OpenAI: GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol är en textmodell från OpenAI och flaggskeppet i GPT-5.6-serien. Den släpptes av leverantören den 9 juli 2026, och dess kunskapsgräns är den 16 februari 2026. På api14 listas den under modell-id:t openai/gpt-5.6-sol och finns i kategorin text, så den är inriktad på språkarbete snarare än ljud- eller videogenerering.

Modellen tar text, bilder och filer som indata, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, hela arkiv med källfiler eller utökade konversationshistoriker i en enda begäran. Den maximala utdatan är 128 000 tokens, så svaren kan vara långa och samtidigt förankrade i en stor indata. Eftersom bilder och filer accepteras tillsammans med text kan du blanda prosa, skärmbilder, diagram och uppladdade dokument i samma prompt.

Dessa funktioner pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. OpenAI beskriver modellen som lämpad för komplex resonemang, kodning och agentiska arbetsflöden, och noterar att den är särskilt stark på kommandorads- och flerstegskodningsuppgifter. I praktiken innebär det uppgifter som att arbeta igenom en refaktorering i flera steg över många filer, planera och utföra en sekvens av verktygsanrop, eller resonera kring en lång specifikation tillsammans med stödjande skärmbilder och bilagor. Kombinationen av ett mycket stort kontextfönster och en stor utdatabudget passar också för sammanfattning eller analys av långa rapporter, där både källmaterialet och svaret behöver utrymme.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-5.6-sol, så befintliga OpenAI-klientbibliotek och begäransformat fungerar utan ändringar. De begäransparametrar som stöds är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. Parametrarna reasoning och reasoning_effort låter dig styra hur mycket internt resonemang modellen tillämpar, medan tools och tool_choice stöder funktionsanrop för agentliknande loopar. Om du behöver deterministisk eller maskinläsbar utdata finns seed, response_format och structured_outputs tillgängliga, och verbosity justerar hur mycket modellen säger.

Eftersom modellen endast ger textutdata är den inte rätt val om du behöver genererade bilder, ljud eller video. Den är också ett resonemangsinriktat flaggskepp, så för enkla texttransformationer med hög volym kan en lättare modell passa bättre. När uppgiften involverar långa indata, bilder eller filer, verktygsanvändning i flera steg, eller noggrant resonemang kring kod, är den här modellen den du bör använda.