GPT-5.6 Sol Pro duidt op OpenAI’s GPT-5.6 Sol met Pro-redeneren. Sol is de vlaggenschipeditie van GPT-5.6 voor complex professioneel werk en komt globaal overeen met de laag zonder achtervoegsel in eerdere GPT-5-families. OpenAI’s alias gpt-5.6 benoemt deze Sol-editie. Het basismodel accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst; Pro voegt modelwerk toe bij het uitwerken van het eindantwoord.
Lever voor een professionele taak het doel, het relevante materiaal en de normen aan waaraan het resultaat moet voldoen. Een voorbeeldopdracht voor technisch werk is meerdere gerelateerde modules te onderzoeken, de betrokken afhankelijkheden uit te leggen en een afgestemd wijzigingsvoorstel te ontwikkelen. Een documenttaak kan in plaats daarvan meerdere bronnen samenvoegen tot een analyse waarvan de secties de aangeleverde feiten, hun verbanden en de door de conclusie gerechtvaardigde acties onderscheiden.
Gebruik visueel materiaal wanneer het bewijs levert dat de tekst niet bevat. Benoem het diagram, interface-element of referentiedetail dat voor de taak relevant is en leg de rol ervan in het gevraagde resultaat uit. Voeg voor code het vereiste gedrag en een representatieve invoer of waargenomen fout toe. Lever voor analyse de criteria aan die een vergelijking moeten bepalen. Duidelijke bronlabels maken het eenvoudiger een complexe taak te verbinden met het bewijs dat in het eindresultaat is gebruikt.
OpenAI specificeert voor GPT-5.6 Sol een contextvenster van 1.050.000 tokens, een maximale invoer van 922.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 16 februari 2026. De keuzes voor redeneerinspanning van het basismodel zijn none, low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Pro-modus staat los van inspanning: de modus kiest extra modelwerk, terwijl inspanning de analyse daarbinnen regelt. Het contextbudget omvat zowel redeneertokens als het zichtbare antwoord.
De maker documenteert Pro in de Responses API voor moeilijk werk dat extra wachttijd en modelactiviteit kan toelaten. Het basismodel vermeldt streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, zoeken op het web en in bestanden, afbeeldingsinvoer en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. Toepassingen leveren de bijbehorende omgeving, voeren hun acties uit en geven werkelijke resultaten terug voor de volgende beslissing.
Definieer wat een volledig resultaat moet bevatten en hoe het moet worden gecontroleerd. Vraag voor een voorgestelde wijziging om het betrokken gedrag, de belangrijke keuzes en het bewijs dat nodig is om ze te verifiëren. Definieer voor een document het publiek, de vereiste secties en de vragen die een conclusie moet beantwoorden. Het eindresultaat kan een codevoorstel, een analytische nota of een gefaseerd plan zijn dat elke wezenlijke aanbeveling met het oorspronkelijke doel en bronmateriaal verbindt.
", "aboutText": "GPT-5.6 Sol Pro duidt op OpenAI’s GPT-5.6 Sol met Pro-redeneren. Sol is de vlaggenschipeditie van GPT-5.6 voor complex professioneel werk en komt globaal overeen met de laag zonder achtervoegsel in eerdere GPT-5-families. OpenAI’s alias gpt-5.6 benoemt deze Sol-editie. Het basismodel accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst; Pro voegt modelwerk toe bij het uitwerken van het eindantwoord.\n\nLever voor een professionele taak het doel, het relevante materiaal en de normen aan waaraan het resultaat moet voldoen. Een voorbeeldopdracht voor technisch werk is meerdere gerelateerde modules te onderzoeken, de betrokken afhankelijkheden uit te leggen en een afgestemd wijzigingsvoorstel te ontwikkelen. Een documenttaak kan in plaats daarvan meerdere bronnen samenvoegen tot een analyse waarvan de secties de aangeleverde feiten, hun verbanden en de door de conclusie gerechtvaardigde acties onderscheiden.\n\nGebruik visueel materiaal wanneer het bewijs levert dat de tekst niet bevat. Benoem het diagram, interface-element of referentiedetail dat voor de taak relevant is en leg de rol ervan in het gevraagde resultaat uit. Voeg voor code het vereiste gedrag en een representatieve invoer of waargenomen fout toe. Lever voor analyse de criteria aan die een vergelijking moeten bepalen. Duidelijke bronlabels maken het eenvoudiger een complexe taak te verbinden met het bewijs dat in het eindresultaat is gebruikt.\n\nOpenAI specificeert voor GPT-5.6 Sol een contextvenster van 1.050.000 tokens, een maximale invoer van 922.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 16 februari 2026. De keuzes voor redeneerinspanning van het basismodel zijn none, low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Pro-modus staat los van inspanning: de modus kiest extra modelwerk, terwijl inspanning de analyse daarbinnen regelt. Het contextbudget omvat zowel redeneertokens als het zichtbare antwoord.\n\nDe maker documenteert Pro in de Responses API voor moeilijk werk dat extra wachttijd en modelactiviteit kan toelaten. Het basismodel vermeldt streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, zoeken op het web en in bestanden, afbeeldingsinvoer en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. Toepassingen leveren de bijbehorende omgeving, voeren hun acties uit en geven werkelijke resultaten terug voor de volgende beslissing.\n\nDefinieer wat een volledig resultaat moet bevatten en hoe het moet worden gecontroleerd. Vraag voor een voorgestelde wijziging om het betrokken gedrag, de belangrijke keuzes en het bewijs dat nodig is om ze te verifiëren. Definieer voor een document het publiek, de vereiste secties en de vragen die een conclusie moet beantwoorden. Het eindresultaat kan een codevoorstel, een analytische nota of een gefaseerd plan zijn dat elke wezenlijke aanbeveling met het oorspronkelijke doel en bronmateriaal verbindt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b48ed7ae8a3c005818994a9e2727c3105f7b77e3df537784412740377178d725", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl-be", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5.6-sol-pro:batchGPT-5.6 Sol met Pro-redeneren voor complex professioneel werk. Lever gerelateerde materialen, vereisten en een concreet eindresultaat aan om code, een analytisch document of een plan met een expliciete basis te ontwikkelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.6 Sol Pro duidt op OpenAI’s GPT-5.6 Sol met Pro-redeneren. Sol is de vlaggenschipeditie van GPT-5.6 voor complex professioneel werk en komt globaal overeen met de laag zonder achtervoegsel in eerdere GPT-5-families. OpenAI’s alias gpt-5.6 benoemt deze Sol-editie. Het basismodel accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst; Pro voegt modelwerk toe bij het uitwerken van het eindantwoord.
