К результатам поиска

OpenAI

GPT 5.6 Sol Pro

gpt-5.6-sol-pro — мультимодальная модель OpenAI для сложных рассуждений и генерации. Принимает текст и изображения, поддерживает контекст 1,050,000 токенов и режим reasoning.mode=pro.

  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • 1 050 000 токенов1 050 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
1 012,80 ₽
Выход
5 064,00 ₽
Кэш
101,28 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
47
Код
77,4
Доступность
100%
API ID
openai/gpt-5.6-sol-pro

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
1 012,80 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
5 064,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
101,28 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

gpt-5.6-sol-pro — мультимодальная модель OpenAI для сложных рассуждений и генерации. Принимает текст и изображения, поддерживает контекст 1,050,000 токенов и режим reasoning.mode=pro. Разработчик: openai. Вход: текст, изображения. Выход: текст. Контекст: 1050000 токенов.

Характеристики

Доступность100%
  1. 4 октября: нет данных
  2. 5 октября: нет данных
  3. 6 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 050 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

18 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
47 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Индекс программирования
77,4 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 487 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

  • AutomationBench-AA60,1 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи30,3 %

    Полностью выполненные рабочие процессы без нарушений ограничений

  • GDPval-AA v21 588 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

  • Harvey LAB-AA87,2 %

    Доля пройденных критериев юридической агентной работы

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.184 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

  • GDP.pdf27,2 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)84 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)94,1 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

  • T²-Bench Telecom (архивный)85,1 %

    Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

  • Terminal-Bench Hard (архивный)65,9 %

    Агентное программирование и работа в терминале

Рассуждения

  • HLE49,5 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Рассуждение

  • IFBench72,7 %

    Тест на следование инструкциям

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA26,1 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

Программирование

  • SciCode57,1 %

    Программирование на Python для научных вычислений

  • Terminal-Bench v4.039,9 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-5.6-sol-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