OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
GPT-5.6 Sol to flagowy model GPT-5.6 firmy OpenAI do złożonej pracy zawodowej. Łączy rozumienie tekstu i obrazów, konfigurowalne rozumowanie i narzędzia z kontekstem 1 050 000 tokenów, aby tworzyć kod, analizy i dokumenty oparte na źródłach.
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-5.6 Sol to flagowy model OpenAI w rodzinie GPT-5.6, przeznaczony do złożonej pracy zawodowej. Odpowiada głównemu wariantowi modelu we wcześniejszych rodzinach GPT-5, pozostając odrębną edycją o własnej nazwie. Przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst, w tym analizy, kod, dokumenty i uporządkowane ustalenia. Jego profil standardowy jest odrębny od trybu wykonania z rozumowaniem Pro modelu Sol.
Przygotuj wymagającą pracę
Określ wynik, odpowiednie źródła i warunki, które rezultat musi spełnić. W pracy programistycznej podaj właściwe pliki lub fragmenty, obserwowane zachowanie, oczekiwane zachowanie i ograniczenia. W analizie zawodowej wskaż decyzję, kryteria porównania i dowody. Przykładowe polecenie to: „Porównaj te podejścia ze specyfikacją, wskaż zależności i przygotuj rekomendację, podając warunek ze źródła uzasadniający każde ustalenie”.
Jeśli obrazy zawierają dowody, oznacz je i wskaż wykres, diagram lub element interfejsu do analizy. Poproś, by odpowiedź oddzielała zaobserwowany szczegół od interpretacji. Przy pisaniu lub redagowaniu podaj docelowego czytelnika i fakty do zachowania, a następnie nazwij wynik końcowy i jego wymaganą strukturę.
Nakład na rozumowanie, wykonanie i ciągłość kontekstu
Producent obsługuje poziomy nakładu none, low, medium, high, xhigh i max, z domyślnym medium. Standardowy tryb rozumowania jest domyślny; Pro oznacza dodatkową pracę modelu przy trudnych zadaniach. Są to niezależne ustawienia, więc sam nakład na rozumowanie nie zmienia nazwanego modelu ani nie czyni Pro nową edycją bazową.
Profil rozumowania GPT-5.6 domyślnie przedstawia dostępne rozumowanie z poprzednich tur w następnym kroku, z ustawieniem kontekstu dla obsługiwanych procesów pracy. Zachowuj jasno sformułowane, przyjęte wymagania i obserwacje w toku rozmowy oraz odróżniaj pomysł pośredni od ostatecznego ustalenia. Zachowany materiał nadal zajmuje kontekst.
Limity i przygotowanie źródeł
Karta modelu Sol podaje kontekst 1 050 000 tokenów, limit wejścia do 922 000 tokenów i limit wyjścia do 128 000 tokenów, z datą graniczną wiedzy 16 lutego 2026 r. Rozumowanie zajmuje część budżetu odpowiedzi, nawet gdy nie jest wyświetlane jako odpowiedź końcowa. Zostaw miejsce na wyniki narzędzi i ukończony rezultat, a odpowiedź, która wyczerpuje swój budżet, sprawdź przed wykorzystaniem.
Porządkuj długie dokumenty i kod wokół rzeczywistego pytania. Zachowuj oznaczenia źródeł i odpowiednie granice fragmentów, aby wniosek mógł wskazywać materiał, od którego zależy. Dla aktualnych faktów dostarcz autorytatywne fragmenty lub odpowiednie narzędzia wyszukiwania, zamiast polegać na wiedzy z treningu sprzed daty granicznej.
Narzędzia i wyniki
OpenAI wymienia Structured Outputs, strumieniowanie i wywoływanie funkcji. Udokumentowane narzędzia obejmują wyszukiwanie w sieci i plikach, generowanie obrazów, interpreter kodu, operacje powłoki i stosowania poprawek, umiejętności, korzystanie z komputera, połączenia MCP i wyszukiwanie narzędzi. Aplikacja udostępnia i wykonuje swoje operacje, zwracając obserwacje do następnego kroku modelu. Własnym wyjściem modelu pozostaje tekst, natomiast media lub działania powstałe za pomocą narzędzi mają własne wyniki.
Nadaj funkcjom konkretne cele i schematy. Dla rekordu danych zdefiniuj znaczenie pól i sposób oznaczania brakujących wartości. Sprawdzaj wartości względem źródeł, a kod względem zamówionego zachowania. Użyteczne przekazanie pracy jasno przedstawia wynik, dowody i nierozstrzygnięte warunki; proponowana operacja lub polecenie weryfikacji jest odrębne od faktycznie wykonanej pracy.
