Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/
Language: zh-hant-tw

# OpenAI: GPT-5.6 Sol

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## [OpenAI: GPT-5.6 Sol](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/)

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-5)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gpt-5-6-sol/#method-6)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 在 GPT-5.6 系列中的旗艦模型，適用於推理、程式設計與多步驟代理任務等複雜專業工作。公開設定檔強調命令列與長時間程式設計流程。文字與圖片輸入可支持文字答案，連接的工具環境則能執行操作，產生較大任務需要的成品。

#### 圍繞驗收條件完成程式設計任務

描述要交付的使用者可見行為，並提供相關程式碼、限制與觀察到的失敗。專案層級簡報可以指出受影響模組、模組間契約，以及能確立預期結果的檢查。將所需修改保持在合理範圍，讓提議實作與驗證能一起檢視。

命令列流程請保留實際命令輸出，以及影響下一步的狀態。證據仍留下多個可能原因時，要求能區分原因的下一步行動。當周邊工具環境執行操作並提供結果，讓工作能依觀察到的行為繼續時，模型提案才發揮實用價值。

#### 結合視覺證據與書面資料

介面任務可在需求及原始碼之外加入截圖。標記相關畫面與狀態，指出必須保留的控制項或內容。文件任務可提供來源段落，要求比較、說明或結構化擷取。最終發現應保留來源識別碼，讓讀者能檢查支持各項結論的資料。

模型支援結構化輸出與函式呼叫。請依任務定義結果欄位或可用操作。將回傳值對照證據驗證；後續步驟若依賴檢索事實、計算或檔案修改，請保留實際工具觀察結果。

#### 推理與大型工作上下文

OpenAI 記載的推理投入選項是 none、low、medium、high、xhigh 與 max，預設為 medium。請指定問題需要的深度與交付成果。重大設計決策應指出選項、後果，以及決定建議的標準。實作任務則指定修改後必須證明的行為。

製造商列出 1,050,000 詞元上下文視窗與 128,000 詞元最大輸出。長工作應圍繞來源資料、已確立決策、已完成操作與待解問題整理。為結果預留空間，讓最新相關觀察保持可見，不要仰賴重複背景資料來推進任務。

#### 模型輸出與工具成品

OpenAI 記載串流，以及涵蓋網頁搜尋、檔案搜尋、圖片生成、程式碼解譯、shell 操作、套用修補程式、電腦操作與 MCP 的工具環境。這些工具提供模型文字回應周邊的能力。應用程式選擇開放哪些操作，並把實際結果回傳給流程。

實用的 Sol 交付成果將所需結果與成品、證據連在一起：附驗證的修改、連結來源的分析，或帶有相關上下文的已完成工具結果。請保留最終狀態，讓後續任務能從已確立的工作繼續。

實用任務

### 實用任務

英文技術範例

```
Correct a command-line failure signal

Review this Node.js CLI fragment: try { await importFile(path); console.log("Imported"); } catch (err) { console.error(err.message); process.exitCode = 0; }. Import failures must produce a nonzero exit status and never print Imported. Return a minimal patch and acceptance checks for one successful import and one rejected import.
```

