OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)

GPT-5.6 Sol Pro (batch) är en textmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-id openai/gpt-5.6-sol-pro:batch. Det är samma underliggande modell som GPT-5.6 Sol, serverad med reasoning.mode satt till pro så att den producerar svar av högre kvalitet på komplexa uppgifter. Leverantörens utgivningsdatum är 2026-07-09, och kunskapsavbrottet är 2026-02-16. Etiketten batch anger hur denna variant serveras snarare än en annan basmodell.

Modellen accepterar text, bilder och filer som indata, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, med en maximal utdata på 128 000 tokens. Parametrar som stöds i förfrågningar inkluderar include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. Eftersom pro-läget lägger ned mycket mer resonemangsarbete än standardvarianten tar svar på svåra problem längre tid och förbrukar mer av resonemangsbudgeten.

Dessa funktioner pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Det mycket stora kontextfönstret passar arbete där mycket material måste beaktas samtidigt, till exempel granskning av långa dokument, kodbaser eller uppsättningar av filer tillsammans med bilder. Tool calling och strukturerade utdata gör den lämplig för agentliknande arbetsflöden och för pipelines som behöver svar i ett fast schema. Resonemangskontrollerna låter dig justera hur mycket arbete modellen lägger ned, vilket är användbart när en uppgift är genuint svår snarare än rutinmässig. Indata i form av bilder och filer utökar detta till uppgifter som blandar prosa, skärmbilder, diagram och dokument.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id openai/gpt-5.6-sol-pro:batch. Förfrågningar följer den välbekanta formen för chat completions, så befintliga OpenAI-klientbibliotek fungerar med en ändring av bas-URL och modell-id. Parametrarna som listas ovan kan skickas i förfrågans body: reasoning och reasoning_effort för att styra arbetsinsatsen, include_reasoning för att visa resonemangsinnehåll, max_tokens för att begränsa utdata, response_format och structured_outputs för formaterade svar, seed för reproducerbarhet, samt tools med tool_choice för funktionsanrop. verbosity justerar hur mycket modellen säger.

Det viktigaste att väga in är att pro-läget är tyngre än standardvarianten GPT-5.6 Sol. Om din uppgift är enkel, latenskänslig eller inte drar nytta av djupare resonemang är modellen utan pro sannolikt ett bättre val, och batch-serveringsläget kan inte passa arbetsbelastningar som behöver omedelbara svar. För genuint komplext arbete där kvalitet betyder mer än hastighet är denna modell den du bör välja.