Source: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/
Language: ja

# OpenAI: GPT-6 Sol Pro

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## [OpenAI: GPT-6 Sol Pro](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/)

GPT-6 SolにPro推論を組み合わせ、複雑なコーディングやエージェントの作業に利用します。コード、要件、関連する根拠を提示して、実装案、焦点を絞ったレビュー、多段階の解決策の説明を依頼できます。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-sol-pro/#method-2)

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

GPT-6 Sol Proは、OpenAIのGPT-6 SolにPro推論を適用したものを指します。基盤となるSolモデルは、複雑なコーディングとエージェント型ワークフロー向けに作られ、テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。Proは最終回答を作成するためのモデルの処理を追加します。推論労力とは別の設定であり、推論労力は選択した実行モード内でモデルが行う分析の量を制御します。このカードの基盤モデルはGPT-6 Solであり、GPT-6.1 Solとは区別されます。

開発課題では、実装すべき動作を説明し、関連するソースファイル、入力例、変更後も守るべき制約を提示します。たとえば、入力が結果に至る経路をたどり、関係する依存関係を特定し、必要な動作を維持する変更を提案するよう依頼できます。レビューでは、意図する動作と確認対象のコードを含め、具体的な問題と、それぞれがその動作に与える影響の説明を求めます。

エージェントの作業では、作業環境から得られる根拠を使って複数の判断をつなぎます。ツールはファイルの取得、計算、検査結果の返却などを行い、その結果が次の判断材料になります。OpenAIは基盤モデルのツールとして、ウェブ検索とファイル検索、画像生成ツール、コードインタープリター、ホスト型のshell操作とpatch操作、スキル、コンピューター操作、MCP接続、ツール検索を挙げています。関数呼び出し、Structured Outputs、ストリーミング、プロンプトキャッシュもサポートします。アプリケーションが利用可能な操作を管理し、実際のツール結果を返します。モデルが生成した操作の文章だけでは、操作が完了した証拠にはなりません。

提供元のGPT-6 Sol仕様は、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、922,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示しています。文書化された知識の基準時点は2026年4月20日です。基盤モデルの推論労力の選択肢はnone、low、medium、high、xhigh、maxで、既定値はmediumです。コンテキストには、表示回答に加え、課題、関連するツール結果、推論を収める必要があります。特に長いエンジニアリングの依頼では、定義と完了条件を、それらが適用される資料の近くに置きます。

OpenAIはResponses APIのProを、追加の待ち時間とモデルの処理を許容できる難しい作業向けとして説明しています。GPT-6 Solでは、組み込みツールと関数呼び出しを伴う推論にResponsesを使います。提供元のChat Completionsインターフェースでは、推論労力がnoneの場合に限り関数呼び出しがサポートされます。GPT-6のガイドでは、非同期のツール処理、実行中のターンへの指示、呼び出し間での推論の保持も説明されています。これらのワークフロー機能には、それぞれインターフェース上の要件があります。

具体的な最終成果物と、その確認方法を指定します。たとえば、パッチ案、変更する動作、検証に必要な根拠を求めたり、提示した制約に結び付けて実装案を比較したりできます。画像がインターフェースのコンテキストを提供する場合は、重要な表示上の詳細を指定します。最終回答では、重要な選択をエンジニアリングの目標に結び付け、提案された操作と、すでに得られた結果を区別します。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Review a cache invalidation contract

Review this design: reads cache user profiles for one hour; updates write the database but never evict the cache; the API promises that a successful update is visible to the next read. Identify the contract violation and compare evict-after-commit with versioned cache keys. Recommend one approach and specify the failure-path tests needed.
```

#### 期待される結果

```
A focused design review with a comparison, recommendation and tests for update and cache failure paths.
```

#### 結果の確認

```
The recommendation addresses the next-read promise and explains the remaining race or failure condition.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-sol-pro`

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=chat)

OpenAI /`openai/gpt-6-sol-pro`

### はじめに

GPT-6 SolにPro推論を組み合わせ、複雑なコーディングやエージェントの作業に利用します。コード、要件、関連する根拠を提示して、実装案、焦点を絞ったレビュー、多段階の解決策の説明を依頼できます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

jsonまたはSSE

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-6-sol-pro | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`modalities` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
| フィールド`cache_control.ttl` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`messages` | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
| パラメータ`file_material` | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| パラメータ`control_scope` | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
| パラメータ`output_modalities` | 仕様text |
| パラメータ`hosted_operations` | 仕様false |
| パラメータ`multimodal_input_binding` | 仕様null |

