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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜專業工作的旗艦 GPT-5.6 模型。它結合文字與圖片理解、可設定的推理與工具,在 1,050,000 token 的上下文中產生程式碼、分析與有來源支持的文件。

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 系列中用於複雜專業工作的旗艦模型。它對應先前 GPT-5 系列使用的主力模型層級,同時仍是具有自身名稱的版本。它接受文字與圖片,產生包含分析、程式碼、文件與結構化發現在內的文字。標準設定與 Sol 的 Pro 推理執行各自獨立。

準備高難度工作

定義成果、相關來源,以及結果必須滿足的條件。軟體工作應提供相關檔案或片段、觀察到的行為、預期行為與限制。專業分析則應指出決策、比較標準與證據。示例指示是:「依照規格比較這些做法、找出相依關係,並提出建議,為每項發現附上支持它的來源條件。」

如果圖片包含證據,為它們加上標籤,並指定要分析的圖表、圖示或介面元素。要求回答區分觀察到的細節與解讀。寫作或編輯時,提供目標讀者與必須保留的事實,再指定最終成果及所需結構。

強度、執行與持續的上下文

開發商支援 none、low、medium、high、xhigh 與 max 強度,預設為 medium。標準推理模式是預設;Pro 為困難任務增加模型的處理工作。這些是獨立控制,因此強度本身不會改變具名模型,也不會讓 Pro 成為新的基礎版本。

GPT-5.6 推理設定預設會將先前回合中可用的推理帶入下一步,並為支援的工作流程提供上下文設定。在對話中明確保留已接受的需求與觀察結果,並維持中間想法與最終發現的區別。保留的資料仍會消耗上下文。

限制與來源準備

Sol 的模型卡列出 1,050,000 token 的上下文、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。即使推理沒有以最終回答的形式顯示,仍會消耗回應空間。為工具結果與完成的成果留出空間,並在使用達到預算上限的回應前先加以檢查。

圍繞實際問題整理長文件與程式碼。保留來源標籤與相關範圍,讓結論能指出它依賴的資料。對於當前事實,提供權威段落或適當的查詢工具,不要只依賴知識截止時期的訓練知識。

工具與輸出

OpenAI 列出 Structured Outputs、串流與函式呼叫。文件中的工具包含網頁與檔案搜尋、圖片生成、程式碼直譯器、shell 與 patch 操作、技能、電腦操作、MCP 連線,以及工具搜尋。應用程式提供並執行自己的操作,將觀察結果回傳給模型的下一步。模型本身的輸出仍為文字;工具產生的媒體或動作則有各自的結果。

賦予函式明確目的與結構定義。資料紀錄應定義欄位含義與缺少值的慣例。將值與來源核對,並將程式碼與要求的行為核對。有用的交接成果會清楚呈現結果、證據與未解決的條件;提出操作或驗證指令,與實際執行的工作是不同的事。

GPT-5.6 Sol 與 Terra、Luna 及後續 GPT-6 模型不同;OpenAI 的 gpt-5.6 別名指向 Sol。當任務依賴其知識截止日、推理控制或上下文限制時,保留這項設定。

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

openai/gpt-5.6-sol:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-sol:batch

入門

GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 用於複雜專業工作的旗艦 GPT-5.6 模型。它結合文字與圖片理解、可設定的推理與工具,在 1,050,000 token 的上下文中產生程式碼、分析與有來源支持的文件。

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: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:batch, openai/gpt-5.6-sol
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:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

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

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

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: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:batch

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

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

請求使用哪些欄位?

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

適用哪些限制?

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

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