OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch)

GPT-6.1 Sol Pro (batch) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी openai/gpt-6.1-sol-pro:batch के अंतर्गत प्रकाशित किया गया है। यह GPT-6.1 Sol के समान ही अंतर्निहित मॉडल है, लेकिन इसे reasoning.mode को pro पर सेट करके परोसा जाता है, जिसका उद्देश्य जटिल कार्यों पर उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना है। प्रदाता की जारी करने की तिथि 2026-09-29 है।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है। चूँकि यह एक रीज़निंग-केंद्रित कॉन्फ़िगरेशन है, यह उन पैरामीटर को भी उजागर करता है जो नियंत्रित करते हैं कि यह कितना रीज़निंग कार्य करता है और वह रीज़निंग कैसे प्रस्तुत होती है, जो तब मायने रखता है जब आप किसी वर्कलोड को यथासंभव छोटी प्रतिक्रिया के बजाय गुणवत्ता के लिए ट्यून कर रहे हों।

बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, इमेज और फ़ाइल इनपुट, और pro रीज़निंग मोड का संयोजन उन कार्यों की ओर संकेत करता है जहाँ इनपुट लंबा या मिश्रित होता है और उत्तर में सावधानी चाहिए। उदाहरणों में स्क्रीनशॉट या आरेखों के साथ बड़े दस्तावेज़ों या कोडबेस की समीक्षा करना, लंबी रिपोर्टों से संरचित डेटा निकालना, और बहु-चरणीय विश्लेषण शामिल हैं जहाँ मॉडल को एक साथ बहुत सारी सामग्री को दृष्टि में रखना होता है। संरचित आउटपुट और टूल कॉलिंग इसे किसी स्वचालित पाइपलाइन के भीतर रीज़निंग चरण के रूप में भी उपयोग करने योग्य बनाते हैं, उदाहरण के लिए ऐसी पाइपलाइन जो फ़ाइलें पढ़ती है, टूल कॉल करती है, और एक स्वरूपित परिणाम लौटाती है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-6.1-sol-pro:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। यदि आपका क्लाइंट पहले से ही OpenAI chat completions प्रारूप बोलता है, तो आप इसे api14 की ओर इंगित कर सकते हैं और model फ़ील्ड को इस आईडी पर सेट कर सकते हैं; ऊपर दिए गए पैरामीटर वही हैं जो मॉडल स्वीकार करता है, इसलिए उस सूची से बाहर किसी भी चीज़ के प्रभावी होने की अपेक्षा नहीं की जानी चाहिए।

एक व्यावहारिक विचार यह है कि pro मोड मानक कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में कहीं अधिक खर्च करता है, इसलिए यह उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ अतिरिक्त रीज़निंग गुणवत्ता अतिरिक्त कार्य के लायक है। सरल अनुरोधों के लिए, या जहाँ आपको pro रीज़निंग मोड की आवश्यकता नहीं है, मानक GPT-6.1 Sol मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। batch वेरिएंट भी एक विशिष्ट सर्विंग कॉन्फ़िगरेशन है, इसलिए इसे किसी उत्पादन पथ में बनाने से पहले जाँच लें कि यह इस बात से मेल खाता है कि आप अनुरोध कैसे भेजने का इरादा रखते हैं।