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OpenAI: GPT-6 Sol (batch)

openai/gpt-6-sol:batch

텍스트입력: file · image · text도구추론1.1M2026. 9. 22. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

OpenAI: GPT-6 Sol (batch) 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 122% 높습니다.
1,050,000 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
추론 강도 조절을 지원합니다.
이미지를 입력으로 받습니다(비전).
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.01입니다.

OpenAI: GPT-6 Sol (batch) 소개

GPT-6 Sol은 OpenAI의 텍스트 모델로 GPT-6 시리즈의 중간에 위치합니다. OpenAI는 이를 비용 효율적인 고급 옵션으로 포지셔닝하며, 플래그십 GPT-6 Astra 아래, 빠른 GPT-6 Luna 등급 위에 둡니다. 이는 빠르게 버리는 질의보다는 까다로운 전문 작업을 겨냥합니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 파일을 입력으로 받아들이고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰으로, 단일 요청에 전체 코드베이스, 긴 문서 세트 또는 장시간 대화 기록을 담을 수 있을 만큼 큽니다. 최대 출력은 128,000 토큰이므로 작업이 요구할 때 응답이 길어질 수 있습니다. 지원되는 매개변수에는 max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, verbosity가 포함되며, 이는 모델이 수행하는 추론의 양을 제어하고, 출력을 스키마로 제한하며, 도구를 호출하게 할 수 있음을 의미합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 패턴을 가리킵니다. 큰 컨텍스트와 이미지 및 파일 입력은 계약서, 연구 논문 또는 스캔한 보고서를 그림과 함께 검토하는 등의 문서 분석에 적합합니다. 도구와 구조화된 출력 지원은 모델이 단계를 계획하고, 함수를 호출하고, 코드가 파싱할 수 있는 JSON을 반환하는 에이전트 스타일 워크플로에 맞습니다. 추론 제어는 다단계 분석이나 디버깅처럼 숙고가 필요한 문제에 유용하며, verbosity는 결론만 필요할 때 답변을 짧게 유지할 수 있게 합니다. 긴 출력 제한은 상세한 보고서를 생성하거나 대규모 코드 변경을 한 번에 수행하는 작업에 도움이 됩니다.

모델 id "openai/gpt-6-sol:batch"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 OpenAI SDK와 클라이언트 라이브러리는 base URL과 API 키만 변경하면 작동합니다. 요청에서 max_tokens를 설정해 응답 길이를 제한하고, response_format 또는 structured_outputs를 사용해 JSON이나 스키마를 요청하며, tools와 tool_choice를 전달해 함수 호출을 활성화할 수 있습니다. reasoning 및 reasoning_effort 매개변수는 숙고와 속도를 맞바꿀 수 있게 하며, include_reasoning은 추론 콘텐츠를 반환할지 제어하고, seed는 재현 가능한 샘플링을 지원하며, verbosity는 답변이 얼마나 상세할지 조정합니다.

모델 id의 batch 표기는 이 변형이 지연에 민감한 대화형 채팅보다는 배치 스타일 또는 높은 처리량 사용을 의도했음을 시사합니다. 워크로드에 가능한 가장 빠른 처리가 필요하다면 OpenAI가 설명하는 GPT-6 Luna 등급이 더 적합할 수 있고, 가장 강력한 전반적 성능이 필요하다면 플래그십 GPT-6 Astra가 이 모델 위에 있습니다. 그렇지 않다면 GPT-6 Sol은 플래그십 등급까지 가지 않고도 시리즈의 상위권에서 이미지 및 파일 입력을 포함한 까다로운 텍스트 작업을 처리합니다.

OpenAI: GPT-6 Sol (batch) API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "openai/gpt-6-sol:batch"로 설정하세요.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-6-sol:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

사양

컨텍스트 길이: 1,050,000
최대 출력: 128,000
입력: file, image, text
출력: text

api14 요청 수 · 최근 7일

OpenAI: GPT-6 Sol (batch): 자주 묻는 질문

OpenAI: GPT-6 Sol (batch) API 비용은 얼마인가요?: OpenAI: GPT-6 Sol (batch)의 가격은 입력 US$3.50 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
OpenAI: GPT-6 Sol (batch)의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: OpenAI: GPT-6 Sol (batch)는(은) 요청당 최대 1,050,000 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 128,000개의 출력 토큰을 생성합니다.
OpenAI: GPT-6 Sol (batch)는(은) 무엇을 할 수 있나요?: OpenAI: GPT-6 Sol (batch)는(은) file, image, text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 OpenAI: GPT-6 Sol (batch)를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "openai/gpt-6-sol:batch"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
OpenAI: GPT-6 Sol (batch)의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Google: Gemini 4 Argon (batch), OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch), OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch). 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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