GPT-5.6 vs GPT-5.6 Sol

Q: GPT-5.6 と GPT-5.6 Sol ではどちらが安いですか？

同じ 入力 / 1mトークン（$5）が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。

どちらかを変更 vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

手元の事実に基づく限り、gpt-5.6 と gpt-5.6-sol は区別がつきません。100万トークンあたり入力 $5、出力 $30、キャッシュ読み取り $0.5 が同一、コンテキスト 1050000 トークンと最大出力 128000 トークンも同じ、テキストと画像を入力しテキストを返す構成も同じ、チャット・ビジョン・コード・ツール・推論のフラグも同じ、思考も任意、リリースも 2026-07-09 でカットオフも 2026-02 です。同じワークロードにはどちらを選んでも構わず、相互に置き換え可能と考えてください。判断はカタログ外の要因、たとえば可用性や、既にスタックが指している id で行ってください。

料金

	GPT-5.6	GPT-5.6 Sol	Δ
入力 / 1Mトークン	$5	$5	=
出力 / 1Mトークン	$30	$30	=
キャッシュ読み取り / 1Mトークン	$0.5	$0.5	=
キャッシュ書き込み	別途料金なし	別途料金なし	—

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての63個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

GPT-5.6 · $5 GPT-5.6 Sol · $5

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

	GPT-5.6	GPT-5.6 Sol
ツール使用	あり	あり
思考コントロール	設定可能	設定可能
構造化出力	あり	あり
プロンプトキャッシング	暗黙的 (自動)	暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間	5–10m, up to 1h	5–10m, up to 1h
最小キャッシュプレフィックス	1024 トークン	1024 トークン

仕様

	GPT-5.6	GPT-5.6 Sol
入力モダリティ	テキスト画像	テキスト画像
出力モダリティ	テキスト	テキスト
リリース	2026-07-09	2026-07-09
知識のカットオフ	2026-02	2026-02
コンテキストウィンドウ	1.1M	1.1M
最大出力	128K	128K
思考パラメータ	reasoning.effort	reasoning.effort
指定可能な値	reasoning.effort none low medium high xhigh max	reasoning.effort none low medium high xhigh max
デフォルト	medium	medium

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。すべての出典: GPT-5.6 · GPT-5.6 Sol

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

CFO向けの推論バグのある関数の修正スキーマへの抽出制約に沿った記述

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェックちょうど 3 文

GPT-5.6 パス · 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.

出力 126 tok (+30 思考) レイテンシ 3.0 s

GPT-5.6 Sol パス · 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.

出力 111 tok (+34 思考) レイテンシ 2.3 s

指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック修正がテストを通る

GPT-5.6 パス · 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`.

出力 277 tok (+93 思考) レイテンシ 4.2 s

GPT-5.6 Sol パス · 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.

出力 316 tok (+135 思考) レイテンシ 5.2 s

修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック妥当な JSON、スキーマ厳密

GPT-5.6 パス · 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" }

出力 179 tok (+118 思考) レイテンシ 3.7 s

GPT-5.6 Sol パス · 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"}

出力 194 tok (+147 思考) レイテンシ 3.2 s

スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

GPT-5.6 パス · 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.

出力 628 tok (+473 思考) レイテンシ 7.3 s

GPT-5.6 Sol パス · 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. […]

出力 733 tok (+564 思考) レイテンシ 7.7 s

制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",
    # model="gpt-5.6-sol",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    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",
  // model: "gpt-5.6-sol",  // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
  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",
    # "model": "gpt-5.6-sol",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    "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",
		// Model: "gpt-5.6-sol",  // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
		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")
        // .model("gpt-5.6-sol")  // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

APIキーを取得する →

FAQ

GPT-5.6 と GPT-5.6 Sol ではどちらが安いですか？

同じ入力 / 1mトークン（$5）が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。

2つの統合を行わずに GPT-5.6 と GPT-5.6 Sol のA/Bテストを実施できますか？

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

GPT-5.6 と GPT-5.6 Sol はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

当社の測定調査より

GPT-5.6 プロンプトガイド：デフォルトのままだと料金が 1.5 倍、10 倍になる 2 つの設定 GPT-5.6 コストガイド：prompt caching で 90% 削減、reasoning effort の影響

料金

機能

仕様

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

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FAQ

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