OpenAI: GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol adalah model teks dari OpenAI dan entri unggulan dalam seri GPT-5.6. Model ini dirilis oleh penyedia pada 9 Juli 2026, dan batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 16 Februari 2026. Di api14 model ini terdaftar dengan model id openai/gpt-5.6-sol dan berada dalam kategori teks, sehingga ditujukan untuk pekerjaan bahasa bukan pembuatan audio atau video.

Model ini menerima teks, gambar dan file sebagai input, dan hanya mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 1.050.000 token, yang cukup besar untuk menampung dokumen yang sangat panjang, seluruh repositori file sumber atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu permintaan. Output maksimumnya adalah 128.000 token, sehingga respons bisa panjang sekaligus berpijak pada input yang besar. Karena gambar dan file diterima bersama teks, Anda dapat mencampur prosa, tangkapan layar, diagram dan dokumen yang diunggah dalam prompt yang sama.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. OpenAI menggambarkan model ini cocok untuk penalaran kompleks, coding dan alur kerja agentic, dan mencatat bahwa model ini sangat kuat pada tugas command-line dan coding multi-langkah. Dalam praktiknya itu berarti tugas seperti mengerjakan refactor multi-tahap di banyak file, merencanakan dan menjalankan urutan pemanggilan tool, atau menalar atas spesifikasi panjang bersama tangkapan layar dan lampiran pendukung. Kombinasi jendela konteks yang sangat besar dan anggaran output yang besar juga cocok untuk peringkasan atau analisis laporan panjang, di mana materi sumber dan jawabannya sama-sama membutuhkan ruang.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id openai/gpt-5.6-sol, sehingga pustaka klien OpenAI yang ada dan bentuk permintaan yang ada berfungsi tanpa perubahan. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools dan verbosity. Parameter reasoning dan reasoning_effort memungkinkan Anda mengontrol seberapa banyak penalaran internal yang diterapkan model, sementara tools dan tool_choice mendukung pemanggilan fungsi untuk loop bergaya agent. Jika Anda membutuhkan output yang deterministik atau dapat dibaca mesin, seed, response_format dan structured_outputs tersedia, dan verbosity menyesuaikan seberapa banyak yang dikatakan model.

Karena model ini hanya mengeluarkan teks, model ini bukan pilihan yang tepat jika Anda membutuhkan gambar, audio atau video yang dihasilkan. Model ini juga merupakan unggulan yang berorientasi penalaran, jadi untuk transformasi teks yang sederhana dan bervolume tinggi, model yang lebih ringan mungkin lebih cocok. Ketika tugasnya melibatkan input panjang, gambar atau file, penggunaan tool multi-langkah, atau penalaran yang cermat atas kode, model inilah yang sebaiknya dipilih.