GPT-6 Sol Pro merujuk kepada GPT-6 Sol OpenAI dengan penaakulan Pro. Model asas Sol dibina untuk pengekodan kompleks dan aliran kerja berasaskan ejen, menerima teks serta imej dan menghasilkan teks. Pro menambah kerja model untuk membina jawapan akhir. Pro berasingan daripada usaha penaakulan, yang mengawal jumlah analisis yang digunakan model dalam mod pelaksanaan yang dipilih. GPT-6 Sol kekal sebagai edisi asas kad ini, berbeza daripada GPT-6.1 Sol.
Untuk tugas pembangunan, huraikan tingkah laku yang perlu dilaksanakan dan berikan fail sumber yang berkaitan, contoh input serta kekangan yang mesti dipatuhi oleh perubahan. Contoh permintaan ialah menjejaki cara input mencapai hasil, mengenal pasti kebergantungan yang terlibat dan mencadangkan perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang diperlukan. Untuk semakan, sertakan tingkah laku yang dimaksudkan dan kod yang perlu diperiksa, kemudian minta isu konkrit bersama penerangan tentang cara setiap isu mempengaruhi tingkah laku itu.
Kerja berasaskan ejen menghubungkan beberapa keputusan melalui bukti daripada persekitaran kerja. Alat boleh mendapatkan fail, menjalankan pengiraan atau memulangkan hasil pemeriksaan; hasil itu menjadi bahan untuk keputusan seterusnya. OpenAI menyenaraikan carian web dan fail, alat penjanaan imej, pentafsir kod, operasi shell dan patch yang dihoskan, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat untuk model asas. Model ini turut menyokong panggilan fungsi, Structured Outputs, penstriman dan cache prompt. Aplikasi mengawal operasi yang tersedia serta memulangkan hasil alat sebenar; teks tindakan yang dijana model sahaja bukan bukti bahawa operasi telah selesai.
Spesifikasi GPT-6 Sol pengeluar memberikan tetingkap konteks 1,050,000 token, input maksimum 922,000 token dan output maksimum 128,000 token. Had pengetahuan yang didokumenkan ialah 20 April 2026. Pilihan usaha penaakulan asas ialah none, low, medium, high, xhigh dan max, dengan medium sebagai nilai lalai. Konteks mesti menampung tugas, hasil alat yang berkaitan dan penaakulan, serta jawapan yang kelihatan. Letakkan takrif serta kriteria penyelesaian berdekatan bahan yang diaturnya, khususnya dalam permintaan kejuruteraan yang panjang.
OpenAI mendokumenkan Pro dalam Responses API untuk kerja sukar yang boleh menerima kependaman tambahan dan aktiviti model. Untuk GPT-6 Sol, alat terbina dalam dan penaakulan dengan panggilan fungsi menggunakan Responses. Dalam antara muka Chat Completions pengeluar, panggilan fungsi disokong hanya apabila usaha penaakulan ialah none. Panduan GPT-6 turut menerangkan kerja alat tak segerak, pengarahan giliran aktif dan pengekalan penaakulan antara panggilan. Ini ialah keupayaan aliran kerja dengan keperluan antara mukanya sendiri.
Nyatakan artifak akhir yang konkrit dan cara menyemaknya. Anda boleh meminta tampalan yang dicadangkan, tingkah laku yang diubahnya dan bukti yang diperlukan untuk mengesahkannya, atau perbandingan pilihan pelaksanaan yang berkaitan dengan kekangan yang dibekalkan. Jika imej memberikan konteks antara muka, nyatakan butiran visual yang penting. Respons akhir harus menghubungkan pilihan penting dengan matlamat kejuruteraan dan membezakan tindakan yang dicadangkan daripada hasil yang telah diperoleh.
