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GPT-5.6 Sol：重要規格
以下是 GPT-5.6 Sol 的主要規格，以及它們如何影響實際使用體驗。
- 1,050,000 個權杖上下文視窗：GPT-5.6 Sol 可以處理非常大的提示、長文件、程式碼庫、研究語料庫或檢索包，這有助於減少複雜工作流程中的分塊。
- 128,000 個最大輸出標記：當任務需要擴展回應時，模型可以產生長結構化答案、報告、程式碼計畫、評論和多部分輸出。
- 文字和圖像輸入與文字輸出：GPT-5.6 Sol 可以在返回文字的同時解釋書面和視覺上下文，支援文件審查、螢幕截圖分析、電腦使用任務和多模態推理。
- 具有推理權杖支援的最高推理：GPT-5.6 Sol 支援對困難的編碼、分析、研究、科學、網路安全和代理任務進行更深入的推理。
- 每 1M 個輸入權杖 5.00 美元，每 1M 快取輸入權杖 0.50 美元，每 100 萬個輸出權杖 30.00 美元：此定價使 Sol 高於 Terra 和 Luna，成為旗艦 GPT-5.6 API 模型。
- 串流、函式呼叫、結構化輸出 和 Responses API 工具：GPT-5.6 Sol 支援使用 網路搜尋、檔案搜尋、影像生成、程式碼直譯器、託管 Shell、套用修補程式、技能、電腦操作、MCP 和 工具搜尋 的工作流程。
比較 GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna
各模型在性能、速度與使用情境上的差異簡要比較。
| 功能 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| 知識截止時間 | 2026 年 2 月 16 日 | 2026 年 2 月 16 日 | 2026 年 2 月 16 日 |
| 上下文視窗（Token） | 1,050,000 個權杖 | 1,050,000 個權杖 | 1,050,000 個權杖 |
| 最大輸出長度（Token） | 128,000 個權杖 | 128,000 個權杖 | 128,000 個權杖 |
| 輸入形式 | 文字、圖像 | 文字、圖像 | 文字、圖像 |
| 輸出形式 | 文字 | 文字 | 文字 |
| 延遲（OpenRouter 資料） | 快速；實際延遲因提示長度、輸出長度、工具使用、推理工作和部署條件而異。 | 快速；實際延遲因提示長度、輸出長度、工具使用、推理工作和部署條件而異。 | 快速；實際延遲因提示長度、輸出長度、工具使用、推理工作和部署條件而異。 |
| 速度 | 快速地 | 快速地 | 快速地 |
| 每百萬 Token 的輸入／輸出成本 | $5.00 輸入，$0.50 快取輸入，$30.00 輸出 | $2.50 輸入，$0.25 快取輸入，$15.00 輸出 | $1.00 輸入，$0.10 快取輸入，$6.00 輸出 |
| 推理表現 | 最高。官方 GPT-5.6 評估顯示，Sol 在 Agents' Last Exam 為 52.7%，GDPval-AA v2 為 1,747.8 Elo，Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 為 58.9，BrowseComp 為 90.4%，OSWorld 2.0 為 62.6%。 | 高的。官方 GPT-5.6 評估列出 Terra 在 Agents' Last Exam 上的得分為 50.4%，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 上的得分為 55，在 HealthBench Professional 上的得分為 57.7%，在 BrowseComp 上的得分為 7.7.5%。 | 高的。 GPT-5.6 Luna 官方評價包括 GPQA Diamond 92.3%、FrontierMath Tier 1-3 v2 78.6%、FrontierMath Tier 4 v2 58.5% 和 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 得分 51.2。 |
