GPT-5.6 Sol es el buque insignia de la familia GPT-5.6 de OpenAI, descrito en su página como el modelo de frontera para el trabajo profesional complejo; la orientación de OpenAI es empezar aquí para el razonamiento y la codificación complejos.
- Entrada
- texto imagen $4/M
- Salida
- texto $20/M
- Lectura de caché
- $0.4/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~20% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-02
Prompts de más de 272K tokens: toda la solicitud se factura a $8/M de entrada · $30/M de salida
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.050.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2026-02 |
Caché de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | 5-10 min, hasta 1 hora |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor por defecto | medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La Responses API acepta además reasoning.mode, con valor standard (el predeterminado) o pro; mode y effort son diales independientes. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Buque insignia de la familia para razonamiento de frontera y trabajo agéntico de largo horizonte
- introduce el esfuerzo de razonamiento max, un modo de razonamiento pro en la Responses API y una capacidad multiagente en beta que coordina subagentes (3 simultáneos por defecto)
- el alias gpt-5.6 a secas enruta a Sol
- los prompts de más de 272k tokens de entrada se facturan a 2x la entrada / 1,5x la salida
Un prompt, medido a través de la pasarela
GPT-5.6 Sol superado · 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.
salida 111 tok (+34 razonamiento) latencia 2.3 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
GPT-5.6 Sol superado · 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.
salida 316 tok (+135 razonamiento) latencia 5.2 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
GPT-5.6 Sol superado · 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"}
salida 194 tok (+147 razonamiento) latencia 3.2 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
GPT-5.6 Sol superado · 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. […]
salida 733 tok (+564 razonamiento) latencia 7.7 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa GPT-5.6 Sol en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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(""));Acerca de GPT-5.6 Sol
- Combina una ventana de contexto de 1.050.000 tokens (especificación del proveedor) y 128K tokens de salida máxima con entrada de imagen y el conjunto completo de herramientas alojadas (búsqueda web, búsqueda de archivos, intérprete de código, shell alojado, uso del ordenador, MCP), con una fecha de corte de conocimiento de febrero de 2026, y el alias simple gpt-5.6 enruta hacia Sol como valor por defecto de la familia.
- La generación introduce un nuevo nivel de esfuerzo de razonamiento max por encima de xhigh para las tareas más complejas, y OpenAI sugiere evaluar si max supera a xhigh en su propia carga de trabajo en lugar de darlo por supuesto.
- Añade también un modo de razonamiento pro en la Responses API para tareas difíciles que toleren mayor latencia y uso de tokens, junto a una capacidad multiagente en beta que permite al modelo lanzar y coordinar subagentes en paralelo, con tres subagentes concurrentes por defecto.
- El consejo de migración de OpenAI es empezar con el ajuste de razonamiento que usaba en GPT-5.5 o GPT-5.4 y después probar un nivel por debajo, porque esta generación a menudo mantiene la calidad con menos tokens.
- Los prompts por encima de 272K tokens de entrada se facturan a 2x la entrada y 1,5x la salida para toda la solicitud.
- Synthorai sirve GPT-5.6 Sol de forma nativa en su API compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GPT-5.6 Sol?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $4/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 31 solicitudes de ~8K tokens a GPT-5.6 Sol.
¿En qué destaca GPT-5.6 Sol?
Razonamiento de frontera y trabajo agéntico de largo horizonte; nuevo esfuerzo de razonamiento max, modo pro y subagentes multiagente; el alias simple gpt-5.6 enruta aquí por defecto. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol cuesta $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.4/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol tiene una ventana de contexto de 1.1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿GPT-5.6 Sol admite caché de prompts?
Sí, de forma automática: los prompts que sirve OpenAI se guardan en caché sin tocar el código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.4/M frente a $4/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5-10 min, hasta 1 hora). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a GPT-5.6 Sol?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gpt-5.6-sol" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de GPT-5.6 Sol?
La fecha de corte de conocimiento de GPT-5.6 Sol es 2026-02, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-10).
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.