GPT-5.6 n'est pas un modèle distinct.
- Entrée
- texte image $5/M
- Sortie
- texte $30/M
- Lecture de cache
- $0.5/M
- Contexte
- 1.1M
- Coupure des connaissances
- 2026-02
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en contexte
Position du prix parmi 60 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 050 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2026-02 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5-10 min, jusqu'à 1 heure |
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | reasoning.effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valeur par défaut | medium appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement du raisonnement | La Responses API accepte également reasoning.mode, soit standard (la valeur par défaut), soit pro ; mode et effort sont des curseurs indépendants. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Ce n'est pas un modèle distinct: l'alias nu gpt-5.6 est routé vers GPT-5.6 Sol, le palier frontière de la famille. Chat Completions et Batch uniquement (ni Realtime, ni audio, ni embeddings, ni fine-tuning)
- les prompts dépassant 272k tokens d'entrée sont facturés 2x en entrée / 1,5x en sortie pour l'ensemble de la requête
Un prompt, mesuré via la passerelle
GPT-5.6 réussi · 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.
sortie 126 tok (+30 réflexion) latence 3.0 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
GPT-5.6 réussi · 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`.
sortie 277 tok (+93 réflexion) latence 4.2 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
GPT-5.6 réussi · 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" }
sortie 179 tok (+118 réflexion) latence 3.7 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
GPT-5.6 réussi · 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.
sortie 628 tok (+473 réflexion) latence 7.3 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Utilisez GPT-5.6 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de GPT-5.6
- OpenAI documente le nom nu gpt-5.6 comme un alias qui achemine les requêtes vers GPT-5.6 Sol, le palier frontière de la famille GPT-5.6, décrit sur sa page comme le modèle frontière pour le travail professionnel complexe et comme correspondant à peu près au palier de modèle sans suffixe utilisé dans les familles GPT-5 antérieures.
- L'appeler vous donne donc les spécifications de Sol : une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens avec une entrée maximale de 922 000 tokens, 128 000 tokens de sortie maximale, une entrée texte et image avec sortie texte, la prise en charge des tokens de raisonnement, et une date limite des connaissances en février 2026.
- Chat Completions, Responses et Batch sont pris en charge ; Realtime, l'audio, les embeddings et le fine-tuning ne le sont pas.
- OpenAI positionne la génération comme une nouvelle référence de qualité et d'efficacité pour les flux de production complexes, en soulignant l'efficacité en tokens et un meilleur jugement en matière de mise en page et de design front-end, et son conseil de migration est de conserver comme référence le réglage de raisonnement utilisé sur GPT-5.5 ou GPT-5.4, puis de tester un niveau en dessous, car cette génération tient souvent la qualité avec moins de tokens.
- L'effort de raisonnement va de none jusqu'au nouveau niveau max et se résout à medium en cas d'omission, en mode standard comme en mode pro.
- La version ajoute aussi l'appel d'outils programmatique, un mode multi-agent en bêta qui coordonne des sous-agents en parallèle, la mise en cache explicite des prompts aux côtés de la mise en cache implicite, et le raisonnement persisté d'un tour à l'autre via reasoning.context.
- Deux détails de facturation comptent : les prompts au-delà de 272K tokens d'entrée sont facturés 2x en entrée et 1,5x en sortie pour la requête entière, et les écritures en cache coûtent 1,25x le tarif de l'entrée non mise en cache.
- Synthorai sert GPT-5.6 sur le même endpoint de chat completions compatible OpenAI que le reste de la famille.
FAQ
Peut-on essayer l'API GPT-5.6 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $5/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 24 requêtes de ~8K tokens sur GPT-5.6.
Quels sont les points forts de GPT-5.6 ?
Un alias qui achemine vers GPT-5.6 Sol ; le palier frontière pour le travail professionnel complexe ; les prompts au-dessus de 272K en entrée facturés à 2x en entrée et 1,5x en sortie. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte GPT-5.6 ?
Sur Synthorai, GPT-5.6 coûte $5 par million de tokens en entrée et $30 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M.
GPT-5.6 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par OpenAI sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M contre $5/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5-10 min, jusqu'à 1 heure). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GPT-5.6 ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gpt-5.6", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de GPT-5.6 ?
La date de coupure des connaissances de GPT-5.6 est 2026-02, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-28).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.