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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

openai/gpt-5.6-sol:batch

टेक्स्टइनपुट: file · image · textToolsReasoning1.1M9 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
10,50,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) के बारे में

GPT-5.6 Sol, OpenAI की GPT-5.6 श्रृंखला का प्रमुख मॉडल है, जिसे OpenAI ने 9 जुलाई 2026 को जारी किया था। यह उस श्रृंखला में सबसे ऊपर है और हल्की चैट के बजाय मांग वाले काम के लिए तैनात किया गया है। api14 पर मॉडल आईडी openai/gpt-5.6-sol:batch है, और यह text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है। इसका ज्ञान कटऑफ 16 फरवरी 2026 है, इसलिए उस तारीख के बाद बदली हुई कोई भी चीज़ मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान जो सीखा, उससे बाहर है।

मॉडल इनपुट के रूप में text, images और files स्वीकार करता है, और यह केवल text लौटाता है। यह संयोजन तब उपयोगी होता है जब किसी अनुरोध को लिखित निर्देशों के साथ-साथ किसी स्क्रीनशॉट, दस्तावेज़ या स्रोत फ़ाइल पर तर्क करने की आवश्यकता हो। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 tokens है, जो एक ही अनुरोध में बहुत लंबे इनपुट रखने के लिए काफी बड़ी है, और अधिकतम आउटपुट 128,000 tokens है। समर्थित पैरामीटर में max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools, verbosity, include_reasoning, reasoning और reasoning_effort शामिल हैं, इसलिए आप प्रतिक्रिया का स्वरूप और मॉडल कितना तर्क प्रयास करता है, दोनों को नियंत्रित कर सकते हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। जटिल तर्क कार्य, कोडिंग कार्य और एजेंटिक वर्कफ़्लो बताई गई मजबूतियाँ हैं, विशेष जोर कमांड-लाइन और बहु-चरणीय कोडिंग कार्यों पर है। व्यवहार में इसका मतलब है बहु-फ़ाइल रीफैक्टर, डिबगिंग सत्र जहाँ मॉडल को चरणों की श्रृंखला का पालन करना होता है, टूल-चालित एजेंट जो फ़ंक्शन कॉल करते हैं और परिणामों पर कार्य करते हैं, और लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण जहाँ पूरा इनपुट एक कॉन्टेक्स्ट विंडो में फिट होता है। Structured outputs और response_format तब उपयोगी होते हैं जब किसी डाउनस्ट्रीम सिस्टम को मुक्त text के बजाय पूर्वानुमेय JSON चाहिए, और seed पैरामीटर तब मदद करता है जब आप दोहराने योग्य सैंपलिंग चाहते हैं।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-संगत मॉडल की तरह ही काम करता है। chat completions endpoint पर एक अनुरोध भेजें जिसमें model फ़ील्ड openai/gpt-5.6-sol:batch पर सेट हो, और अपने इनपुट messages के रूप में पास करें। Image और file इनपुट text के साथ-साथ message content में जाते हैं। आप प्रतिक्रिया को सीमित करने के लिए max_tokens सेट कर सकते हैं, फ़ंक्शन उजागर करने के लिए tools और tool_choice का उपयोग कर सकते हैं, आउटपुट को सीमित करने के लिए response_format या structured_outputs का उपयोग कर सकते हैं, और गहराई बनाम संक्षिप्तता का संतुलन करने के लिए reasoning_effort और verbosity को समायोजित कर सकते हैं। include_reasoning और reasoning पैरामीटर आपको यह तय करने देते हैं कि reasoning सामग्री सामने लाई जाए या नहीं।

एक बात ध्यान में रखनी है मॉडल आईडी में batch प्रत्यय, जो इस वेरिएंट को उसी श्रृंखला की अन्य प्रविष्टियों से अलग करता है। यदि आपका कार्य सरल text जनरेशन है, तो GPT-5.6 परिवार का कोई छोटा मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, क्योंकि यहाँ कॉन्टेक्स्ट विंडो और reasoning नियंत्रण भारी कार्यभार के लिए लक्षित हैं। 128,000 token आउटपुट सीमा उदार है लेकिन फिर भी सीमित है, इसलिए बहुत बड़े जनरेट किए गए आर्टिफ़ैक्ट को चरणों में बनाने की आवश्यकता हो सकती है।

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/gpt-5.6-sol:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5.6-sol:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,50,000
अधिकतम आउटपुट: 1,28,000
इनपुट: file, image, text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2026-02-16

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) हर request में 10,50,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,28,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) file, image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-5.6-sol:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemini 4 Argon, OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI: GPT-6.1 Sol। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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