OpenAI: GPT-6 Sol Pro

GPT-6 Sol Pro är en textmodell från OpenAI. Den delar sin underliggande modell med GPT-6 Sol, men den serveras med reasoning-läget inställt på pro, vilket är inriktat på högre kvalitet på svar för komplexa uppgifter. Leverantören släppte den 22 september 2026. Om du redan känner till GPT-6 Sol är den praktiska skillnaden här reasoning-konfigurationen snarare än en annan basmodell.

Modellen accepterar text, bilder och filer som indata, och den returnerar text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, hela kodbaser eller utökade konversationshistoriker i en enda begäran. Den maximala utdatan är 128 000 tokens, så långa genereringar är möjliga när en uppgift kräver det. Eftersom indata kan innehålla bilder och filer tillsammans med text kan du skicka blandat material i ett anrop i stället för att först konvertera allt till klartext.

Dessa förmågor pekar mot arbete där indatan är stor och resonemanget är svårt. Analys av långa dokument, till exempel granskning av avtal, specifikationer eller forskningsartiklar, passar kontextfönstret och filindatan. Bildindata stöder uppgifter som att läsa diagram, scheman eller skärmbilder tillsammans med tillhörande text. Pro-reasoning-läget passar flerstegsproblem, noggrann planering, strukturerad extrahering från röriga källor och agentliknande arbetsflöden där modellen måste avgöra vad den ska göra härnäst. Det höga utdatataket hjälper när själva svaret är långt, till exempel en detaljerad rapport eller en omfattande refaktorering.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-6-sol-pro. Begäranden följer den vanliga formen för chattkompletteringar, så befintliga OpenAI-klientbibliotek fungerar med en ändrad bas-URL och ett ändrat modell-id. De begärandeparametrar som stöds är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. Verktygsanrop och strukturerade utdata är båda tillgängliga, vilket gör modellen användbar i pipelines som behöver funktionsanrop eller schemaöverensstämmande JSON. Parametrarna reasoning och reasoning_effort låter dig styra hur mycket reasoning-arbete som utförs, och verbosity och include_reasoning formar vad som kommer tillbaka.

En sak att ha i åtanke är att pro-läget förbrukar mycket mer än standardkonfigurationen, så det är bäst att reservera det för uppgifter som faktiskt behöver den extra reasoning-kvaliteten. För enklare begäranden är varianten GPT-6 Sol utan pro sannolikt det mer förnuftiga valet. Modellen ger endast textutdata, så om du behöver ljud- eller videoutdata bör du leta någon annanstans.