OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro (batch) é um modelo de texto da OpenAI, listado na api14 sob o id de modelo openai/gpt-6-sol-pro:batch. É o mesmo modelo subjacente que o GPT-6 Sol, servido com reasoning.mode definido como pro, o que se destina a produzir respostas de maior qualidade em tarefas complexas. A data de lançamento do fornecedor é 2026-09-22. A variante batch é a versão que você chama através do endpoint compatível com OpenAI da api14.

O modelo aceita entradas de texto, imagem e ficheiro, e devolve apenas texto. A sua janela de contexto é de 1.050.000 tokens, e a saída máxima é de 128.000 tokens. Como aceita imagens e ficheiros juntamente com texto, pode enviar prompts mistos que combinam instruções escritas com conteúdo visual ou documental num único pedido. A grande janela de contexto significa que entradas longas, como documentos extensos ou históricos de conversa prolongados, podem ser tratadas sem as dividir por várias chamadas.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. O trabalho com documentos longos é um encaixe natural: revisão de contratos, especificações ou material de investigação que não caberia num contexto mais pequeno. A entrada de imagem suporta tarefas em que uma captura de ecrã, diagrama ou página digitalizada precisa de ser lida juntamente com instruções de texto. A entrada de ficheiro adequa-se a pipelines que processam documentos carregados e esperam um resultado em texto. Os controlos de raciocínio tornam o modelo relevante para problemas de vários passos, em que se pretendem respostas mais ponderadas, e a chamada de ferramentas permite-lhe atuar dentro de um ciclo de agente em vez de apenas produzir texto isolado.

Para o chamar através da api14, use o id de modelo openai/gpt-6-sol-pro:batch contra a API compatível com OpenAI, para que os SDKs e clientes OpenAI existentes funcionem apenas com uma alteração do base URL. Os parâmetros de pedido suportados são include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Na prática, isso significa que pode limitar o comprimento da saída com max_tokens, orientar a profundidade do raciocínio com reasoning e reasoning_effort, pedir saída em JSON ou conforme a um esquema com response_format e structured_outputs, controlar a reprodutibilidade da amostragem com seed, definir e selecionar ferramentas com tools e tool_choice, e ajustar o detalhe da resposta com verbosity.

Um aspeto a ponderar é que o modo pro consome muito mais do que o modo padrão, pelo que se adequa a tarefas complexas e não a tarefas simples de grande volume. Se a sua carga de trabalho for geração de texto simples, o GPT-6 Sol não pro pode ser a melhor opção. Também não há entrada de áudio ou vídeo aqui, e a saída é apenas texto, pelo que tarefas que necessitem dessas modalidades ficam fora deste modelo.