GPT-5.6 Sol は OpenAI の GPT-5.6 ファミリーのフラッグシップで、そのページでは複雑なプロフェッショナルな作業のためのフロンティアモデルと説明されています。
- 入力
- テキスト 画像 $4/M
- 出力
- テキスト $20/M
- キャッシュ読み取り
- $0.4/M
- コンテキスト
- 1.1M
- GPT-4o 比
- 約 20% 割安
- 知識カットオフ
- 2026-02
入力が 272K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $8/M・出力 $30/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-02 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | Responses API では reasoning.mode も指定でき、standard(デフォルト)または pro を取ります。mode とエフォートは独立したダイヤルです。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- フロンティア推論と長期のエージェント作業のためのファミリーフラッグシップ。
- max 推論エフォート、Responses API の pro 推論モード、サブエージェントを協調させるベータのマルチエージェント機能(デフォルトで 3 並列)を導入しています。
- 素の gpt-5.6 エイリアスは Sol にルーティングされます。
- 入力 272k トークンを超えるプロンプトは入力 2 倍 / 出力 1.5 倍で課金されます。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
GPT-5.6 Sol 合格 · 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
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
GPT-5.6 Sol 合格 · 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
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-5.6 Sol 合格 · 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
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
GPT-5.6 Sol 合格 · 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、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で GPT-5.6 Sol を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));GPT-5.6 Sol について
- OpenAI のガイダンスは、複雑な推論とコーディングではここから始めることです。
- 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ(ベンダー仕様)と 128K の最大出力トークンに、画像入力とホストされたツールスイート一式(ウェブ検索、ファイル検索、コードインタープリター、ホストされたシェル、コンピュータ使用、MCP)を組み合わせ、知識カットオフは 2026 年 2 月で、素の gpt-5.6 エイリアスはファミリーの既定として Sol にルーティングされます。
- この世代は、最も複雑なタスクのために xhigh の上に新しい max の推論エフォートレベルを導入しており、OpenAI は max が xhigh を上回るかどうかを前提とせず自分のワークロードで評価することを勧めています。
- さらに、より高いレイテンシとトークン消費を許容できる難しいタスク向けに Responses API の pro 推論モードを追加し、あわせてモデルがサブエージェントを立ち上げて並列に調整できるベータのマルチエージェント機能も提供します。
- 既定の同時サブエージェント数は 3 です。
- OpenAI の移行の助言は、GPT-5.5 または GPT-5.4 で使っていた推論設定から始め、そこから 1 段階低い設定を試すことです。
- この世代は少ないトークンで品質を保てることが多いためです。
- 入力が 272K トークンを超えるプロンプトはリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます。
- Synthorai は GPT-5.6 Sol を OpenAI 互換 API でネイティブに提供します。
よくある質問
GPT-5.6 Sol API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $4/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを GPT-5.6 Sol に約 31 回送れます。
GPT-5.6 Sol は何が得意ですか？
フロンティア級の推論と長期のエージェント作業、新しい max 推論エフォート、pro モード、マルチエージェントのサブエージェント、素の gpt-5.6 エイリアスはデフォルトでここへルーティング。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
GPT-5.6 Sol の料金はいくらですか？
Synthorai での GPT-5.6 Sol の料金は、入力 100 万トークンあたり $4、出力 100 万トークンあたり $20 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.4/M で課金されます。
GPT-5.6 Sol のコンテキスト長はどれくらいですか？
GPT-5.6 Sol のコンテキストウィンドウは 1.1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 128,000 トークンです。
GPT-5.6 Sol はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.4/M（未キャッシュは $4/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL 5〜10 分、最大 1 時間）。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-5.6 Sol を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-5.6-sol" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-5.6 Sol の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-5.6 Sol の知識カットオフは 2026-02 です（2026-07-10 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。