GPT-5.6 Sol Pro는 OpenAI의 GPT-5.6 Sol에 Pro 추론을 적용한 모델을 뜻합니다. Sol은 복잡한 전문 작업을 위한 GPT-5.6 플래그십 에디션이며, 이전 GPT-5 제품군에서 접미사가 없는 계층에 대략 해당합니다. OpenAI의 gpt-5.6 별칭은 이 Sol 에디션을 가리킵니다. 기반 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며, Pro는 최종 답변을 만드는 과정에서 모델의 작업을 추가합니다.
전문 작업에서는 목표, 관련 자료, 결과가 충족해야 할 기준을 제공하세요. 예를 들어 서로 관련된 여러 모듈을 검토하고, 해당 의존성을 설명한 뒤, 조율된 변경 제안을 작성하도록 요청할 수 있습니다. 문서 작업에서는 여러 출처를 분석으로 통합하고, 각 섹션에서 제공된 사실, 사실 사이의 관계, 결론에 의해 정당화되는 동작을 구분할 수 있습니다.
텍스트에 없는 근거를 제공할 때는 시각 자료를 사용하세요. 작업에 중요한 도표, 인터페이스 요소, 참조 세부 사항을 지정하고, 요청한 결과에서 어떤 역할을 하는지 설명하세요. 코드에는 필요한 동작과 대표적인 입력 또는 관찰된 실패를 포함하세요. 분석에는 비교를 결정할 기준을 제공하세요. 출처 레이블이 명확하면 복잡한 작업을 최종 산출물에 사용된 근거와 연결하기 쉽습니다.
OpenAI는 GPT-5.6 Sol의 컨텍스트 창 1,050,000토큰, 최대 입력 922,000토큰, 최대 출력 128,000토큰, 지식 기준일 2026년 2월 16일을 명시합니다. 기반 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh, max이며 기본값은 medium입니다. Pro 모드는 강도와 독립적입니다. 모드는 모델의 추가 작업을 선택하고, 강도는 그 안의 분석량을 조절합니다. 컨텍스트 예산에는 가시적 응답뿐 아니라 추론 토큰도 포함됩니다.
제작사는 Responses API의 Pro를 추가 지연과 모델 활동을 허용할 수 있는 어려운 작업용으로 설명합니다. 기반 모델은 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출, 웹 및 파일 검색, 이미지 입력, 프롬프트 캐싱을 명시합니다. 도구에는 이미지 생성, 코드 실행, 호스팅된 shell 및 patch 작업, 스킬, 컴퓨터 사용, MCP 연결, 도구 검색이 포함됩니다. 애플리케이션은 해당 환경을 제공하고 자체 동작을 실행한 뒤, 다음 결정을 위한 실제 결과를 반환합니다.
완성된 결과에 무엇이 포함되어야 하는지, 어떻게 검토할지 정의하세요. 변경 제안에서는 영향을 받는 동작, 중요한 선택, 검증에 필요한 근거를 요청하세요. 문서에서는 독자, 필수 섹션, 결론이 답해야 할 질문을 정의하세요. 최종 산출물은 코드 제안, 분석 메모, 단계별 계획일 수 있으며, 중요한 권고마다 원래 목표 및 원본 자료와 연결되어야 합니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.6 Sol Pro는 OpenAI의 GPT-5.6 Sol에 Pro 추론을 적용한 모델을 뜻합니다. Sol은 복잡한 전문 작업을 위한 GPT-5.6 플래그십 에디션이며, 이전 GPT-5 제품군에서 접미사가 없는 계층에 대략 해당합니다. OpenAI의 gpt-5.6 별칭은 이 Sol 에디션을 가리킵니다. 기반 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며, Pro는 최종 답변을 만드는 과정에서 모델의 작업을 추가합니다.
전문 작업에서는 목표, 관련 자료, 결과가 충족해야 할 기준을 제공하세요. 예를 들어 서로 관련된 여러 모듈을 검토하고, 해당 의존성을 설명한 뒤, 조율된 변경 제안을 작성하도록 요청할 수 있습니다. 문서 작업에서는 여러 출처를 분석으로 통합하고, 각 섹션에서 제공된 사실, 사실 사이의 관계, 결론에 의해 정당화되는 동작을 구분할 수 있습니다.
