OpenAI: GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol est un modèle de texte d'OpenAI et l'entrée phare de la série GPT-5.6. Il a été publié par le fournisseur le 9 juillet 2026, et sa date de coupure des connaissances est le 16 février 2026. Sur api14, il est répertorié sous l'identifiant de modèle openai/gpt-5.6-sol et se situe dans la catégorie texte, il est donc destiné au travail sur le langage plutôt qu'à la génération audio ou vidéo.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et il renvoie uniquement du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 jetons, ce qui est suffisamment grand pour contenir de très longs documents, des dépôts entiers de fichiers sources ou des historiques de conversation étendus dans une seule requête. La sortie maximale est de 128 000 jetons, les réponses peuvent donc être longues tout en s'appuyant sur une entrée volumineuse. Comme les images et les fichiers sont acceptés en plus du texte, vous pouvez mélanger de la prose, des captures d'écran, des diagrammes et des documents téléversés dans le même prompt.

Ces capacités indiquent un ensemble d'usages assez spécifique. OpenAI décrit le modèle comme adapté au raisonnement complexe, au codage et aux workflows agentiques, et note qu'il est particulièrement performant sur les tâches de codage en ligne de commande et en plusieurs étapes. En pratique, cela signifie des tâches telles qu'un refactoring multi-étapes sur de nombreux fichiers, la planification et l'exécution d'une séquence d'appels d'outils, ou le raisonnement sur une longue spécification accompagnée de captures d'écran et de pièces jointes. La combinaison d'une très grande fenêtre de contexte et d'un large budget de sortie convient aussi à la synthèse ou à l'analyse de longs rapports, où le matériel source et la réponse ont tous deux besoin de place.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle openai/gpt-5.6-sol, donc les bibliothèques clientes OpenAI existantes et les formes de requête fonctionnent sans modification. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. Les paramètres reasoning et reasoning_effort vous permettent de contrôler la quantité de raisonnement interne que le modèle applique, tandis que tools et tool_choice prennent en charge l'appel de fonctions pour les boucles de type agent. Si vous avez besoin d'une sortie déterministe ou lisible par machine, seed, response_format et structured_outputs sont disponibles, et verbosity ajuste la quantité de texte produite.

Comme le modèle produit uniquement du texte, ce n'est pas le bon choix si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo générés. C'est aussi un modèle phare orienté raisonnement, donc pour des transformations de texte simples et à grand volume, un modèle plus léger peut mieux convenir. Lorsque les entrées sont longues, comportent des images ou des fichiers, nécessitent un usage d'outils en plusieurs étapes, ou exigent un raisonnement minutieux sur du code, c'est ce modèle qu'il faut utiliser.