OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro

GPT-5.6 Sol Pro, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 9 जुलाई 2026 को जारी किया गया था। यह अपना अंतर्निहित मॉडल GPT-5.6 Sol के साथ साझा करता है, लेकिन इसे reasoning.mode को pro पर सेट करके सर्व किया जाता है, जिसका लक्ष्य जटिल कार्यों पर उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ देना है। यदि आप Sol परिवार को पहले से जानते हैं, तो यहाँ व्यावहारिक अंतर भिन्न बेस मॉडल का नहीं, बल्कि सर्विंग मोड का है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है और यह अधिकतम 128,000 आउटपुट टोकन उत्पन्न कर सकता है, साथ ही नॉलेज कटऑफ 16 फरवरी 2026 है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में आउटपुट लंबाई के लिए max_tokens और max_completion_tokens, आकार दी गई प्रतिक्रियाओं के लिए response_format और structured_outputs, फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice, पुनरुत्पादकता के लिए seed, और रीज़निंग नियंत्रण शामिल हैं: reasoning, reasoning_effort, include_reasoning और verbosity.

ये क्षमताएँ ऐसे काम की ओर संकेत करती हैं जहाँ इनपुट बड़ा हो और रीज़निंग कठिन हो। दस लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ों, पूरे कोडबेस, या ऐसे मल्टी-फ़ाइल इनपुट के लिए उपयुक्त है जिन्हें अन्यथा चंकिंग की आवश्यकता होती, और फ़ाइल तथा इमेज इनपुट का अर्थ है कि आप PDF, स्क्रीनशॉट और आरेखों को एक ही रिक्वेस्ट में मिला सकते हैं। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और टूल कॉलिंग इसे किसी एजेंट या पाइपलाइन के भीतर रीज़निंग चरण के रूप में उपयोग करने योग्य बनाते हैं, जहाँ मॉडल को सामग्री की जाँच करनी होती है, निर्णय लेना होता है, और फिर मशीन-पठनीय परिणाम देना होता है। रीज़निंग नियंत्रण आपको यह ट्यून करने देते हैं कि कितना आंतरिक विचार-विमर्श होता है, जो तब मायने रखता है जब कोई कार्य वास्तव में कठिन हो, न कि नियमित।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/gpt-5.6-sol-pro" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट बदले हुए बेस URL और मॉडल आईडी के साथ काम करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर स्वीकार करती है: max_tokens या max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, verbosity, और रीज़निंग परिवार (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning)। आप इन्हें संयोजित कर सकते हैं, उदाहरण के लिए टूल कॉलिंग और चुने गए रीज़निंग प्रयास के साथ एक स्ट्रक्चर्ड रिस्पॉन्स फ़ॉर्मेट।

विचार करने योग्य एक बात यह है कि pro मोड मानक Sol मोड की तुलना में कहीं अधिक खर्च करता है, इसलिए इसे उन कार्यों के लिए आरक्षित रखना सर्वोत्तम है जिन्हें वास्तव में अतिरिक्त विचार-विमर्श की आवश्यकता होती है। सरल या उच्च-मात्रा वाले काम के लिए, गैर-pro GPT-5.6 Sol अधिक स्वाभाविक विकल्प है। यह भी ध्यान दें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए कोई भी इमेज या ऑडियो जनरेशन किसी अन्य मॉडल से आना चाहिए।