ライフサイクル: `synchronous_or_streamed`

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

推論量 · 高

標準料金 推論量が高い場合

推論量 · 低

標準料金 推論量が低い場合

推論量 · 最大（max）

標準料金 推論量が最大（max）の場合

推論量 · 中

標準料金 推論量が中程度の場合

推論量 · なし（none）

標準料金 推論量が「なし」（none）に設定されている場合

推論量 · xhigh

標準料金 推論量が xhigh の場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.008** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.01** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング

```bash
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-6-sol-pro", "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
```

```python
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-6-sol-pro',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"))
```

```python
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-6-sol-pro',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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`choices[].index` | 種類integer |
| フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] |
| フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string |
| フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array |
| フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-sol-pro`

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=messages)

OpenAI /`openai/gpt-6-sol-pro`

### はじめに

GPT-6 SolにPro推論を組み合わせ、複雑なコーディングやエージェントの作業に利用します。コード、要件、関連する根拠を提示して、実装案、焦点を絞ったレビュー、多段階の解決策の説明を依頼できます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

jsonまたはSSE

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-6-sol-pro | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].contentまたはtype=textブロック`

**テキスト + 画像**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |

ライフサイクル: `exact retained published method`

正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。

返された項目と元の識別子をすべて保持してください。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

推論量 · 高

標準料金 推論量が高い場合

推論量 · 低

標準料金 推論量が低い場合

推論量 · 最大（max）

標準料金 推論量が最大（max）の場合

推論量 · 中

標準料金 推論量が中程度の場合

推論量 · なし（none）

標準料金 推論量が「なし」（none）に設定されている場合

推論量 · xhigh

標準料金 推論量が xhigh の場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.008** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.01** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する

```json
{
  "model": "openai/gpt-6-sol-pro",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ]
}
```

```bash
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-6-sol-pro', 'max_tokens': 4096, '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
```

```python
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-6-sol-pro', 'max_tokens': 4096, '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))
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

jsonまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| フィールド`stop_reason` | 種類string\|null |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-sol-pro`

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=responses)

OpenAI /`openai/gpt-6-sol-pro`

### はじめに

GPT-6 SolにPro推論を組み合わせ、複雑なコーディングやエージェントの作業に利用します。コード、要件、関連する根拠を提示して、実装案、焦点を絞ったレビュー、多段階の解決策の説明を依頼できます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

jsonまたはSSE

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-6-sol-pro | デフォルト— |
| フィールド`input` | 種類`string\|input_item[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`input[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | デフォルト— |
| フィールド`input[].content` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`input[].call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output。実際に返されたcall\_idを保持してください | デフォルト— |
| フィールド`input[].output` | 種類`string\|content_part[]` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function\_call\_output | デフォルト— |
| フィールド`max_output_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning.summary` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`text.format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`text.verbosity` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`include` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`store` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`previous_response_id` | 種類`string` | 要件非対応 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ 条件: リクエストごとに、実際の会話履歴を再度送信してください。 | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_key` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`入力テキストまたはinput_textパート`

**テキスト + 画像**

`{type:input_image,image_url}`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, input |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |

ライフサイクル: `exact retained published method`

正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。

返された項目と元の識別子をすべて保持してください。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

推論量 · 高

標準料金 推論量が高い場合

推論量 · 低

標準料金 推論量が低い場合

推論量 · 最大（max）

標準料金 推論量が最大（max）の場合

推論量 · 中

標準料金 推論量が中程度の場合

推論量 · なし（none）

標準料金 推論量が「なし」（none）に設定されている場合

推論量 · xhigh

標準料金 推論量が xhigh の場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.02** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.008** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.01** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Responses

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する

```json
{
  "model": "openai/gpt-6-sol-pro",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
```

```bash
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-6-sol-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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/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 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
```

```python
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-6-sol-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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))
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · OpenAI Responses

jsonまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call\_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`status` | 種類string |
| フィールド`output[]` | 種類message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| フィールド`output[].content[]` | 種類content part |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=responses)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`openai/gpt-6-sol-pro`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro&fmt=responses)

FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol Pro

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `text` → `text`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `model`, `input`, `instructions`, `stream`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol-pro`: `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1`

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