GPT-5.6 no es un modelo aparte.
- 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 |
|---|
- No es un modelo aparte: el alias gpt-5.6 a secas enruta a GPT-5.6 Sol, el nivel de frontera de la familia. Solo Chat Completions y Batch (sin Realtime, audio, embeddings ni fine-tuning)
- los prompts de más de 272k tokens de entrada se facturan a 2x la entrada / 1,5x la salida para toda la solicitud
Un prompt, medido a través de la pasarela
GPT-5.6 superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
salida 126 tok (+30 razonamiento) latencia 3.0 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 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
salida 277 tok (+93 razonamiento) latencia 4.2 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 superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
salida 179 tok (+118 razonamiento) latencia 3.7 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 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
salida 628 tok (+473 razonamiento) latencia 7.3 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 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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de GPT-5.6
- OpenAI documenta el nombre simple gpt-5.6 como un alias que enruta las solicitudes hacia GPT-5.6 Sol, el nivel de frontera de la familia GPT-5.6, descrito en su página como el modelo de frontera para el trabajo profesional complejo y como correspondiente a grandes rasgos al nivel de modelo sin sufijo usado en las familias GPT-5 anteriores.
- Invocarlo, por tanto, le entrega las especificaciones de Sol: una ventana de contexto de 1.050.000 tokens con una entrada máxima de 922.000 tokens, 128.000 tokens de salida máxima, entrada de texto e imagen con salida de texto, soporte de tokens de razonamiento y una fecha de corte de conocimiento de febrero de 2026.
- Se admiten Chat Completions, Responses y Batch; no se admiten Realtime, audio, embeddings ni el ajuste fino.
- OpenAI posiciona la generación como una nueva referencia de calidad y eficiencia para flujos de trabajo de producción complejos, y destaca la eficiencia de tokens y un mejor criterio de maquetación y diseño de frontend; su consejo de migración es mantener como base 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.
- El esfuerzo de razonamiento abarca de none hasta el nuevo nivel max y se resuelve en medium cuando se omite, tanto en modo estándar como en modo pro.
- El lanzamiento añade además la llamada a herramientas programática, un modo multiagente en beta que coordina subagentes en paralelo, la caché de prompts explícita junto a la implícita y el razonamiento persistido entre turnos mediante reasoning.context.
- Dos detalles de facturación importan: los prompts por encima de 272K tokens de entrada se cobran a 2x la entrada y 1,5x la salida para toda la solicitud, y las escrituras de caché cuestan 1,25x la tarifa de entrada sin caché.
- Synthorai sirve GPT-5.6 en el mismo endpoint de chat completions compatible con OpenAI que el resto de la familia.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GPT-5.6?
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.
¿En qué destaca GPT-5.6?
Un alias que enruta a GPT-5.6 Sol; el nivel de frontera para el trabajo profesional complejo; prompts por encima de 272K de entrada facturados a 2x entrada y 1,5x salida. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GPT-5.6?
GPT-5.6 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?
GPT-5.6 tiene una ventana de contexto de 1.1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿GPT-5.6 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?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gpt-5.6" 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?
La fecha de corte de conocimiento de GPT-5.6 es 2026-02, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-28).
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.