텍스트에 없는 근거를 제공할 때는 시각 자료를 사용하세요. 작업에 중요한 도표, 인터페이스 요소, 참조 세부 사항을 지정하고, 요청한 결과에서 어떤 역할을 하는지 설명하세요. 코드에는 필요한 동작과 대표적인 입력 또는 관찰된 실패를 포함하세요. 분석에는 비교를 결정할 기준을 제공하세요. 출처 레이블이 명확하면 복잡한 작업을 최종 산출물에 사용된 근거와 연결하기 쉽습니다.
OpenAI는 GPT-5.6 Sol의 컨텍스트 창 1,050,000토큰, 최대 입력 922,000토큰, 최대 출력 128,000토큰, 지식 기준일 2026년 2월 16일을 명시합니다. 기반 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh, max이며 기본값은 medium입니다. Pro 모드는 강도와 독립적입니다. 모드는 모델의 추가 작업을 선택하고, 강도는 그 안의 분석량을 조절합니다. 컨텍스트 예산에는 가시적 응답뿐 아니라 추론 토큰도 포함됩니다.
제작사는 Responses API의 Pro를 추가 지연과 모델 활동을 허용할 수 있는 어려운 작업용으로 설명합니다. 기반 모델은 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출, 웹 및 파일 검색, 이미지 입력, 프롬프트 캐싱을 명시합니다. 도구에는 이미지 생성, 코드 실행, 호스팅된 shell 및 patch 작업, 스킬, 컴퓨터 사용, MCP 연결, 도구 검색이 포함됩니다. 애플리케이션은 해당 환경을 제공하고 자체 동작을 실행한 뒤, 다음 결정을 위한 실제 결과를 반환합니다.
완성된 결과에 무엇이 포함되어야 하는지, 어떻게 검토할지 정의하세요. 변경 제안에서는 영향을 받는 동작, 중요한 선택, 검증에 필요한 근거를 요청하세요. 문서에서는 독자, 필수 섹션, 결론이 답해야 할 질문을 정의하세요. 최종 산출물은 코드 제안, 분석 메모, 단계별 계획일 수 있으며, 중요한 권고마다 원래 목표 및 원본 자료와 연결되어야 합니다.
POST /v1/batchestexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드endpoint | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 /v1/chat/completions | 기본값— |
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5.6-sol-pro:batch | 기본값— |
필드requests | 유형batch_item[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드requests[].custom_id | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드completion_window | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 24h | 기본값— |
필드provider | 유형object|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.model | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 openai/gpt-5.6-sol-pro:batch, openai/gpt-5.6-sol-pro | 기본값— |
필드provider.only | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 openai | 기본값— |
필드provider.allow_fallbacks | 유형boolean|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 false, null | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세endpoint, model, requests |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수representation | 명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다 |
매개변수request_endpoint_profile | 명세/v1/chat/completions |
매개변수file_material | 명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다. |
매개변수serialization_order | 명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에 |
매개변수optional_controls | 명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
매개변수schema_scope | 명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다. |
수명 주기: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.002 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.002 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.015 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.6-sol-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.6-sol-pro:batch', 'openai/gpt-5.6-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-sol-pro:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\n인라인 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\n반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
최초 상태 JSON 전체, 모든 결과/custom_id와 응답 또는 오류 본문 전체를 보관하세요. 완료된 results[]는 필터링 없이 JSONL로 저장하세요.
최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드results[].custom_id | 유형string |
필드results[].response.body.choices[].message.content | 유형string|null |
필드results[].error | 유형object|null |
필드usage | 유형object|null |
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드endpoint | 유형string |
필드status | 유형string |
필드request_counts | 유형object |
필드results[].id | 유형string |
필드results[].response.status_code | 유형integer |
필드results[].response.request_id | 유형string |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건문서에 명시된 인라인 요청 구조가 유효하지 않거나, 키가 중복되거나, 항목 식별 정보 또는 설정된 모델 기능에 충돌이 있습니다. | 다음 단계새로 제출하기 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답401 · authentication_error | 조건유효하지 않은 API 키입니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요. |
응답403 · permission_error | 조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요. |
응답422 · invalid_request_error | 조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요. |
응답422 · price_unavailable | 조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요. |
응답402 · billing_error | 조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다. | 다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요. |
응답503 · price_unavailable | 조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요. |
응답503 · api_error | 조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다. | 다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요. |
응답503 · result_pending_check | 조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false. | 다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요. |
응답404 · not_found | 조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다. | 다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol-pro:batch
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.