GPT-5.6 Sol ist das Flaggschiff von OpenAIs GPT-5.6-Familie, auf seiner Seite beschrieben als das Frontier-Modell für komplexe professionelle Arbeit; OpenAIs Empfehlung lautet, für komplexes Reasoning und Coding hier zu beginnen.
- Eingabe
- Text Bild $5/M
- Ausgabe
- Text $30/M
- Cache-Read
- $0.5/M
- Kontext
- 1.1M
- Knowledge Cutoff
- 2026-02
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.050.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 128.000 |
| Knowledge Cutoff | 2026-02 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | 5-10 Min., bis zu 1 Std. |
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Responses API nimmt zusätzlich reasoning.mode entgegen, entweder standard (der Standardwert) oder pro; mode und effort sind voneinander unabhängige Regler. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- Flaggschiff der Familie für Frontier-Reasoning und langfristige agentische Arbeit
- führt den Reasoning-Aufwand max ein, einen pro-Reasoning-Modus in der Responses API sowie eine Multi-Agent-Fähigkeit in der Beta-Phase, die Subagenten koordiniert (standardmäßig 3 gleichzeitig)
- der Alias gpt-5.6 ohne Suffix leitet auf Sol weiter
- Prompts über 272k Input-Token werden mit 2x Input / 1,5x Output abgerechnet
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
GPT-5.6 Sol bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
Ausgabe 111 tok (+34 Denken) Latenz 2.3 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GPT-5.6 Sol bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
Ausgabe 316 tok (+135 Denken) Latenz 5.2 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
GPT-5.6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 194 tok (+147 Denken) Latenz 3.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
GPT-5.6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
Ausgabe 733 tok (+564 Denken) Latenz 7.7 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
GPT-5.6 Sol in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.6-sol",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.6-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GPT-5.6 Sol
- Es verbindet ein Kontextfenster von 1.050.000 Token (Herstellerangabe) und maximal 128K Output-Token mit Bildeingabe und der vollständigen gehosteten Tool-Suite (Websuche, Dateisuche, Code Interpreter, gehostete Shell, Computer Use, MCP), mit einem Knowledge Cutoff im Februar 2026, und der Alias gpt-5.6 ohne Suffix routet als Standard der Familie zu Sol.
- Die Generation führt für die komplexesten Aufgaben eine neue Reasoning-Aufwandsstufe max oberhalb von xhigh ein, und OpenAI schlägt vor, am eigenen Workload zu prüfen, ob max xhigh schlägt, statt es vorauszusetzen.
- Sie ergänzt außerdem einen pro-Reasoning-Modus in der Responses API für schwierige Aufgaben, die höhere Latenz und höheren Token-Verbrauch vertragen, sowie eine Beta-Multi-Agent-Fähigkeit, mit der das Modell Subagenten parallel starten und koordinieren kann, standardmäßig drei gleichzeitige Subagenten.
- OpenAIs Migrationsrat lautet, mit der auf GPT-5.5 oder GPT-5.4 verwendeten Reasoning-Einstellung zu beginnen und dann eine Stufe niedriger zu testen, weil diese Generation die Qualität oft mit weniger Token hält.
- Prompts über 272K Input-Token werden für die vollständige Anfrage mit 2x Input und 1,5x Output abgerechnet.
- Synthorai stellt GPT-5.6 Sol nativ auf seiner OpenAI-kompatiblen API bereit.
FAQ
Lässt sich die GPT-5.6 Sol API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $5/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 24 Requests mit je ~8K Tokens gegen GPT-5.6 Sol ab.
Worin ist GPT-5.6 Sol am besten?
Frontier-Reasoning und langfristige agentische Arbeit; neuer max Reasoning-Aufwand, pro-Modus und Multi-Agent-Subagenten; der Alias gpt-5.6 ohne Suffix routet standardmäßig hierher. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol kostet auf Synthorai $5 pro Million Input-Tokens und $30 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.5/M abgerechnet.
Unterstützt GPT-5.6 Sol Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.5/M statt $5/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL 5-10 Min., bis zu 1 Std.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-5.6 Sol?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gpt-5.6-sol", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von GPT-5.6 Sol?
Der Knowledge Cutoff von GPT-5.6 Sol liegt bei 2026-02, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-10).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.