OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro (batch) is een tekstmodel van OpenAI, vermeld op api14 onder de model-id openai/gpt-6-sol-pro:batch. Het is hetzelfde onderliggende model als GPT-6 Sol, geleverd met reasoning.mode ingesteld op pro, bedoeld om antwoorden van hogere kwaliteit te produceren bij complexe taken. De releasedatum van de provider is 2026-09-22. De batch-variant is de versie die je aanroept via de OpenAI-compatibele endpoint van api14.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, en het retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 1.050.000 tokens, en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Omdat het afbeeldingen en bestanden naast tekst accepteert, kun je gemengde prompts sturen die geschreven instructies combineren met visuele of documentinhoud in een enkele aanvraag. Het grote contextvenster betekent dat lange invoer, zoals omvangrijke documenten of uitgebreide gespreksgeschiedenissen, kan worden verwerkt zonder ze over meerdere aanroepen te splitsen.

Die mogelijkheden wijzen op een paar praktische toepassingen. Werk met lange documenten is een natuurlijke fit: het beoordelen van contracten, specificaties of onderzoeksmateriaal dat niet in een kleiner contextvenster zou passen. Afbeeldingsinvoer ondersteunt taken waarbij een screenshot, diagram of gescande pagina samen met tekstinstructies moet worden gelezen. Bestandsinvoer is geschikt voor pipelines die geüploade documenten verwerken en een tekstresultaat verwachten. De reasoning-besturing maakt het model relevant voor meerstapsproblemen waarbij je weloverwogen antwoorden wilt, en tool calling laat het handelen binnen een agent-lus in plaats van alleen losse tekst te produceren.

Om het via api14 aan te roepen, gebruik je de model-id openai/gpt-6-sol-pro:batch tegen de OpenAI-compatibele API, zodat bestaande OpenAI SDK's en clients werken met alleen een wijziging van de base URL. De ondersteunde aanvraagparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk betekent dat je de uitvoerlengte kunt beperken met max_tokens, de reasoning-diepte kunt sturen met reasoning en reasoning_effort, JSON of schema-conforme uitvoer kunt aanvragen met response_format en structured_outputs, de reproduceerbaarheid van sampling kunt beheren met seed, tools kunt definiëren en selecteren met tools en tool_choice, en de detailrijkdom van antwoorden kunt aanpassen met verbosity.

Een ding om af te wegen is dat pro-modus veel meer verbruikt dan de standaardmodus, dus het is geschikt voor complexe taken in plaats van eenvoudige taken met hoog volume. Als je workload eenvoudige tekstgeneratie is, is de niet-pro GPT-6 Sol mogelijk de betere keuze. Er is hier ook geen audio- of video-invoer, en de uitvoer is alleen tekst, dus taken die die modaliteiten nodig hebben vallen buiten dit model.