GPT-5.6 Sol jest odrębny od Terry, Luny i późniejszych modeli GPT-6; alias gpt-5.6 firmy OpenAI wskazuje na Sol. Zachowaj ten profil, gdy zadanie zależy od daty granicznej wiedzy, ustawień rozumowania lub limitów kontekstu.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5.6-sol:batch
openai/gpt-5.6-sol:batchStart
GPT-5.6 Sol to flagowy model GPT-5.6 firmy OpenAI do złożonej pracy zawodowej. Łączy rozumienie tekstu i obrazów, konfigurowalne rozumowanie i narzędzia z kontekstem 1 050 000 tokenów, aby tworzyć kod, analizy i dokumenty oparte na źródłach.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- Tekst
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Wejście
text- Wyjście
text- Format wyjściowy
- JSON bezpośrednio w results[].response.body
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Poleendpoint | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity /v1/chat/completions | Domyślnie— |
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.6-sol:batch | Domyślnie— |
Polerequests | Typbatch_item[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polerequests[].custom_id | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polerequests[].body.messages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polecompletion_window | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 24h | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polerequests[].body.model | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai/gpt-5.6-sol:batch, openai/gpt-5.6-sol | Domyślnie— |
Poleprovider.only | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai | Domyślnie— |
Poleprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false, null | Domyślnie— |
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrepresentation | Kontraktrequests[] bezpośrednio w żądaniu; każdy element zawiera custom_id i body |
Parametrrequest_endpoint_profile | Kontrakt/v1/chat/completions |
Parametrfile_material | KontraktWywołujący może lokalnie wczytać rzeczywisty plik JSONL w kodowaniu UTF-8 do requests[]. Nie używa się przeznaczenia przesyłanego pliku, input_file_id ani odwołania do pliku. Brak materiałów klienta lub ich pusta zawartość zatrzymują przygotowanie przed POST. |
Parametrserialization_order | Kontraktendpoint, model, provider (jeśli podano), completion_window (jeśli podano), requests na końcu |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_scope | KontraktTreści żądań tekstowych Chat Completions w udokumentowanej strukturze Batch z danymi bezpośrednio w żądaniu. |
Cykl życia: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Rzeczywista wartość response.id zwrócona przy pierwotnym utworzeniu; ten sam użytkownik, klucz i grupa
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
- Wycena jawnej pamięci podręcznej
- Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.002 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.01 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0002 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie272 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.002 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.01 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0002 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż272 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.015 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.005 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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.
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Batch
JSON bezpośrednio w results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Sprawdź status zadania
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
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj pełny pierwotny JSON stanu, każdy wynik i custom_id oraz pełną treść odpowiedzi lub błędu. Zapisz ukończone wyniki z results[] jako JSONL bez filtrowania.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj pierwotny identyfikator operacji. Odpowiedź 503 result_pending_check zawiera X-Should-Retry:false; nigdy nie wysyłaj ponownie pierwotnego żądania Batch, którego wynik jest nieznany.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleresults[].custom_id | Typstring |
Poleresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Poleresults[].error | Typobject|null |
Poleusage | Typobject|null |
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poleendpoint | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Polerequest_counts | Typobject |
Poleresults[].id | Typstring |
Poleresults[].response.status_code | Typinteger |
Poleresults[].response.request_id | Typstring |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowa udokumentowana struktura z danymi bezpośrednio w żądaniu, zduplikowane klucze, problem z tożsamością elementu lub konflikt ze skonfigurowanymi możliwościami modelu. | Następny krokPopraw wskazane pola przed wysłaniem jakiegokolwiek nowego żądania. |
Odpowiedź401 · authentication_error | WarunekNieprawidłowy klucz API. | Następny krokUżyj autoryzowanego klucza Ailoot. |
Odpowiedź403 · permission_error | WarunekGrupa Batch jest niedostępna. | Następny krokSprawdź uprawnienia klucza i grupy. |
Odpowiedź422 · invalid_request_error | WarunekBatch korzysta z rozliczania z salda; utworzenie w ramach subskrypcji jest odrzucane. | Następny krokUżyj autoryzowanej grupy rozliczanej z salda. |
Odpowiedź422 · price_unavailable | WarunekNie można wycenić danych wejściowych Batch. | Następny krokZachowaj odpowiedź; użyj danych wejściowych udokumentowanych dla tej rodziny API. |
Odpowiedź402 · billing_error | WarunekRezerwa dla Batch jest niedostępna. | Następny krokRozwiąż problem dopuszczenia żądania przed wysłaniem nowego. |
Odpowiedź503 · price_unavailable | WarunekCena metody Batch lub stawki natywne są niedostępne. | Następny krokZachowaj odpowiedź; nie zastępuj cen innymi. |
Odpowiedź503 · api_error | WarunekDokładna trasa dostawcy jest niedostępna. | Następny krokZachowaj odpowiedź na potrzeby naprawy trasy. |
Odpowiedź503 · result_pending_check | WarunekPierwotny wynik wymaga sprawdzenia; X-Should-Retry:false. | Następny krokZachowaj pierwotny operation_id/id i odczytuj stan operacji; nigdy nie powtarzaj pierwotnego POST. |
Odpowiedź404 · not_found | WarunekOperacja sprawdzania stanu Batch nie istnieje lub należy do innej tożsamości. | Następny krokUżyj dokładnego pierwotnego id oraz tego samego użytkownika, klucza i grupy. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol:batch
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:text→text- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-sol:batch:requests.min_items:1