OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
GPT-5.6 Sol er OpenAIs flaggskipmodell i GPT-5.6 for komplekst profesjonelt arbeid. Den kombinerer tekst- og bildeforståelse, konfigurerbar resonnering og verktøy med en kontekst på 1050000 tokens for å produsere kode, analyser og kildebaserte dokumenter.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT-5.6 Sol er OpenAIs flaggskipmodell i GPT-5.6-familien for komplekst profesjonelt arbeid. Den tilsvarer hovedmodellklassen brukt i tidligere GPT-5-familier, samtidig som den er sin egen navngitte utgave. Den tar imot tekst og bilder og genererer tekst, inkludert analyser, kode, dokumenter og strukturerte funn. Standardprofilen er atskilt fra Sols Pro-resonneringskjøring.
Klargjør krevende arbeid
Definer resultatet, relevante kilder og betingelsene resultatet må oppfylle. For programvarearbeid oppgir du relevante filer eller utdrag, observert oppførsel, forventet oppførsel og begrensninger. For profesjonell analyse angir du beslutningen, sammenligningskriteriene og dokumentasjonen. En eksempelinstruksjon er: «Sammenlign disse tilnærmingene med spesifikasjonen, angi avhengighetene og lag en anbefaling der hvert funn har støtte i en betingelse fra kilden.»
Hvis bilder inneholder dokumentasjon, merker du dem og angir plottet, diagrammet eller grensesnittelementet som skal analyseres. Be svaret skille den observerte detaljen fra tolkning. For skriving eller redigering angir du den tiltenkte leseren og faktaene som skal bevares, og navngir deretter sluttresultatet og den påkrevde strukturen.
Resonneringsnivå, kjøring og videreført kontekst
Produsenten støtter nivåene none, low, medium, high, xhigh og max, med medium som standard. Standard resonneringsmodus er standardvalget; Pro legger til modellarbeid for vanskelige oppgaver. Dette er uavhengige innstillinger, så nivået endrer ikke i seg selv den navngitte modellen eller gjør Pro til en ny grunnutgave.
Resonneringsprofilen for GPT-5.6 fører som standard tilgjengelig resonnering fra tidligere runder videre til neste trinn, med en kontekstinnstilling for støttede arbeidsflyter. Hold aksepterte krav og observasjoner tydelige gjennom samtalen og bevar skillet mellom en mellomliggende idé og et endelig funn. Bevart materiale bruker fortsatt kontekst.
Grenser og klargjøring av kilder
Sols kort oppgir en kontekst på 1050000 tokens, opptil 922000 inndatatokens og opptil 128000 utdatatokens, med en kunnskapsgrense på 16. februar 2026. Resonnering bruker svarplass selv når den ikke vises som sluttsvaret. La det være rom for verktøyresultater og sluttresultatet, og undersøk et svar som når budsjettet før det brukes.
Organiser lange dokumenter og kode rundt det faktiske spørsmålet. Behold kildemerking og relevante grenser, slik at en konklusjon kan angi materialet den avhenger av. For aktuelle fakta legger du ved autoritative passasjer eller egnede oppslagsverktøy fremfor å basere deg på treningskunnskap fra tiden før kunnskapsgrensen.
Verktøy og utdata
OpenAI oppgir Structured Outputs, strømming og funksjonskall. De dokumenterte verktøyene omfatter nett- og filsøk, bildegenerering, en kodetolker, skall- og patchoperasjoner, ferdigheter, datamaskinbruk, MCP-tilkoblinger og verktøysøk. Applikasjonen gir og utfører operasjonene sine og returnerer observasjoner for neste modelltrinn. Modellens egne utdata er fortsatt tekst, mens verktøyproduserte medier eller handlinger har sine egne resultater.
Gi funksjoner bestemte formål og skjemaer. For en datapost definerer du feltbetydninger og konvensjoner for manglende verdier. Kontroller verdier mot kilder og kode mot ønsket oppførsel. En nyttig overlevering presenterer resultatet, dokumentasjonen og uavklarte betingelser tydelig; en foreslått operasjon eller valideringskommando er noe annet enn faktisk utført arbeid.
GPT-5.6 Sol er atskilt fra Terra, Luna og senere GPT-6-modeller; OpenAIs alias gpt-5.6 peker på Sol. Behold denne profilen når oppgaven avhenger av kunnskapsgrensen, resonneringsinnstillingene eller kontekstgrensene.
