OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर openai/gpt-6.1-sol-pro के रूप में सूचीबद्ध किया गया है और प्रदाता द्वारा 2026-09-29 को जारी किया गया था। यह अपना अंतर्निहित मॉडल GPT-6.1 Sol के साथ साझा करता है, लेकिन इसे reasoning.mode को pro पर सेट करके परोसा जाता है, जिसका लक्ष्य जटिल कार्यों पर उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ देना है। यदि आपने मानक Sol वेरिएंट का उपयोग किया है, तो यह एक अलग आर्किटेक्चर के बजाय एक अलग reasoning कॉन्फ़िगरेशन वाला वही मॉडल है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए लंबे दस्तावेज़ और बड़े मिश्रित इनपुट आराम से फिट हो जाते हैं और फिर भी पर्याप्त प्रतिक्रिया के लिए जगह बची रहती है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में max_tokens और max_completion_tokens, response_format और structured_outputs, tools और tool_choice, seed, verbosity, और reasoning नियंत्रण शामिल हैं: reasoning, reasoning_effort और include_reasoning। ध्यान दें कि pro मोड मानक मोड की तुलना में कहीं अधिक reasoning प्रयास खर्च करता है, यही मुख्य समझौता है जो आप इस वेरिएंट को चुनते समय करते हैं।

चूँकि इनपुट बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट के भीतर टेक्स्ट, छवियों और फ़ाइलों को कवर करते हैं, व्यावहारिक उपयोग उन कार्यों की ओर झुकते हैं जहाँ पूरी समस्या एक ही अनुरोध में फिट होती है और उत्तर में सावधानी की आवश्यकता होती है। उदाहरणों में स्क्रीनशॉट के साथ-साथ एक पूरे कोडबेस या विशिष्टता बंडल की समीक्षा करना, स्कैन किए गए या मिश्रित-प्रारूप दस्तावेज़ों से संरचित रिकॉर्ड निकालना, लंबी-रूप विश्लेषण और ड्राफ्टिंग जहाँ पहले की सामग्री दृश्य में बनी रहनी चाहिए, और एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो जो tools को कॉल करते हैं और संरचित आउटपुट लौटाते हैं, शामिल हैं। reasoning-भारी कार्य जैसे बहु-चरणीय डिबगिंग, वित्तीय या तकनीकी दस्तावेज़ समीक्षा, और नियोजन कार्य जो विचारपूर्वक चरण-दर-चरण सोच से लाभ उठाते हैं, वे हैं जिनके लिए pro कॉन्फ़िगरेशन का लक्ष्य रखा गया है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-6.1-sol-pro का उपयोग करके कॉल करते हैं, उसी तरह जैसे आप किसी अन्य chat completions एंडपॉइंट को कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट मॉडल नाम के अलावा बिना किसी बदलाव के काम करते हैं। ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर अनुरोध बॉडी में सामान्य रूप से पास करें; यदि आप किसी अन्य OpenAI मॉडल से पोर्ट कर रहे हैं, तो tool परिभाषाएँ, response_format और टोकन सीमा फ़ील्ड का आकार वही रहता है। Reasoning कॉन्फ़िगर करने योग्य है, इसलिए आप reasoning_effort को ट्यून कर सकते हैं और तय कर सकते हैं कि include_reasoning के साथ reasoning ट्रेस को सामने लाना है या नहीं।

इस मॉडल द्वारा समर्थित श्रेणियों पर कोई प्रलेखित प्रतिबंध नहीं है; यह केवल टेक्स्ट के अंतर्गत सूचीबद्ध है, इसमें कोई ऑडियो या वीडियो इनपुट नहीं है और कोई छवि आउटपुट नहीं है, इसलिए भाषण या छवि निर्माण कार्य के लिए उन मोडैलिटी वाला मॉडल बेहतर फिट होगा। pro reasoning मोड मानक मोड की तुलना में कहीं अधिक खर्च करता है, इसलिए सरल, उच्च-मात्रा या विलंब-संवेदनशील अनुरोधों के लिए मानक GPT-6.1 Sol अधिक स्वाभाविक विकल्प है, और यह वेरिएंट उन जटिल कार्यों के लिए सबसे अच्छा आरक्षित है जिनके लिए इसे कॉन्फ़िगर किया गया था।