OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro (batch) to model tekstowy od OpenAI, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-6-sol-pro:batch. To ten sam model bazowy co GPT-6 Sol, udostępniany z reasoning.mode ustawionym na pro, co ma na celu generowanie odpowiedzi wyższej jakości przy złożonych zadaniach. Data wydania przez dostawcę to 2026-09-22. Wariant batch to wersja, którą wywołujesz przez zgodny z OpenAI endpoint api14.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 050 000 tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 128 000 tokenów. Ponieważ przyjmuje obrazy i pliki obok tekstu, możesz wysyłać mieszane polecenia łączące pisemne instrukcje z treścią wizualną lub dokumentową w jednym żądaniu. Duże okno kontekstowe oznacza, że długie dane wejściowe, takie jak obszerne dokumenty czy rozbudowana historia rozmowy, mogą być obsłużone bez dzielenia ich na wiele wywołań.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Praca z długimi dokumentami pasuje tu naturalnie: przeglądanie umów, specyfikacji lub materiałów badawczych, które nie zmieściłyby się w mniejszym kontekście. Wejście obrazowe wspiera zadania, w których zrzut ekranu, diagram lub zeskanowana strona musi być odczytany razem z instrukcjami tekstowymi. Wejście plikowe odpowiada procesom przetwarzającym przesłane dokumenty i oczekującym wyniku tekstowego. Sterowanie rozumowaniem czyni model przydatnym w problemach wieloetapowych, gdzie chcesz bardziej przemyślanych odpowiedzi, a wywoływanie narzędzi pozwala mu działać w pętli agenta, a nie tylko generować samodzielny tekst.

Aby wywołać go przez api14, użyj identyfikatora modelu openai/gpt-6-sol-pro:batch w interfejsie API zgodnym z OpenAI, dzięki czemu istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie bazowego adresu URL. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools oraz verbosity. W praktyce oznacza to, że możesz ograniczyć długość odpowiedzi za pomocą max_tokens, sterować głębokością rozumowania przez reasoning i reasoning_effort, żądać danych wyjściowych w formacie JSON lub zgodnych ze schematem przez response_format i structured_outputs, kontrolować powtarzalność próbkowania przez seed, definiować i wybierać narzędzia przez tools i tool_choice oraz dostosowywać szczegółowość odpowiedzi przez verbosity.

Jedna rzecz do rozważenia: tryb pro zużywa znacznie więcej niż tryb standardowy, więc pasuje do złożonych zadań, a nie do prostych zadań o dużym wolumenie. Jeśli Twoje obciążenie to proste generowanie tekstu, lepszym wyborem może być GPT-6 Sol bez trybu pro. Nie ma tu również wejścia audio ani wideo, a wynik jest wyłącznie tekstowy, więc zadania wymagające tych modalności wykraczają poza ten model.