#### 預期結果

```
A focused code patch with expected stdout, stderr and exit status for the success and failure cases.
```

#### 檢查結果

```
Run each case in a separate process and check the actual exit status, not only the displayed error.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-sol`

[`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)

OpenAI /`gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

1,050,000 tokens

輸出上限

128,000 tokens

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_block[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`system` | 類型`string\|content_block[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型／卡片的確切上限 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stop_sequences` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].input_schema` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.budget_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`output_config.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`metadata` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`cache_control` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content 或 type=text 區塊`

**文字 + 圖片**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.004 */ 1K*

輸出

US$0.02 */ 1K*

讀取快取

US$0.0004 */ 1K*

寫入快取

US$0.005 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.005 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · Anthropic Messages

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 272,000\] | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.02 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率：— |
| 請求大小，tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.008 | 輸出US$0.03 | 讀取快取US$0.0008 | 寫入快取US$0.01 | 快取 5 分鐘US$0.01 | 快取 1 小時基本費率：— |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · Anthropic Messages

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gpt-5.6-sol',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-sol`

[`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=responses)

OpenAI /`gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

1,050,000 tokens

輸出上限

128,000 tokens

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|input_item[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`input[].content` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output；保留實際回傳的 call\_id | 預設值— |
| 欄位`input[].output` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`max_output_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`parallel_tool_calls` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning.summary` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.verbosity` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`include` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`store` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`previous_response_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`service_tier` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`prompt_cache_key` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`prompt_cache_options` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`輸入文字或 input_text 部分`

**文字 + 圖片**

`{type:input_image,image_url}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.004 */ 1K*

輸出

US$0.02 */ 1K*

讀取快取

US$0.0004 */ 1K*

寫入快取

US$0.005 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.005 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Responses

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 272,000\] | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.02 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率：— |
| 請求大小，tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.008 | 輸出US$0.03 | 讀取快取US$0.0008 | 寫入快取US$0.01 | 快取 5 分鐘US$0.01 | 快取 1 小時基本費率：— |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Responses

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call\_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件／項目身分。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`status` | 類型string |
| 欄位`output[]` | 類型message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 欄位`output[].content[]` | 類型content part |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=responses), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-sol`

[`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)

OpenAI /`gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

1,050,000 tokens

輸出上限

128,000 tokens

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_part[]\|null` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_calls` | 類型`tool_call[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
| 欄位`messages[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_details` | 類型`object\|array` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_completion_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 欄位`stream_options.include_usage` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stop` | 類型`string\|string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`function_tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.name` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.parameters` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`parallel_tool_calls` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`response_format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning_effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`service_tier` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
| 欄位`functions` | 類型`function[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`function_call` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`prompt_cache_options` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

**文字 + 圖片**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.004 */ 1K*

輸出

US$0.02 */ 1K*

讀取快取

US$0.0004 */ 1K*

寫入快取

US$0.005 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.005 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Chat

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 272,000\] | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.02 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率：— |
| 請求大小，tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.008 | 輸出US$0.03 | 讀取快取US$0.0008 | 寫入快取US$0.01 | 快取 5 分鐘US$0.01 | 快取 1 小時基本費率：— |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Chat

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-sol`

[`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)

OpenAI /`gpt-5.6-sol`

模型 ID

- `gpt-5.6-sol`
- `openai/gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · max

標準費率 推理強度設為 max 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

推理強度 · none

標準費率 推理強度設為 none 時

推理強度 · xhigh

標準費率 推理強度設為 xhigh 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-sol", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-sol`

[`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)

OpenAI /`gpt-5.6-sol`

模型 ID

- `gpt-5.6-sol`
- `openai/gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · max

標準費率 推理強度設為 max 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

推理強度 · none

標準費率 推理強度設為 none 時

推理強度 · xhigh

標準費率 推理強度設為 xhigh 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-sol`

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat)

OpenAI /`openai/gpt-5.6-sol`

模型 ID

- `gpt-5.6-sol`
- `openai/gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 openai/gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_part[]\|null` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_calls` | 類型`tool_call[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
| 欄位`messages[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_details` | 類型`object\|array` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_completion_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 欄位`stream_options.include_usage` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stop` | 類型`string\|string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`function_tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.name` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.parameters` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`parallel_tool_calls` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`response_format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning_effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`service_tier` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
| 欄位`functions` | 類型`function[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`function_call` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`prompt_cache_options` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`modalities` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
| 欄位`cache_control.ttl` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 參數`control_scope` | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · max

標準費率 推理強度設為 max 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

推理強度 · none

標準費率 推理強度設為 none 時

推理強度 · xhigh

標準費率 推理強度設為 xhigh 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-sol`

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages)

OpenAI /`openai/gpt-5.6-sol`

模型 ID

- `gpt-5.6-sol`
- `openai/gpt-5.6-sol`

### 入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜推理、程式設計與長程代理工作流程的旗艦 GPT-5.6 模型。它支援文字與圖片輸入、結構化結果與工具使用，提供 1,050,000 token 的上下文視窗，以及可調整的推理強度。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 openai/gpt-5.6-sol | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · max

標準費率 推理強度設為 max 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

推理強度 · none

標準費率 推理強度設為 none 時

推理強度 · xhigh

標準費率 推理強度設為 xhigh 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.01** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.06** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.001** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0125** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.02** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.09** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.002** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.025** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

<strong>Ailoot</strong> [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Core&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages), [`gpt-5.6-sol`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-sol&route=Ultra&caller=gpt-5.6-sol&fmt=messages)

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-sol`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-sol`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-sol`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-sol`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-sol`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-sol`: `messages.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。

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