OpenAI: GPT-6 Sol

GPT-6 Sol, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो GPT-6 श्रृंखला का हिस्सा है। उस श्रृंखला के भीतर यह फ्लैगशिप GPT-6 Astra से नीचे और तेज़ GPT-6 Luna टियर से ऊपर बैठता है, और इसे लागत-कुशल हाई-एंड विकल्प के रूप में स्थान दिया गया है। इसे प्रदाता ने 2026-09-22 को जारी किया था। यदि आप टियर के बीच चुनाव कर रहे हैं, तो Sol मध्य विकल्प है: Astra से कम सक्षम, Luna से अधिक सक्षम।

इनपुट पक्ष पर, मॉडल टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। संदर्भ विंडो 1,050,000 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, पूरे कोडबेस या विस्तारित वार्तालाप इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ स्वयं भी लंबी हो सकती हैं, केवल इनपुट ही नहीं। चूँकि छवियाँ और फ़ाइलें टेक्स्ट के साथ स्वीकार की जाती हैं, आप एक ही प्रॉम्प्ट में प्रारूपों को मिला सकते हैं, बजाय पहले सब कुछ सादे टेक्स्ट में बदलने के।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। लंबी-संदर्भ वाला काम स्पष्ट है: लंबे अनुबंधों, विशिष्टताओं या लॉग फ़ाइलों की समीक्षा करना, उन्हें अलग-अलग कॉल में विभाजित किए बिना। मिश्रित-मोडलिटी प्रॉम्प्ट उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ किसी स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठ को आसपास के टेक्स्ट के साथ पढ़ने की आवश्यकता होती है, जैसे किसी ऐसे दस्तावेज़ से संरचित डेटा निकालना जिसमें आंकड़े शामिल हों। बड़ी आउटपुट सीमा एक ही प्रतिक्रिया में लंबी रिपोर्ट, माइग्रेशन या बहु-फ़ाइल कोड परिवर्तन उत्पन्न करने में मदद करती है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे किसी एजेंट लूप या पाइपलाइन के भीतर तर्क चरण के रूप में उपयोग करने योग्य बनाते हैं, जिसे गद्य के बजाय मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/gpt-6-sol" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, नियंत्रित कर सकते हैं कि मॉडल कितना तर्क करता है और वह कैसे प्रस्तुत होता है, JSON या स्कीमा-अनुरूप प्रतिक्रियाएँ अनुरोध कर सकते हैं, पुनरुत्पादन के लिए seed सेट कर सकते हैं, टूल परिभाषित कर सकते हैं और चुन सकते हैं कि उन्हें कैसे चुना जाए, तथा प्रतिक्रिया verbosity समायोजित कर सकते हैं। यदि आपके पास पहले से OpenAI chat completions आकार के अनुरूप लिखा गया कोड है, तो इस मॉडल पर स्विच करना अधिकतर मॉडल आईडी बदलने और इनमें से जो भी पैरामीटर आपको चाहिए उन्हें जोड़ने की बात है।

आउटपुट सीमा को ध्यान में रखें: 128,000 टोकन उदार है लेकिन सीमित है, इसलिए जिन कार्यों को एक पास में उससे अधिक उत्पन्न करना होता है, उन्हें विभाजित करना पड़ता है। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए जिस चीज़ के लिए उत्पन्न छवियाँ या ऑडियो चाहिए, उसके लिए अलग मॉडल चाहिए। और चूँकि Sol को GPT-6 Astra से नीचे स्थान दिया गया है, जिन कार्यभारों में उपलब्ध उच्चतम क्षमता दक्षता से अधिक मायने रखती है, उनमें Astra बेहतर फिट हो सकता है।