模型

OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)

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OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)

搭配 Pro 推理的 GPT-5.6 Sol,適用於複雜專業工作。提供相關資料、需求與明確的交付成果,讓模型擬定程式碼、分析文件,或具有明確依據的計畫。

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 Pro 指的是搭配 Pro 推理的 OpenAI GPT-5.6 Sol。Sol 是用於複雜專業工作的旗艦 GPT-5.6 版本,大致對應先前 GPT-5 系列中沒有後綴的層級。OpenAI 的 gpt-5.6 別名指的就是此 Sol 版本。基礎模型接受文字與圖片並輸出文字;Pro 在形成最終回答時增加模型的處理工作。

專業任務應提供目標、相關資料,以及結果必須符合的標準。示例工程要求是檢查數個相關模組、說明涉及的相依關係,並擬定彼此協調的變更提案。文件任務則可將數個來源整合成分析,在各章節中區分提供的事實、事實之間的關係,以及結論所支持的動作。

如果視覺資料能提供文字沒有的證據,就使用它。指出對任務重要的圖解、介面元素或參考細節,並說明它在所需結果中的角色。程式碼任務應包含所需行為,以及具代表性的輸入或觀察到的失敗。分析任務應提供比較所依循的標準。清楚的來源標籤能讓複雜任務更容易連結到最終成果所使用的證據。

OpenAI 為 GPT-5.6 Sol 列出 1,050,000 token 的上下文視窗、最多 922,000 token 的輸入,以及最多 128,000 token 的輸出;知識截止日為 2026 年 2 月 16 日。基礎推理強度選項為 none、low、medium、high、xhigh 與 max,預設為 medium。Pro 模式與強度各自獨立:模式選擇額外的模型處理工作,強度則調整其中的分析工作量。上下文預算除了可見回答,也包含推理 token。

開發商在 Responses API 中記載,Pro 適用於能接受額外延遲與模型處理活動的困難工作。基礎模型列有串流、Structured Outputs、函式呼叫、網頁與檔案搜尋、圖片輸入,以及提示快取。工具包含圖片生成、程式碼執行、託管的 shell 與 patch 操作、技能、電腦操作、MCP 連線,以及工具搜尋。應用程式提供相應的環境、執行自己的動作,並回傳實際結果供下一步決策使用。

定義完整結果應包含什麼,以及如何檢查。變更提案應要求列出受影響的行為、重要選擇,以及驗證所需的證據。文件則應定義讀者、必要章節,以及結論必須回答的問題。最終成果可為程式碼提案、分析備忘錄,或分階段計畫,將每項重要建議連結到原始目標與來源資料。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

入門

搭配 Pro 推理的 GPT-5.6 Sol,適用於複雜專業工作。提供相關資料、需求與明確的交付成果,讓模型擬定程式碼、分析文件,或具有明確依據的計畫。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches
輸入
text
輸出
text
輸出格式
內嵌的 results[].response.body JSON
欄位類型要求值與限制預設值
欄位endpoint類型string要求必填值與限制
/v1/chat/completions
預設值—
欄位model類型string要求必填值與限制
openai/gpt-5.6-sol-pro:batch
預設值—
欄位requests類型batch_item[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位requests[].custom_id類型string要求必填值與限制預設值—
欄位requests[].body.messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位completion_window類型string要求選填值與限制
24h
預設值—
欄位provider類型object|null要求選填值與限制預設值—
欄位requests[].body.model類型string要求選填值與限制
openai/gpt-5.6-sol-pro:batch, openai/gpt-5.6-sol-pro
預設值—
欄位provider.only類型string[]要求選填值與限制
openai
預設值—
欄位provider.allow_fallbacks類型boolean|null要求選填值與限制
false, null
預設值—
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endpoint, model, requests
參數material_types規格text
參數representation規格內嵌的 requests[];每個項目皆含 custom_id 與 body
參數request_endpoint_profile規格/v1/chat/completions
參數file_material規格呼叫端可在本機將實際的 UTF-8 JSONL 讀入 requests[]。此流程不使用上傳用途、input_file_id 或檔案參照。若缺少客戶素材或素材為空,應在 POST 前停止準備。
參數serialization_order規格endpoint, model, provider(如有提供), completion_window(如有提供), requests 放在最後
參數optional_controls規格provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
參數schema_scope規格依文件規定的內嵌 Batch 封裝格式提供文字 Chat Completions 請求主體。

生命週期: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 原始建立回應中實際回傳的 response.id;使用相同使用者/金鑰/群組

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
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
顯式快取計價
未啟用 請求顯式快取時

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 $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.01 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0025 / 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 $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.01 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0025 / 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 $0.004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.015 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.005 / 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 →

請求範例

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)

curl · 保留的測試資料Python HTTP · 客戶實際的 JSONLPython · 儲存每個已完成的結果
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.6-sol-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.6-sol-pro:batch', 'openai/gpt-5.6-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-sol-pro:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)

內嵌的 results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
查看工作狀態
curl · 原始作業狀態
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
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。

保留完整的原始狀態 JSON、每個結果/custom_id,以及完整的回應或錯誤主體。將已完成的 results[] 儲存為 JSONL,不得篩除任何項目。

需要檢查原始回應時

保留原始作業 ID。503 result_pending_check 回應帶有 X-Should-Retry:false;請勿重新提交狀態不明的原始批次。

回應欄位
欄位類型
欄位results[].custom_id類型string
欄位results[].response.body.choices[].message.content類型string|null
欄位results[].error類型object|null
欄位usage類型object|null
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位endpoint類型string
欄位status類型string
欄位request_counts類型object
欄位results[].id類型string
欄位results[].response.status_code類型integer
欄位results[].response.request_id類型string
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件文件規定的內嵌封裝格式無效、索引鍵重複、項目識別有誤,或與已設定的模型能力衝突。下一步再次提交前,請先修正指出的欄位。
回應401 · authentication_error條件API 金鑰無效。下一步使用已獲授權的 Ailoot 金鑰。
回應403 · permission_error條件批次處理群組無法使用。下一步檢查金鑰/群組的使用權限。
回應422 · invalid_request_error條件批次處理採用餘額計費;透過訂閱建立批次的請求會遭拒絕。下一步使用已獲授權、以餘額計費的群組。
回應422 · price_unavailable條件無法為批次輸入估價。下一步保留回應;使用文件規定的該 API 家族輸入格式。
回應402 · billing_error條件批次處理的預留額度無法取得。下一步提交新請求前,請先解決請求受理問題。
回應503 · price_unavailable條件批次處理方法的價格/原生費率無法取得。下一步保留回應;請勿替換價格。
回應503 · api_error條件指定的供應商路由無法使用。下一步保留回應,以供修復路由。
回應503 · result_pending_check條件原始結果需要檢查;X-Should-Retry:false。下一步保留原始 operation_id/id 並讀取其狀態;請勿重複原始 POST。
回應404 · not_found條件查詢批次狀態所需的作業不存在,或屬於其他身分。下一步使用完全相同的原始 id,以及相同的使用者/金鑰/群組。

別名

模型別名

Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol-pro:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-sol-pro:batch: requests.min_items: 1

更多詳情

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