Lever voor een professionele taak het doel, het relevante materiaal en de normen aan waaraan het resultaat moet voldoen. Een voorbeeldopdracht voor technisch werk is meerdere gerelateerde modules te onderzoeken, de betrokken afhankelijkheden uit te leggen en een afgestemd wijzigingsvoorstel te ontwikkelen. Een documenttaak kan in plaats daarvan meerdere bronnen samenvoegen tot een analyse waarvan de secties de aangeleverde feiten, hun verbanden en de door de conclusie gerechtvaardigde acties onderscheiden.
Gebruik visueel materiaal wanneer het bewijs levert dat de tekst niet bevat. Benoem het diagram, interface-element of referentiedetail dat voor de taak relevant is en leg de rol ervan in het gevraagde resultaat uit. Voeg voor code het vereiste gedrag en een representatieve invoer of waargenomen fout toe. Lever voor analyse de criteria aan die een vergelijking moeten bepalen. Duidelijke bronlabels maken het eenvoudiger een complexe taak te verbinden met het bewijs dat in het eindresultaat is gebruikt.
OpenAI specificeert voor GPT-5.6 Sol een contextvenster van 1.050.000 tokens, een maximale invoer van 922.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 16 februari 2026. De keuzes voor redeneerinspanning van het basismodel zijn none, low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Pro-modus staat los van inspanning: de modus kiest extra modelwerk, terwijl inspanning de analyse daarbinnen regelt. Het contextbudget omvat zowel redeneertokens als het zichtbare antwoord.
De maker documenteert Pro in de Responses API voor moeilijk werk dat extra wachttijd en modelactiviteit kan toelaten. Het basismodel vermeldt streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, zoeken op het web en in bestanden, afbeeldingsinvoer en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. Toepassingen leveren de bijbehorende omgeving, voeren hun acties uit en geven werkelijke resultaten terug voor de volgende beslissing.
Definieer wat een volledig resultaat moet bevatten en hoe het moet worden gecontroleerd. Vraag voor een voorgestelde wijziging om het betrokken gedrag, de belangrijke keuzes en het bewijs dat nodig is om ze te verifiëren. Definieer voor een document het publiek, de vereiste secties en de vragen die een conclusie moet beantwoorden. Het eindresultaat kan een codevoorstel, een analytische nota of een gefaseerd plan zijn dat elke wezenlijke aanbeveling met het oorspronkelijke doel en bronmateriaal verbindt.
POST /v1/batchestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldendpoint | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten /v1/chat/completions | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.6-sol-pro:batch | Standaard— |
Veldrequests | Typebatch_item[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldrequests[].custom_id | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.messages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcompletion_window | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 24h | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.model | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai/gpt-5.6-sol-pro:batch, openai/gpt-5.6-sol-pro | Standaard— |
Veldprovider.only | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai | Standaard— |
Veldprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false, null | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterrepresentation | Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Contract/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | ContractDe aanroeper kan de daadwerkelijke UTF-8 JSONL lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel, input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST. |
Parameterserialization_order | Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste |
Parameteroptional_controls | Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | ContractAanvraagbodies voor tekst via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-structuur. |
Levenscyclus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · daadwerkelijke response.id uit de oorspronkelijke aanmaakrespons; dezelfde gebruiker/sleutel/groep
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 2 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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.\ninline JSON uit results[].response.body
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\nBewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige respons- of foutbody. Sla voltooide results[] op als JSONL, zonder te filteren.
Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. 503 result_pending_check bevat X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende status nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldresults[].custom_id | Typestring |
Veldresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Veldresults[].error | Typeobject|null |
Veldusage | Typeobject|null |
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldendpoint | Typestring |
Veldstatus | Typestring |
Veldrequest_counts | Typeobject |
Veldresults[].id | Typestring |
Veldresults[].response.status_code | Typeinteger |
Veldresults[].response.request_id | Typestring |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline structuur, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden. | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór elke nieuwe indiening. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeOngeldige API-sleutel. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar. | Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep. |
Antwoord422 · invalid_request_error | VoorwaardeBatch wordt via het saldo gefactureerd; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep die via het saldo wordt gefactureerd. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsraming worden gemaakt. | Volgende stapBewaar de respons; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie. |
Antwoord402 · billing_error | VoorwaardeReservering voor Batch niet beschikbaar. | Volgende stapLos het toelatingsprobleem op vóór een nieuwe aanvraag. |
Antwoord503 · price_unavailable | VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar de respons; vervang de prijzen niet. |
Antwoord503 · api_error | VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar de respons voor het herstel van de route. |
Antwoord503 · result_pending_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet gecontroleerd worden; X-Should-Retry:false. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit. |
Antwoord404 · not_found | VoorwaardeBewerking voor de Batch-status ontbreekt of behoort toe aan een andere identiteit. | Volgende stapGebruik de exacte oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol-pro:batch
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.