image
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètreoptional_controlsContratnull
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
Paramètretext_file_materialContratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte

Cycle de vie : exact retained published method

Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.

Tarifs

Tarifs des méthodes Ailoot

Ailoot Chat OpenAIPOST /v1/chat/completions
Entrée
0,004 USD / 1K
Sortie
0,02 USD / 1K
Lecture du cache
0,0004 USD / 1K
Écriture dans le cache
0,005 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0,005 USD / 1K tokens

Prix selon la longueur de la requête · Chat OpenAI

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272 000]Entrée0,004 USDSortie0,02 USDLecture du cache0,0004 USDÉcriture dans le cache0,005 USDCache 5 min0,005 USDCache 1 hTarif de base : —
Taille de la requête, en tokens(272 000; ∞)Entrée0,008 USDSortie0,03 USDLecture du cache0,0008 USDÉcriture dans le cache0,01 USDCache 5 min0,01 USDCache 1 hTarif de base : —

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

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 →

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par tokenBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Exemples de requêtes

Ailoot · Chat OpenAI

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions gpt-5.6-sol

gpt-5.6-sol

OpenAI /gpt-5.6-sol
ID du modèle
  • gpt-5.6-sol
  • openai/gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text
Types de sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Effort de raisonnement · aucun
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul
Effort de raisonnement · xhigh
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 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 · Chat OpenAI

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-sol", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages gpt-5.6-sol

gpt-5.6-sol

OpenAI /gpt-5.6-sol
ID du modèle
  • gpt-5.6-sol
  • openai/gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text
Types de sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Effort de raisonnement · aucun
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul
Effort de raisonnement · xhigh
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 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 · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions openai/gpt-5.6-sol

openai/gpt-5.6-sol

OpenAI /openai/gpt-5.6-sol
ID du modèle
  • gpt-5.6-sol
  • openai/gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text
Types de sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
openai/gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Effort de raisonnement · aucun
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul
Effort de raisonnement · xhigh
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 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 · Chat OpenAI

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages openai/gpt-5.6-sol

openai/gpt-5.6-sol

OpenAI /openai/gpt-5.6-sol
ID du modèle
  • gpt-5.6-sol
  • openai/gpt-5.6-sol

Premiers pas

GPT-5.6 Sol est le modèle phare GPT-5.6 d’OpenAI pour le raisonnement complexe, la programmation et les processus étendus d’agents. Il prend en charge le texte et les images en entrée, les résultats structurés et l’utilisation d’outils, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un effort de raisonnement réglable.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text
Types de sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
openai/gpt-5.6-sol
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Effort de raisonnement · aucun
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul
Effort de raisonnement · xhigh
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.06 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de272 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.02 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.09 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.002 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.025 / 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 · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

openai/gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-sol

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/messages · gpt-5.6-sol: text, image → text

POST /v1/responses · gpt-5.6-sol: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: text → text

POST /v1/messages · gpt-5.6-sol: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.6-sol: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-5.6-sol: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/messages · gpt-5.6-sol: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · gpt-5.6-sol: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: model, messages, stream

POST /v1/messages · gpt-5.6-sol: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.6-sol: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-5.6-sol: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/messages · gpt-5.6-sol: ctx: 1050000; max_out: 128000; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · gpt-5.6-sol: ctx: 1050000; max_out: 128000

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: ctx: 1050000; max_out: 128000; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · gpt-5.6-sol: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.6-sol: messages.min_items: 1

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