| 程式性能 （基於 SWE-bench Verified） | 非常強。官方 GPT-5.6 評估將 Sol 在 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 上列為 80，在 SWE-Bench Pro 上為 64.6%，在 DeepSWE v1.1 上為 72.7%，在 Terminal-Bench 2.1Z 上為 88.8%。 | 強。官方 GPT-5.6 評估顯示，Terra 在 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 為 77.4，SWE-Bench Pro 為 63.4%，DeepSWE v1.1 為 69.6%，Terminal-Bench 2.1 為 87.4%。 | 適合低成本型號。官方評價包括Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1得分74.6、SWE-Bench Pro 62.7%、DeepSWE v1.1 67.2%和Terminal-Bench 2.1 84.7%。 |
| 最適合用途 | 複雜推理、專業編碼、長上下文研究、知識工作、網路安全、科學、電腦操作、設計和高級代理工作流程 | 產品編碼、結構化資料擷取、內容工作流程、一般代理、長上下文分析和成本意識知識工作 | 大容量分類、摘要、路由、結構化擷取、即時應用、編碼支援和成本敏感的代理工作流程 |
最適合使用 GPT-5.6 Sol 的情境
最佳 GPT-5.6 Sol 用例
- 複雜的編碼和軟體工程工作流程，需要規劃、實施、調試、終端工作和程式碼審查。
- 跨文件、資料集、成績單、儲存庫、電子表格、簡報和操作材料的長上下文研究和知識工作。
- 高階代理工作流程，結合了推理、工具呼叫、檔案搜尋、網路搜尋、程式碼執行、電腦操作 和 結構化輸出。
- 網路安全和防禦工程任務，例如安全程式碼審查、漏洞分類、修補程式開發、威脅建模和授權環境中的驗證。
- 科學、技術、財務、法律和商業分析，其中仔細的推理和高品質的綜合比最低的成本更重要。
- 需要更強的佈局判斷、視覺層次、介面細化和電腦使用檢查的設計和前端開發任務。
如何存取 GPT-5.6 Sol
如何存取 GPT-5.6 Sol
1.官方API
OpenAI 在 API 中將 GPT-5.6 Sol 列為 gpt-5.6-sol，其中 gpt-5.6 作為路由到 Sol 的別名。它支援 Chat Completions、Responses 和 Batch 端點、文字和圖像輸入、文字輸出、串流、函式呼叫、結構化輸出 以及受支援的 Responses API 工具。
2.EssayDone AI Chat
當該模型在產品中可用時，EssayDone AI Chat可以透過易於使用的聊天介面來存取該模型。
這對於複雜的寫作、學習、研究、編碼支援、文件分析和生產力任務很有用，但對於需要直接端點、參數、工具或部署控制的開發人員來說，它並不能取代官方的 API。
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常見問題
以下是關於 GPT-5.6 Sol 的常見問題。
是的。 GPT-5.6 Sol 支援推理權杖，並被 OpenAI 列出為具有最高推理能力。 GPT-5.6 系列支援 reasoning_effort 設定為 none、low、medium、high、xhigh 和 max。
OpenAI 列出的 GPT-5.6 Sol API 定價為每 100 萬個輸入權杖 5.00 美元，每 100 萬個快取輸入權杖 0.50 美元，每 100 萬個輸出權杖 30.00 美元。超過 272K 輸入權杖的提示按完整請求的 2 倍輸入和 1.5 倍輸出定價，快取寫入按未快取輸入權杖費率的 1.25 倍計費。
GPT-5.6 Sol 針對複雜的專業工作進行了最佳化，包括編碼、研究、知識工作、網路安全、科學、電腦操作、設計、長上下文分析和高級代理工作流程。
GPT-5.6 Sol支援文字和圖像輸入並返回文字輸出。它可以處理多模式任務，例如螢幕截圖分析、視覺文件審查、電腦使用上下文、圖像感知擷取和視覺推理，但不支援音訊和視訊模式。
與GPT-5.6 Terra相比，GPT-5.6 Sol是性能更高的旗艦型號，每個權杖的成本更高。與 GPT-5.6 Luna 相比，Sol 專為複雜工作而不是最快且成本最低的大批量工作負載而設計。 GPT-5.6 Sol Pro 單獨定位為困難任務和長時間運行工作流程的最高功能選項。
在 EssayDone AI Chat中使用 GPT-5.6 Sol，可以方便地運用 OpenAI 的旗艦 GPT-5.6 模型處理複雜寫作、研究、學習、編碼支援、文件分析和生產力任務，而無需設定 API。