", "aboutText": "GPT-6 Sol Pro merujuk kepada GPT-6 Sol OpenAI dengan penaakulan Pro. Model asas Sol dibina untuk pengekodan kompleks dan aliran kerja berasaskan ejen, menerima teks serta imej dan menghasilkan teks. Pro menambah kerja model untuk membina jawapan akhir. Pro berasingan daripada usaha penaakulan, yang mengawal jumlah analisis yang digunakan model dalam mod pelaksanaan yang dipilih. GPT-6 Sol kekal sebagai edisi asas kad ini, berbeza daripada GPT-6.1 Sol.\n\nUntuk tugas pembangunan, huraikan tingkah laku yang perlu dilaksanakan dan berikan fail sumber yang berkaitan, contoh input serta kekangan yang mesti dipatuhi oleh perubahan. Contoh permintaan ialah menjejaki cara input mencapai hasil, mengenal pasti kebergantungan yang terlibat dan mencadangkan perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang diperlukan. Untuk semakan, sertakan tingkah laku yang dimaksudkan dan kod yang perlu diperiksa, kemudian minta isu konkrit bersama penerangan tentang cara setiap isu mempengaruhi tingkah laku itu.\n\nKerja berasaskan ejen menghubungkan beberapa keputusan melalui bukti daripada persekitaran kerja. Alat boleh mendapatkan fail, menjalankan pengiraan atau memulangkan hasil pemeriksaan; hasil itu menjadi bahan untuk keputusan seterusnya. OpenAI menyenaraikan carian web dan fail, alat penjanaan imej, pentafsir kod, operasi shell dan patch yang dihoskan, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat untuk model asas. Model ini turut menyokong panggilan fungsi, Structured Outputs, penstriman dan cache prompt. Aplikasi mengawal operasi yang tersedia serta memulangkan hasil alat sebenar; teks tindakan yang dijana model sahaja bukan bukti bahawa operasi telah selesai.\n\nSpesifikasi GPT-6 Sol pengeluar memberikan tetingkap konteks 1,050,000 token, input maksimum 922,000 token dan output maksimum 128,000 token. Had pengetahuan yang didokumenkan ialah 20 April 2026. Pilihan usaha penaakulan asas ialah none, low, medium, high, xhigh dan max, dengan medium sebagai nilai lalai. Konteks mesti menampung tugas, hasil alat yang berkaitan dan penaakulan, serta jawapan yang kelihatan. Letakkan takrif serta kriteria penyelesaian berdekatan bahan yang diaturnya, khususnya dalam permintaan kejuruteraan yang panjang.\n\nOpenAI mendokumenkan Pro dalam Responses API untuk kerja sukar yang boleh menerima kependaman tambahan dan aktiviti model. Untuk GPT-6 Sol, alat terbina dalam dan penaakulan dengan panggilan fungsi menggunakan Responses. Dalam antara muka Chat Completions pengeluar, panggilan fungsi disokong hanya apabila usaha penaakulan ialah none. Panduan GPT-6 turut menerangkan kerja alat tak segerak, pengarahan giliran aktif dan pengekalan penaakulan antara panggilan. Ini ialah keupayaan aliran kerja dengan keperluan antara mukanya sendiri.\n\nNyatakan artifak akhir yang konkrit dan cara menyemaknya. Anda boleh meminta tampalan yang dicadangkan, tingkah laku yang diubahnya dan bukti yang diperlukan untuk mengesahkannya, atau perbandingan pilihan pelaksanaan yang berkaitan dengan kekangan yang dibekalkan. Jika imej memberikan konteks antara muka, nyatakan butiran visual yang penting. Respons akhir harus menghubungkan pilihan penting dengan matlamat kejuruteraan dan membezakan tindakan yang dicadangkan daripada hasil yang telah diperoleh.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "69ee3f58306616f05925191baeb6cde1eed61a677c81be4ea24091f5f0b5a23a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ms", "methods": [ { "html": "openai/gpt-6-sol-pro:batchGPT-6 Sol dengan penaakulan Pro untuk pengekodan kompleks dan kerja berasaskan ejen. Berikan kod, keperluan dan bukti yang berkaitan untuk meminta cadangan pelaksanaan, semakan tertumpu atau penerangan penyelesaian berbilang langkah.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-6 Sol Pro merujuk kepada GPT-6 Sol OpenAI dengan penaakulan Pro. Model asas Sol dibina untuk pengekodan kompleks dan aliran kerja berasaskan ejen, menerima teks serta imej dan menghasilkan teks. Pro menambah kerja model untuk membina jawapan akhir. Pro berasingan daripada usaha penaakulan, yang mengawal jumlah analisis yang digunakan model dalam mod pelaksanaan yang dipilih. GPT-6 Sol kekal sebagai edisi asas kad ini, berbeza daripada GPT-6.1 Sol.
Untuk tugas pembangunan, huraikan tingkah laku yang perlu dilaksanakan dan berikan fail sumber yang berkaitan, contoh input serta kekangan yang mesti dipatuhi oleh perubahan. Contoh permintaan ialah menjejaki cara input mencapai hasil, mengenal pasti kebergantungan yang terlibat dan mencadangkan perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang diperlukan. Untuk semakan, sertakan tingkah laku yang dimaksudkan dan kod yang perlu diperiksa, kemudian minta isu konkrit bersama penerangan tentang cara setiap isu mempengaruhi tingkah laku itu.
