OpenAI: GPT-6 Sol

GPT-6 Sol è un modello testuale di OpenAI, parte della serie GPT-6. All'interno di quella serie si colloca sotto il modello di punta GPT-6 Astra e sopra il tier veloce GPT-6 Luna, posizionandosi come l'opzione high-end conveniente in termini di costi. È stato rilasciato dal provider il 2026-09-22. Se stai scegliendo tra i tier, Sol è l'opzione intermedia: meno capace di Astra, più capace di Luna.

Sul lato input, il modello accetta testo, immagini e file, e produce testo come output. La finestra di contesto è di 1.050.000 token, abbastanza ampia da contenere documenti molto lunghi, interi codebase o cronologie di conversazione estese in una singola richiesta. L'output massimo è di 128.000 token, quindi anche le risposte possono essere lunghe, non solo gli input. Poiché immagini e file sono accettati insieme al testo, puoi mescolare formati in un unico prompt invece di convertire tutto in testo semplice prima.

Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. Il lavoro su contesti lunghi è quello ovvio: revisionare contratti, specifiche o file di log lunghi senza suddividerli in chiamate separate. I prompt a modalità mista si adattano a compiti in cui uno screenshot, un diagramma o una pagina scansionata deve essere letto insieme al testo circostante, come l'estrazione di dati strutturati da un documento che include figure. Il tetto elevato di output aiuta a generare report lunghi, migrazioni o modifiche al codice su più file in una sola risposta. Il tool calling e gli output strutturati lo rendono utilizzabile come passaggio di ragionamento all'interno di un ciclo di agente o di una pipeline che necessita di risultati leggibili dalla macchina anziché di prosa.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "openai/gpt-6-sol". I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza dell'output, controllare quanto ragionamento fa il modello e come viene mostrato, richiedere risposte JSON o conformi a uno schema, impostare un seed per la riproducibilità, definire tool e scegliere come vengono selezionati, e regolare la verbosità della risposta. Se hai già del codice scritto per la forma delle chat completions di OpenAI, passare a questo modello è per lo più questione di cambiare il model id e aggiungere quelli tra questi parametri che ti servono.

Tieni presente il limite di output: 128.000 token è generoso ma finito, quindi i compiti che devono emettere più di tanto in una sola passata devono essere suddivisi. Il modello produce solo testo, quindi qualsiasi cosa richieda immagini o audio generati necessita di un modello diverso. E poiché Sol è posizionato sotto GPT-6 Astra, i carichi di lavoro in cui la massima capacità disponibile conta più dell'efficienza sono quelli in cui Astra potrebbe adattarsi meglio.