GPT-5.6 Sol 是 OpenAI GPT-5.6 系列中的旗舰模型——专为最艰巨任务而打造：深度多步推理、大规模软件工程以及长周期自主工作流程。它在命令行和多文件编码任务中表现尤为出色，能在 105 万 token 的上下文窗口内保持连贯性，跨多个工具调用进行规划与执行，并在单次响应中输出最多 12.8 万 token。 它接受文本、图像和文件输入，输出文本，并提供可配置的推理努力度，使调用方能够针对每次请求在延迟、成本与深度之间进行权衡。作为 OpenAI 的一等公民 Responses 模型，它可直接接入智能体框架、结构化输出管道和工具调用循环。当复杂、高价值任务的正确性比成本更重要时——例如生产级编码智能体、研究与分析，以及不可偏离的多步自动化——请使用 Sol。
GPT-5.6 Sol 是由 OpenAI 开发的人工智能语言模型。它拥有 1,050,000 个 token 的上下文窗口，能够在单次请求中处理极长的文本、图像和文件序列，最大输出为 128,000 个 token。该模型专为需要全面理解大型数据集或长篇叙述的任务而设计，支持文本、图像和文件输入，具备多模态能力。通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 即可访问…
GPT-5.6 Sol 针对需要大量上下文和多模态输入的任务进行了优化。它可以一次性分析整本书、冗长的合同或研究论文，并在任意位置回答问题。凭借图像支持，它能同时处理数百张照片、图表或截图。文件输入功能允许直接处理 PDF、Word 文档及其他格式，无需手动预处理即可提取信息。在代码方面，它可以审查大型代码库、理解依赖关系，并跨多个文件生成摘要。这些能力使其适用于深度分析、跨文档推理以及长文本生成。例如，法律团队可以输入整套合同并提出针对性问题；研究人员可以加载一本书并逐章分析。该模型在整个上下文中保持连贯性。
对于简短提示、简单问答或适合较小上下文窗口的任务，使用成本更低的模型（如GPT-4o或GPT-4o-mini）可能更高效。这些模型速度更快，每token成本更低。GPT-5.6 Sol的大型上下文窗口会带来更高的计算成本。如果你的任务不需要处理数万token或多模态输入，使用较小模型可能会获得更好的性能和更低的延迟。OrcaRouter允许你在模型之间轻松切换，因此仅在确实需要上下文深度时使用GPT-5.6 Sol。评估你的平均提示大小。如果大多数交互都低于10,000个token，较小模型很可能就足够了。将GPT-5.6 Sol保留给那些真正受益于其上下文容量的任务使用。
是的。凭借1,050,000 token的上下文窗口，GPT-5.6 Sol可以在单次提示中处理代码库的绝大部分内容，包括多个文件和依赖项。这使得它能够执行代码审查、跨文件错误检测、架构分析以及生成全面文档等任务。开发者可以将整个项目目录以文本或文件输入的形式提供。该模型理解编程语言，并能跨文件跟踪复杂逻辑。然而，对于超出上下文窗口的超大型代码库，可能需要仔细筛选最相关的文件。OrcaRouter的API支持流式响应，可实现实时反馈。例如，团队可以输入整个应用程序代码，请求进行安全审计或重构建议。该模型的输出最多可达128,000 token，足以生成详细报告。
GPT-5.6 Sol 支持将文件输入作为对话的一部分。用户可以通过 API 上传文档、图片及其他文件类型。该模型直接处理文件内容，从 PDF 中提取文本、分析图像或读取结构化数据。这消除了在发送前手动将文件转换为文本的需要。大上下文窗口允许在同一提示词中包含多个文件，从而实现跨文件分析。OrcaRouter 的 API 支持在请求中附加文件，遵循 OpenAI 格式。文件输入模态对审计、研究和数据提取等任务尤为有用。支持的文件类型包括常用格式，如 PDF、PNG、JPEG 等。具体列表可在 OrcaRouter 的文档中获取。
105万token的上下文窗口使GPT-5.6 Sol能够在工作记忆中容纳大量信息。相比之下，这大致相当于700-800页文本或数百张图片。这一容量使得模型能够在生成响应时，无需牺牲上下文连续性，即可引用长文档开头部分的信息。它减少了对较小模型常用的分块策略的需求。然而，处理如此大的上下文计算密集度较高，可能导致更长的延迟。最大128,000 token的输出能力支持生成冗长的响应，例如完整的报告或代码文件。
由于其较大的上下文窗口，GPT-5.6 Sol通常比GPT-4o或GPT-4o-mini等较小模型的延迟更高。生成第一个令牌的时间以及整体响应时间会随输入和输出的大小而扩展。对于简短提示，差异可能可以忽略不计，但对于处理数十万令牌的提示，模型可能需要几秒钟才能响应。OrcaRouter的API提供流式响应以减轻感知延迟。用户应根据具体用例进行基准测试。如果速度至关重要且上下文较小，建议使用更快的模型。该模型的架构针对大输入吞吐量进行了优化，但大型模型的基本物理特性使其比小型替代方案更慢。
