Описание
Для проектирования систем, разбора сложных требований, длинных цепочек рассуждений и агентных сценариев — когда важны глубина анализа и надёжность вывода.
Спецификация
- Контекст
- 1Mток.
- Max output
- 128 000ток.
- Множитель
- I/O×2.2
- Статус
- online
- ID модели
gpt-5.6-sol- Провайдер
- OpenAI
- Линейка
- Sol
- API
- OpenAI Chat Completions
- Reasoning
- поддерживается (если включён на ключе)
- Temperature
- поддерживается (если включён на ключе)
Когда брать эту модель
Проектирование систем
Декомпозиция требований, trade-off’ы и план внедрения — когда нужен осторожный разбор, а не быстрый черновик.
Агентные цепочки
Длинные сценарии с инструментами и проверкой промежуточных шагов, где глубина рассуждения важнее скорости.
Решения с высокой ценой ошибки
Финансовые/операционные модели, security-sensitive разбор, согласование спорных допущений перед действием.
Расчёт списания
I/O ×2.2Input и output умножаются на множитель модели; context (кэш) добавляется как есть. Reasoning / thinking входит в output.
- Input × 2.2
- 4 000 → 8 800
- Output × 2.2
- 800 → 1 761
- Context
- 0 → 0
К списанию с квоты
10 561
токенов
Другие модели
Частые вопросы о GPT-5.6 Sol
Чем Sol отличается от Luna и Terra?+
Одна линейка GPT-5.6 — меняется только model. Sol даёт наибольшую глубину рассуждения: декомпозиция сложных задач, длинные цепочки выводов, агентные сценарии, архитектура и разбор, где цена ошибки высока. Terra — рабочий баланс глубины и скорости для основной нагрузки. Luna — лёгкий проход: короткие преобразования, классификация, черновики и высокий поток простых запросов, когда полный разбор избыточен.
Нужен ли отдельный endpoint для Sol?+
Нет. Укажите model: gpt-5.6-sol в OpenAI-совместимом chat completions GiftCat.
Какой контекст и max output у Sol?+
В каталоге GiftCat: контекст до 1M токенов, max output до 128K. Фактические лимиты задаёт upstream и параметры max_tokens / max_completion_tokens в запросе.