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches openai/gpt-5.6-sol:batch
openai/gpt-5.6-sol:batchStart
GPT-5.6 Sol er OpenAIs flaggskipmodell i GPT-5.6 for komplekst profesjonelt arbeid. Den kombinerer tekst- og bildeforståelse, konfigurerbar resonnering og verktøy med en kontekst på 1050000 tokens for å produsere kode, analyser og kildebaserte dokumenter.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- JSON fra results[].response.body direkte i svaret
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltendpoint | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser /v1/chat/completions | Standard— |
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser openai/gpt-5.6-sol:batch | Standard— |
Feltrequests | Typebatch_item[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltrequests[].custom_id | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltrequests[].body.messages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltcompletion_window | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser 24h | Standard— |
Feltprovider | Typeobject|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltrequests[].body.model | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser openai/gpt-5.6-sol:batch, openai/gpt-5.6-sol | Standard— |
Feltprovider.only | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser openai | Standard— |
Feltprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | KravValgfritt | Verdier & grenser false, null | Standard— |
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtaleendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameterrepresentation | Avtalerequests[] direkte i forespørselen; hvert element har custom_id og body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Avtale/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | AvtaleKlienten kan lese det faktiske UTF-8-kodede JSONL-innholdet lokalt inn i requests[]. Feltet purpose for opplasting, input_file_id og filreferanser brukes ikke. Manglende eller tomt kundemateriale stopper klargjøringen før POST. |
Parameterserialization_order | Avtaleendpoint, model, provider (hvis angitt), completion_window (hvis angitt), requests til slutt |
Parameteroptional_controls | Avtaleprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | AvtaleForespørselsinnhold for tekstbasert Chat Completions lagt direkte inn i det dokumenterte Batch-formatet. |
Livssyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · faktisk response.id fra den opprinnelige opprettelsen; samme bruker/nøkkel/gruppe
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
- Priser for eksplisitt mellomlagring
- Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0002 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0025 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med272 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0002 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0025 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn272 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.004 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.005 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Batchbehandling
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.6-sol:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
def prepare_requests(customer_path):
path = Path(customer_path)
if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
ids = set()
for item in items:
if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
cid = item["custom_id"]
if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
ids.add(cid)
if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
supplied_model = item["body"].get("model")
if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.6-sol:batch', 'openai/gpt-5.6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-sol:batch", "requests":items}
if __name__ == "__main__":
material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
body = prepare_requests(material)
key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
with urlopen(request) as response:
raw = response.read()
Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Batchbehandling
JSON fra results[].response.body direkte i svaret
GET /v1/batches/{operation_id}
Kontroller jobbstatus
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Bevar hele den opprinnelige statusresponsen i JSON, alle resultater og custom_id-verdier samt hele svar- eller feilinnholdet. Lagre fullførte results[] som JSONL uten filtrering.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Bevar den opprinnelige operasjons-ID-en. 503 result_pending_check har X-Should-Retry:false; send aldri den opprinnelige batchen på nytt når utfallet er ukjent.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltresults[].custom_id | Typestring |
Feltresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Feltresults[].error | Typeobject|null |
Feltusage | Typeobject|null |
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltendpoint | Typestring |
Feltstatus | Typestring |
Feltrequest_counts | Typeobject |
Feltresults[].id | Typestring |
Feltresults[].response.status_code | Typeinteger |
Feltresults[].response.request_id | Typestring |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldig struktur i det dokumenterte formatet med innebygde forespørsler, dupliserte nøkler, ugyldig elementidentitet eller konflikt med modellens konfigurerte funksjoner. | Neste trinnRett de angitte feltene før du sender en ny forespørsel. |
Svar401 · authentication_error | VilkårUgyldig API-nøkkel. | Neste trinnBruk den autoriserte Ailoot-nøkkelen. |
Svar403 · permission_error | VilkårGruppen for batchbehandling er ikke tilgjengelig. | Neste trinnKontroller tilgangsrettighetene til nøkkelen/gruppen. |
Svar422 · invalid_request_error | VilkårBatch belastes saldoen; opprettelse via abonnement avvises. | Neste trinnBruk den autoriserte gruppen som belastes saldoen. |
Svar422 · price_unavailable | VilkårDet kan ikke beregnes en pris for batchens inndata. | Neste trinnBevar svaret; bruk de dokumenterte inndataene for API-familien. |
Svar402 · billing_error | VilkårBeløpsreservasjon for batchbehandling er ikke tilgjengelig. | Neste trinnLøs problemet som hindrer forespørselen i å bli godkjent før du sender en ny forespørsel. |
Svar503 · price_unavailable | VilkårPris for Batch-metoden eller systemets innebygde satser er ikke tilgjengelige. | Neste trinnBevar svaret; ikke erstatt prisene. |
Svar503 · api_error | VilkårDen nøyaktige leverandørruten er ikke tilgjengelig. | Neste trinnBevar svaret slik at ruten kan repareres. |
Svar503 · result_pending_check | VilkårDet opprinnelige resultatet må kontrolleres; X-Should-Retry:false. | Neste trinnBevar opprinnelig operation_id/id og les statusen; gjenta aldri den opprinnelige POST-forespørselen. |
Svar404 · not_found | VilkårStatusoperasjonen for batchen finnes ikke eller tilhører en annen identitet. | Neste trinnBruk nøyaktig den opprinnelige id-verdien og samme bruker/nøkkel/gruppe. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol:batch
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:text→text- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:requests.min_items:1