OpenAI: GPT Sol Latest

GPT Sol Latest to model tekstowy od OpenAI, opublikowany pod identyfikatorem modelu ~openai/gpt-sol-latest. Należy do rodziny GPT Sol i, jak sugeruje nazwa, ten wpis zawsze przekierowuje do najnowszego modelu w tej rodzinie. Oznacza to, że wywołując go, nie przypinasz konkretnego snapshotu; żądania trafiają do tego, co OpenAI aktualnie udostępnia jako najnowsze wydanie GPT Sol. Data wydania przez dostawcę podana dla tego wpisu to 2026-09-11.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstu wynosi 1 050 000 tokenów, co wystarcza na bardzo długie dokumenty, całe bazy kodu lub rozbudowane historie rozmów w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 128 000 tokenów, więc długie generacje są możliwe w ramach jednego wywołania. Ponieważ dane wejściowe są multimodalne, możesz mieszać prompty tekstowe z obrazami i przesłanymi plikami, zamiast najpierw konwertować wszystko na zwykły tekst.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych wzorców. Duży kontekst w połączeniu z wejściem plikowym pasuje do analizy dokumentów, takiej jak streszczanie umów, przeglądanie specyfikacji czy wyodrębnianie danych strukturalnych z długich raportów. Wejście obrazowe obsługuje zadania takie jak odczytywanie zrzutów ekranu, diagramów lub zeskanowanych stron wraz z pytaniem tekstowym. Parametry rozumowania i obsługa narzędzi czynią go rozsądnym wyborem dla przepływów pracy w stylu agentowym, gdzie model wywołuje funkcje, rozwiązuje problemy wieloetapowe i zwraca wyniki strukturalne. Wysoki limit wyjścia pomaga, gdy potrzebujesz pełnego raportu lub długiego wygenerowanego pliku, a nie krótkiej odpowiedzi.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu ~openai/gpt-sol-latest. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce obejmuje to kontrolę długości wyjścia przez max_tokens lub max_completion_tokens, kontrolę rozumowania przez reasoning i reasoning_effort, deterministyczne próbkowanie przez seed, wyjście w stylu strukturalnego JSON przez response_format i structured_outputs oraz wywoływanie funkcji przez tools i tool_choice. include_reasoning i verbosity pozwalają dostroić, ile szczegółów rozumowania i jak dużą gadatliwość zawiera odpowiedź.

Jedna rzecz do zapamiętania: zachowanie przekierowania działa w obie strony. Zawsze otrzymujesz najnowszy model GPT Sol, ale nie otrzymujesz stałej wersji, więc zachowanie może się zmienić, gdy OpenAI zaktualizuje rodzinę. Jeśli potrzebujesz powtarzalnych wyników w czasie, przypięcie konkretnego datowanego snapshotu gdzie indziej może być dla Ciebie lepsze. Pamiętaj też, że wyjście jest tylko tekstowe, więc jeśli potrzebujesz generowanych obrazów lub dźwięku, ten model nie jest właściwym wyborem. W przypadku prostych zadań tekstowych, które nie wymagają kontekstu miliona tokenów ani użycia narzędzi, mniejszy model może być prostszy i szybszy w obsłudze.