其主要优势在于其庞大的上下文窗口，使其能够处理并推理超长序列，而不会遗忘早期信息。这对于叙事分析、长文档理解以及多图像推理等任务至关重要。多模态能力（文本、图像、文件）使其在不同数据类型间具备灵活适应性。高达128,000个token的输出上限使其能够生成长篇内容。此外，作为OpenAI的模型，它受益于强大的训练和对齐。对于需要这些功能的用户而言，GPT-5.6 Sol提供了较小或上下文较少的模型所不具备的能力。它在数万个token范围内保持连贯性的特性是一项显著优势，可大幅提升诸如法律简报分析或科学文献综述等任务的表现。
大上下文窗口存在权衡。与较小模型相比，推理速度更慢，每个令牌的成本更高。该模型对于简短、简单的任务可能也过于强大。此外，此版本在长上下文召回相关基准测试上的性能尚未公开，因此用户应通过实际测试进行评估。文件输入质量取决于文件格式和结构；图像分辨率有限。与所有大型语言模型一样，GPT-5.6 Sol 可能产生不正确或幻觉信息。用户应核实关键输出。OrcaRouter 的网关不会改变模型固有的局限性。上下文窗口无法保证完美性能；模型仍可能丢失精细细节。对于精确的数值任务，需要精心设计提示。
GPT-5.6 Sol 的定价基于 token 用量，分别针对输入和输出 token。此特定模型的具体每 token 费率未公开发布，可通过 OrcaRouter 的定价页面或 API 文档获取。通常，上下文窗口更大的模型因计算资源增加而定价更高。OrcaRouter 可能为大用量用户提供分层定价或折扣。用户按请求中发送的 token 数量（包括上下文）和响应中生成的 token 数量付费。要获取准确的当前定价，请参考 OrcaRouter 的官方来源。请注意，文件输入会转换为 token，因此上传大图片或 PDF 会相应增加输入 token 数量。
由于GPT-5.6 Sol按token计费，一次包含大量上下文的请求可能比使用更小模型完成相同任务昂贵得多。例如，发送50万token的输入会比发送1万token的成本更高。因此，估算典型提示的token数量至关重要。如果您的任务可以用较短的上下文完成，则可以通过使用更便宜的模型来节省成本。OrcaRouter允许您在模型之间进行选择，从而将简单查询路由到更小更快的模型，将复杂查询路由到GPT-5.6 Sol。此外，还需考虑缓存：如果您频繁发送重叠的前缀token，重复成本会不断累积。
关于GPT-5.6 Sol的缓存机制，现有信息未明确说明。但OrcaRouter可能实现了提示缓存或请求去重功能，以降低重复或相似输入的消耗。开发者应查阅OrcaRouter文档，了解可用的缓存特性。若支持缓存，重复发送相同提示可避免重新计算成本。在未获官方确认前，用户需按每个唯一请求的全额token计费进行规划。为控制成本，可设置max_tokens限制并通过OrcaRouter仪表盘监控token用量。
要使用 GPT-5.6 Sol，请向 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容端点发送 POST 请求：https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions。将 model 参数设置为 'openai/gpt-5.6-sol'。在 Authorization 标头中包含您的 API 密钥。请求体应遵循标准 OpenAI 聊天补全格式：一个包含 role 和 content 的消息列表。您可以包含文本、图片 URL（data URI）和文件附件。示例：{ "model": "openai/gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "分析此文档。"}], "max_tokens": 1000 }。OrcaRouter 处理路由，并以相同格式返回响应。
该API支持OpenAI聊天补全API中的大多数参数。这些参数包括：'temperature'（控制随机性）、'top_p'（核采样）、'max_tokens'（最大输出长度）、'stop'（停止生成的序列）、'frequency_penalty'和'presence_penalty'、'stream'（用于流式传输）以及'user'（用于最终用户识别）。'max_tokens'参数不能超过128,000 token的输出限制。对于文件输入，您可以在内容数组中包含文件URL或附件。OrcaRouter还可能支持其他参数，如用于确定性输出的'seed'；请参阅其API文档以了解完整详情。请注意，模型的输出长度受max_tokens和剩余上下文容量的共同限制。始终在输出限制内设置max_tokens。
