GPT-5.6 Sol 是 OpenAI GPT-5.6 系列的旗艦模型——專為最艱鉅任務打造的層級：深度多步驟推理、大規模軟體工程與長期代理工作流程。它在命令列與多檔案編碼任務上表現尤為出色，能在跨越 105 萬 token 的上下文視窗中，規劃並執行大量工具呼叫且保持連貫，並可在單一回應中輸出多達 12.8 萬個 token。 它接受文字、圖片與檔案輸入，輸出文字，並提供可配置的推理力度，讓呼叫方能針對每個請求在延遲、成本與深度之間取得平衡。作為一流的 OpenAI Responses 模型，它可直接嵌入代理框架、結構化輸出管線與工具呼叫迴圈。當複雜高價值任務的正確性比成本更重要時——例如生產級編碼代理、研究與分析，以及不允許偏移的多步驟自動化——請使用 Sol。
GPT-5.6 Sol 是由 OpenAI 開發的 AI 語言模型。它擁有 1,050,000 個 token 的上下文窗口，能夠在單次請求中處理極長的文字、圖片和檔案序列。最大輸出為 128,000 個 token。此模型專為需要全面理解大型資料集或長篇敘事的任務而設計。它接受文字、圖片和檔案輸入，因此具備多模態能力。透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API，可使用模型 ID…
GPT-5.6 Sol 針對需要大量上下文和多模態輸入的任務進行了優化。它可以在單一提示中分析整本書籍、長篇幅合約或研究論文，並隨時回答問題。透過圖像支援，它能夠同時處理數百張照片、圖表或螢幕截圖。檔案輸入允許直接處理PDF、Word文件及其他格式，無需手動預處理即可提取資訊。在程式碼方面，它可以審查大型儲存庫、理解依賴關係，並跨多個檔案生成摘要。這些能力使其適用於深度分析、跨文件推理以及長篇生成。例如，法律團隊可以輸入整個合約套件並提出有針對性的問題。研究人員可以載入一本書並要求逐章分析。該模型在整個上下文中保持連貫性。
對於簡短的提示、簡單的問答，或適合較小上下文窗口的任務，像 GPT-4o 或 GPT-4o-mini 這類較便宜的模型可能更有效率。這些模型每 token 速度更快且成本更低。GPT-5.6 Sol 的大型上下文窗口伴隨著更高的計算成本。如果你的任務不需要處理數萬個 token 或多模態輸入，使用較小的模型可能獲得更好的效能和更低的延遲。OrcaRouter 讓你能輕鬆切換模型，因此你只需在必要時才使用 GPT-5.6 Sol 的上下文深度。評估你的平均提示大小。如果大多數互動少於 10,000 個 token，較小的模型可能就已足夠。將 GPT-5.6 Sol 保留給真正能從其上下文容量受益的任務。
是的。憑藉 1,050,000 個令牌的上下文窗口，GPT-5.6 Sol 可以將程式碼庫中的大量內容（包括多個檔案和相依性）一次輸入至單一提示中。這使得任務如程式碼審查、跨檔案錯誤檢測、架構分析以及生成全面的文件得以實現。開發人員可以將整個專案目錄以文字或檔案輸入形式提供。該模型理解程式設計語言，並能追蹤跨檔案的複雜邏輯。然而，超出上下文窗口的大型程式碼庫可能需要仔細選取最相關的檔案。OrcaRouter 的 API 支援串流回應，以實現即時回饋。例如，團隊可以輸入整個應用程式碼，並要求進行安全稽核或重構建議。該模型的輸出最多可達 128,000 個令牌，足以生成詳細報告。
GPT-5.6 Sol 接受檔案輸入作為對話的一部分。使用者可以透過 API 上傳文件、圖片及其他檔案類型。模型會直接處理檔案內容，從 PDF 中提取文字、分析圖片或讀取結構化資料。這消除了在傳送前手動將檔案轉換為文字的需求。大型上下文視窗允許在同一個提示中包含多個檔案，實現跨檔案分析。OrcaRouter 的 API 支援在請求中附加檔案，遵循 OpenAI 格式。檔案輸入模式在稽核、研究及資料提取任務中特別有用。支援的檔案類型包括常見格式如 PDF、PNG、JPEG 等。完整清單可在 OrcaRouter 的文件中取得。
1.05百萬個token的上下文窗口讓GPT-5.6 Sol能夠在其工作記憶中儲存大量資訊。作為對比，這大約相當於700到800頁的文字或數百張圖像。這種容量使模型能夠在生成回覆時，從長篇文件的開頭引用資訊，而不會失去上下文。它減少了較小模型常見的分塊策略需求。然而，處理如此龐大的上下文可能會消耗大量運算資源，並導致較高的延遲。最多12.8萬個token的輸出允許生成冗長的回覆，例如完整的報告或程式碼檔案。
由於其較大的上下文窗口，GPT-5.6 Sol 的延遲通常高於 GPT-4o 或 GPT-4o-mini 等較小模型。生成第一個 token 的時間以及整體回應時間會隨著輸入與輸出的大小而增加。對於簡短提示，差異可能微不足道，但對於處理數十萬個 token 的提示，模型可能需要數秒才能回應。OrcaRouter 的 API 提供串流回應以減輕感知上的延遲。使用者應針對特定使用案例進行基準測試。如果速度至關重要且上下文較小，建議使用較快的模型。此模型的架構針對大型輸入的吞吐量進行了優化，但大型模型的基本物理特性使其比小型替代方案更慢。
