OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro (batch) är en textmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-id:t openai/gpt-6-sol-pro:batch. Det är samma underliggande modell som GPT-6 Sol, serverad med reasoning.mode satt till pro, vilket är avsett att ge svar av högre kvalitet på komplexa uppgifter. Leverantörens utgivningsdatum är 2026-09-22. Batch-varianten är den version du anropar via api14:s OpenAI-kompatibla endpoint.

Modellen tar emot text-, bild- och filindata, och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, och maximal utdata är 128 000 tokens. Eftersom den tar emot bilder och filer tillsammans med text kan du skicka blandade prompter som kombinerar skriftliga instruktioner med visuellt eller dokumentärt innehåll i en enda begäran. Det stora kontextfönstret innebär att långa indata, såsom omfattande dokument eller utökade konversationshistoriker, kan hanteras utan att delas upp över flera anrop.

Dessa funktioner pekar mot några praktiska användningsområden. Arbete med långa dokument passar naturligt: granskning av avtal, specifikationer eller forskningsmaterial som inte skulle rymmas i ett mindre kontextfönster. Bildindata stöder uppgifter där en skärmbild, ett diagram eller en skannad sida behöver läsas tillsammans med textinstruktioner. Filindata passar pipelines som bearbetar uppladdade dokument och förväntar sig ett textresultat. Reasoning-kontrollerna gör modellen relevant för problem i flera steg där du vill ha mer genomtänkta svar, och tool calling låter den agera inom en agentloop i stället för att bara producera fristående text.

För att anropa den via api14, använd modell-id:t openai/gpt-6-sol-pro:batch mot det OpenAI-kompatibla API:et, så fungerar befintliga OpenAI-SDK:er och klienter med en ändring av bas-URL. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan begränsa utdatalängden med max_tokens, styra reasoning-djupet med reasoning och reasoning_effort, begära JSON- eller schemaöverensstämmande utdata med response_format och structured_outputs, kontrollera samplingens reproducerbarhet med seed, definiera och välja verktyg med tools och tool_choice, samt justera svarsdetaljrikedom med verbosity.

En sak att väga in är att pro-läget förbrukar mycket mer än standardläget, så det passar komplexa uppgifter snarare än enkla uppgifter i hög volym. Om din arbetsbelastning är enkel textgenerering kan icke-pro GPT-6 Sol vara ett bättre val. Det finns inte heller någon ljud- eller videoindata här, och utdata är endast text, så uppgifter som kräver dessa modaliteter faller utanför denna modell.