Kerja berasaskan ejen menghubungkan beberapa keputusan melalui bukti daripada persekitaran kerja. Alat boleh mendapatkan fail, menjalankan pengiraan atau memulangkan hasil pemeriksaan; hasil itu menjadi bahan untuk keputusan seterusnya. OpenAI menyenaraikan carian web dan fail, alat penjanaan imej, pentafsir kod, operasi shell dan patch yang dihoskan, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat untuk model asas. Model ini turut menyokong panggilan fungsi, Structured Outputs, penstriman dan cache prompt. Aplikasi mengawal operasi yang tersedia serta memulangkan hasil alat sebenar; teks tindakan yang dijana model sahaja bukan bukti bahawa operasi telah selesai.
Spesifikasi GPT-6 Sol pengeluar memberikan tetingkap konteks 1,050,000 token, input maksimum 922,000 token dan output maksimum 128,000 token. Had pengetahuan yang didokumenkan ialah 20 April 2026. Pilihan usaha penaakulan asas ialah none, low, medium, high, xhigh dan max, dengan medium sebagai nilai lalai. Konteks mesti menampung tugas, hasil alat yang berkaitan dan penaakulan, serta jawapan yang kelihatan. Letakkan takrif serta kriteria penyelesaian berdekatan bahan yang diaturnya, khususnya dalam permintaan kejuruteraan yang panjang.
OpenAI mendokumenkan Pro dalam Responses API untuk kerja sukar yang boleh menerima kependaman tambahan dan aktiviti model. Untuk GPT-6 Sol, alat terbina dalam dan penaakulan dengan panggilan fungsi menggunakan Responses. Dalam antara muka Chat Completions pengeluar, panggilan fungsi disokong hanya apabila usaha penaakulan ialah none. Panduan GPT-6 turut menerangkan kerja alat tak segerak, pengarahan giliran aktif dan pengekalan penaakulan antara panggilan. Ini ialah keupayaan aliran kerja dengan keperluan antara mukanya sendiri.
Nyatakan artifak akhir yang konkrit dan cara menyemaknya. Anda boleh meminta tampalan yang dicadangkan, tingkah laku yang diubahnya dan bukti yang diperlukan untuk mengesahkannya, atau perbandingan pilihan pelaksanaan yang berkaitan dengan kekangan yang dibekalkan. Jika imej memberikan konteks antara muka, nyatakan butiran visual yang penting. Respons akhir harus menghubungkan pilihan penting dengan matlamat kejuruteraan dan membezakan tindakan yang dicadangkan daripada hasil yang telah diperoleh.
POST /v1/batchestexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanendpoint | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-6-sol-pro:batch | Lalai— |
Medanrequests | Jenisbatch_item[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanrequests[].custom_id | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.messages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medancompletion_window | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.model | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had openai/gpt-6-sol-pro:batch, openai/gpt-6-sol-pro | Lalai— |
Medanprovider.only | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had openai | Lalai— |
Medanprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | KeperluanPilihan | Nilai & had false, null | Lalai— |
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests[]. Tiada tujuan muat naik, input_file_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |
Kitar hayat: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.002 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0025 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk272,000 | Caj Input · Token input $0.002 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0025 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi272,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.015 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.005 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${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-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-6-sol-pro:batch', 'openai/gpt-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-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.\nJSON results[].response.body sebaris
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\nSimpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.
Simpan ID operasi asal. 503 result_pending_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanresults[].custom_id | Jenisstring |
Medanresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanresults[].error | Jenisobject|null |
Medanusage | Jenisobject|null |
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medanendpoint | Jenisstring |
Medanstatus | Jenisstring |
Medanrequest_counts | Jenisobject |
Medanresults[].id | Jenisstring |
Medanresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Medanresults[].response.request_id | Jenisstring |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah. | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu. |
Respons401 · authentication_error | SyaratKunci API tidak sah. | Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan. |
Respons403 · permission_error | SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan. |
Respons422 · invalid_request_error | SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak. | Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki. |
Respons422 · price_unavailable | SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok. | Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan. |
Respons402 · billing_error | SyaratRizab kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu. |
Respons503 · price_unavailable | SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga. |
Respons503 · api_error | SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan. |
Respons503 · result_pending_check | SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false. | Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal. |
Respons404 · not_found | SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain. | Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama. |
Ailoot Ultra openai/gpt-6-sol-pro:batch
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.