迁移过程非常直接，因为 OrcaRouter 的 API 完全兼容 OpenAI。只需将基础 URL 从 https://api.openai.com 改为 https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型 ID 从 'gpt-5.6-sol' 更新为 'openai/gpt-5.6-sol'。如果你之前使用的是 OpenAI SDK（例如 Python 的 openai 包），可以在客户端配置中覆盖基础 URL 和模型。例如，在 Python 中：client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='your_orcarouter_key')。然后使用 client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-sol', ...)。这样可以将代码更改降到最低。认证通过 OrcaRouter 提供的 API 密钥处理。确保你的密钥具有必要的权限。
OrcaRouter需要API密钥进行身份验证。该密钥应包含在HTTP请求头中，格式为'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'。密钥可通过注册OrcaRouter账户并在控制面板中创建API密钥获得。OrcaRouter可能提供不同服务层级，包含速率限制和模型访问权限。同一密钥可用于OrcaRouter支持的所有模型，包括GPT-5.6 Sol。请确保密钥安全并定期轮换。对于高安全性环境，OrcaRouter可能支持其他身份验证方法，请查阅其文档。若遇到身份验证错误，请检查密钥是否正确且未过期。账户问题请联系支持团队。
GPT-5.6 Sol提供了显著更大的上下文窗口（1,050,000个token，而GPT-4o的典型上下文小得多）。这使得GPT-5.6 Sol在处理长文档和复杂的多步推理时更为出色。然而，GPT-4o通常速度更快且每个token成本更低。GPT-4o还支持多模态输入（文本、图像），延迟更低。对于大多数上下文低于10,000个token的日常任务，GPT-4o可能更具成本效益。GPT-5.6 Sol应保留给真正需要其大上下文的任务。这两个模型均可通过OrcaRouter使用，因此你可以根据需求切换。此外，GPT-4o的最大输出长度也更小，因此在输出长度方面GPT-5.6 Sol也更具优势。
与Anthropic的Claude（20万上下文）或Google的Gemini（100万上下文）等模型相比，GPT-5.6 Sol的105万上下文容量具有竞争力。各家供应商在利用上下文的方式上有所不同——有些可能更擅长在窗口内进行高效检索。此处未提供基准对比，用户应通过实际测试进行验证。GPT-5.6 Sol受益于OpenAI的生态系统和微调能力。然而，其他模型可能具有不同的优势（例如，专精于代码）。OrcaRouter聚合了多家供应商，用户可以通过在同一API格式中测试不同模型ID来进行比较。
当任务需要在单次交互中处理非常大量的信息时——例如分析整本书籍、审查庞大代码库，或对数百张图片进行推理——请选择GPT-5.6 Sol。如果你需要生成很长的输出（最多128,000个token），该模型同样适用。如果任务适合更小的上下文且你更看重速度与成本，可以考虑更经济的模型。OrcaRouter让评估变得简单：先用GPT-5.6 Sol处理复杂任务，对于简单任务则回退到更小的模型。对法律文档审查、科学文献调研或多文件代码分析等应用场景，大上下文是一项决定性的优势。
在提供的信息中并未披露具体的定价细节，但一般来说，上下文窗口越大的模型，每token的费率就越高。GPT-5.6 Sol 每token的成本很可能高于较小的模型（如 GPT-4o 或 GPT-4o-mini）。对于较大的输入规模，每次请求的总费用可能相当可观。不过，对于原本需要多次 API 调用和手动分块的任务，GPT-5.6 Sol 可能会降低整体成本和复杂性。OrcaRouter 的定价页面应提供可用模型的对比。用户应估算每月的 token 消耗量，以便做出明智的选择。如果你的工作负载高度依赖上下文，避免分块和多次调用所带来的潜在节省可能会抵消更高的每token成本。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools| 阶梯 | 输入 / 1M tokens | 输出 / 1M tokens | 缓存读取 / 1M | 缓存写入 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 32K | $5.00 | $30.00 | $0.500 | $6.25 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 | $12.50 |
| 阶梯按每次请求的输入 token 数确定 | ||||
基于标价的估算
阶梯定价——此估算使用基础档位费率。
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_gpt_5_6_sol,
title = {GPT-5.6 Sol API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.6-sol}
}OpenAI. (2026). GPT-5.6 Sol API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.6-sol