其主要優勢在於其巨大的上下文窗口，能夠處理並推理極長的序列而不遺忘先前的資訊。這對於敘事分析、長篇文件理解以及多圖像推理等任務至關重要。多模態能力（文字、圖像、檔案）使其能靈活處理不同資料類型。高輸出限制（128,000 token）允許生成大量內容。此外，作為 OpenAI 的模型，它受益於穩健的訓練與對齊。對於需要這些功能的用戶而言，GPT-5.6 Sol 提供了較小或上下文較不豐富的模型所不具備的能力。其在數萬 token 範圍內維持連貫性的特點，使其在法律簡報分析或科學文獻回顧等任務中能顯著提升表現。
大型上下文窗口伴隨取捨。相較於較小模型，推理速度較慢且每個標記的成本更高。該模型對於簡短、簡單的任務可能過於強大。此外，此版本在長上下文回憶相關基準測試上的效能尚未公開，因此使用者應以實證方式評估。檔案輸入品質取決於檔案格式與結構；圖片解析度有限。如同所有大型語言模型，GPT-5.6 Sol 可能產生錯誤或幻覺資訊，使用者應驗證關鍵輸出。OrcaRouter 的網關不會改變模型固有的限制。上下文窗口並不保證完美效能；模型仍可能遺失細節。對於精確的數值任務，需要仔細設計提示。
GPT-5.6 Sol 的定價基於代幣用量，分別針對輸入和輸出代幣計算。此特定模型的確切每代幣費率並未公開列示；可透過 OrcaRouter 的定價頁面或 API 文件查詢。一般而言，上下文窗口較大的模型因計算資源需求增加而收取較高溢價。OrcaRouter 可能針對大量使用提供分層定價或折扣。使用者需支付請求中發送的代幣數量（包括上下文）以及回應中產生的代幣數量。若要取得準確的當前定價，請參閱 OrcaRouter 的官方來源。請注意，檔案輸入會轉換為代幣，因此上傳大型圖片或 PDF 將相應增加輸入代幣計數。
因為 GPT-5.6 Sol 按 token 計費，單次請求若包含大量上下文，其成本可能遠高於使用較小模型完成相同任務。舉例來說，發送 500,000 個輸入 token 的費用會比發送 10,000 個 token 更高。因此，估算您典型提示的 token 數量至關重要。若您的任務可以用較小的上下文完成，則可選用更便宜的模型來節省成本。OrcaRouter 讓您可以在不同模型之間選擇，因此您可以將簡單查詢路由至較小、較快的模型，而複雜查詢則交由 GPT-5.6 Sol 處理。同時也應考慮快取機制：若您經常發送重疊的前綴 token，重複的費用可能會不斷累積。
GPT-5.6 Sol 的快取機制在所提供的資訊中並未明確說明。不過，OrcaRouter 可能實作了提示快取或請求去重功能，以降低重複或相似輸入的成本。開發者應查閱 OrcaRouter 的文件以了解可用的快取功能。若快取可用，發送相同的提示多次可避免重新計算的費用。在未有官方確認前，使用者應預設每個獨特請求都會按完整 token 計費。若要預測成本，可考慮設定 max_tokens 限制，並透過 OrcaRouter 的儀表板監控 token 使用量。
若要使用 GPT-5.6 Sol，請向 OrcaRouter 的 OpenAI 相容端點發送 POST 請求：https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions。將 model 參數設為 'openai/gpt-5.6-sol'。在 Authorization 標頭中包含您的 API 金鑰。請求主體應遵循標準的 OpenAI chat completions 格式：一個包含 role 和 content 的訊息清單。您可以包含文字、圖片 URL（data URI）以及檔案附件。範例：{ "model": "openai/gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Analyze this document."}], "max_tokens": 1000 }。OrcaRouter 會處理路由並以相同格式回傳回應。
API 支援 OpenAI 聊天補全 API 中大部分可用參數，包括：'temperature'（控制隨機性）、'top_p'（核取樣）、'max_tokens'（最大輸出長度）、'stop'（停止生成的序列）、'frequency_penalty' 與 'presence_penalty'、'stream'（串流）、以及 'user'（終端使用者識別）。'max_tokens' 參數不可超過 128,000 token 的輸出限制。對於檔案輸入，您可以在內容陣列中包含檔案 URL 或附件。OrcaRouter 也可能支援其他參數，例如用於確定性輸出的 'seed'；請參閱其 API 文件以獲取完整詳情。請注意，模型輸出長度受到 max_tokens 與剩餘上下文容量的雙重限制。務必將 max_tokens 設定在輸出限制內。
