OpenAI: GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol is een tekstmodel van OpenAI en het vlaggenschip in de GPT-5.6-serie. Het werd door de provider uitgebracht op 9 juli 2026, en de knowledge cutoff is 16 februari 2026. Op api14 staat het vermeld onder de model id openai/gpt-5.6-sol en valt het in de categorie tekst, dus het is gericht op taalwerk en niet op audio- of videogeneratie.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer, en het retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 1.050.000 tokens, wat groot genoeg is om zeer lange documenten, volledige repositories met bronbestanden of uitgebreide gespreksgeschiedenissen in één verzoek op te nemen. De maximale uitvoer is 128.000 tokens, dus antwoorden kunnen lang zijn en tegelijk gebaseerd op een grote invoer. Omdat afbeeldingen en bestanden naast tekst worden geaccepteerd, kun je proza, screenshots, diagrammen en geüploade documenten in dezelfde prompt combineren.

Die mogelijkheden wijzen op een vrij specifieke set toepassingen. OpenAI beschrijft het model als geschikt voor complexe redeneringen, codering en agentische workflows, en merkt op dat het bijzonder sterk is in command-line- en meerstaps coderingstaken. In de praktijk betekent dat taken zoals het doorwerken van een meerfasige refactor over veel bestanden, het plannen en uitvoeren van een reeks tool calls, of het redeneren over een lange specificatie samen met ondersteunende screenshots en bijlagen. De combinatie van een zeer groot contextvenster en een groot uitvoerbudget past ook bij het samenvatten of analyseren van lange rapporten, waarbij zowel het bronmateriaal als het antwoord ruimte nodig hebben.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met de model id openai/gpt-5.6-sol, dus bestaande OpenAI-clientbibliotheken en request-vormen werken zonder wijzigingen. De ondersteunde request-parameters zijn include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. Met de parameters reasoning en reasoning_effort bepaal je hoeveel interne redenering het model toepast, terwijl tools en tool_choice function calling ondersteunen voor agent-achtige lussen. Als je deterministische of machineleesbare uitvoer nodig hebt, zijn seed, response_format en structured_outputs beschikbaar, en verbosity past aan hoeveel het model zegt.

Omdat het model alleen tekst uitvoert, is het niet de juiste keuze als je gegenereerde afbeeldingen, audio of video nodig hebt. Het is ook een op redeneren gericht vlaggenschip, dus voor eenvoudige teksttransformaties op grote schaal kan een lichter model beter passen. Waar de taak lange invoer, afbeeldingen of bestanden, meerstaps toolgebruik of zorgvuldig redeneren over code omvat, is dit model de juiste keuze.