遷移過程很直接，因為OrcaRouter的API完全相容於OpenAI。只需將基礎URL從https://api.openai.com改為https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型ID從'gpt-5.6-sol'更新為'openai/gpt-5.6-sol'。如果您使用的是OpenAI SDK（例如Python openai套件），可以在用戶端設定中覆寫基礎URL和模型。例如，在Python中：client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='your_orcarouter_key')。然後使用client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-sol', ...)。這樣可以將程式碼變更降到最低。驗證是透過OrcaRouter提供的API金鑰進行。請確保您的金鑰具有必要的權限。
OrcaRouter 需要一組 API 密鑰進行驗證。此密鑰應包含在 HTTP 請求標頭中，格式為 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'。密鑰可透過註冊 OrcaRouter 帳戶並在控制台中建立 API 密鑰取得。OrcaRouter 可能提供不同層級，並附帶速率限制與模型存取權限。同一組密鑰可用於所有透過 OrcaRouter 存取的模型，包括 GPT-5.6 Sol。請妥善保管您的密鑰，並定期輪替。對於高安全性環境，OrcaRouter 可能支援其他驗證方法；請查閱其文件。若遇到驗證錯誤，請確認密鑰正確且未過期。帳戶問題請聯絡支援團隊。
GPT-5.6 Sol 提供了顯著更大的上下文窗口（1,050,000 個 token，相較於 GPT-4o 小得多的典型上下文）。這使得 GPT-5.6 Sol 更適合處理長篇文件和複雜的多步驟推理。然而，GPT-4o 通常每個 token 更快且更便宜。GPT-4o 也支援多模態輸入（文字、圖像），且延遲更低。對於大多數上下文低於 10,000 個 token 的日常工作，GPT-4o 可能更具成本效益。GPT-5.6 Sol 應保留給真正需要其廣大上下文的任務。這兩個模型都可透過 OrcaRouter 取得，因此你可以根據需求切換。GPT-4o 的最大輸出也較低，因此在輸出長度方面 GPT-5.6 Sol 勝出。
與 Anthropic 的 Claude（20 萬上下文）或 Google 的 Gemini（100 萬上下文）等模型相比，GPT-5.6 Sol 的 105 萬上下文容量具備競爭力。各家供應商在利用上下文的方式上有所不同——有些可能在視窗內的檢索效率更高。此處未提供基準測試比較，因此使用者應進行實證測試。GPT-5.6 Sol 受益於 OpenAI 的生態系統與微調。然而，其他模型可能提供不同的優勢（例如程式碼專業化）。OrcaRouter 匯集了多家供應商，因此使用者可透過在相同 API 格式中測試不同模型 ID 來進行比較。
當你的任務需要在單次回合中處理非常大量的資訊時——例如分析整本書、審查大型程式碼庫或推理數百張圖片——請選擇 GPT-5.6 Sol。如果你需要產生非常長的輸出（最多 128,000 個 token），這個模型很適合。如果你的任務適合較小的上下文，並且你優先考慮速度和成本，請考慮更便宜的模型。OrcaRouter 讓評估變得簡單：對於複雜任務，從 GPT-5.6 Sol 開始；對於較簡單的任務，則回退到較小的模型。對於法律文件審查、科學文獻調查或多文件程式碼分析等應用，大上下文是一個決定性的優勢。
所提供的資訊中並未揭露具體定價細節，但一般來說，具有較大上下文視窗的模型會收取更高的每token費率。GPT-5.6 Sol 的每token價格可能比 GPT-4o 或 GPT-4o-mini 等較小模型更貴。對於大量輸入的情況，每次請求的總成本可能會相當可觀。然而，對於那些原本需要多次API呼叫和手動分塊處理的任務，GPT-5.6 Sol 或許能降低整體成本和複雜度。OrcaRouter 的定價頁面應有可用模型的比較。用戶應估算每月token用量以做出明智選擇。若您的工作負載高度依賴上下文，避免分塊處理及多次呼叫所節省的成本，可能足以抵銷較高的每token費用。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens | 快取讀取 / 1M | 快取寫入 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 32K | $5.00 | $30.00 | $0.500 | $6.25 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 | $12.50 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | ||||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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