GPT-5.6 は独立したモデルではありません。
- 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 |
|---|
- 独立したモデルではありません。
- 素の gpt-5.6 エイリアスは、ファミリーのフロンティアティアである GPT-5.6 Sol にルーティングされます。
- Chat Completions と Batch のみ(Realtime、音声、埋め込み、ファインチューニングは非対応)。
- 入力 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。
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 合格 · 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
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 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: 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
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 合格 · 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
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 合格 · 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
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 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",
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(""));GPT-5.6 について
- OpenAI は素の gpt-5.6 という名前を、GPT-5.6 ファミリーのフロンティアティアである GPT-5.6 Sol へリクエストをルーティングするエイリアスとして文書化しています。
- Sol はそのページで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され、以前の GPT-5 ファミリーで使われていた接尾辞なしのモデルティアにおおむね対応すると説明されています。
- したがってこれを呼び出すと Sol の仕様が得られます。
- 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、922,000 トークンの最大入力、128,000 の最大出力トークン、テキストと画像の入力でテキスト出力、推論トークンへの対応、そして 2026 年 2 月の知識カットオフです。
- Chat Completions、Responses、Batch に対応し、Realtime、音声、埋め込み、ファインチューニングは非対応です。
- OpenAI はこの世代を、複雑な本番ワークフローのための品質と効率の新しい基準線と位置づけ、トークン効率と、より優れたフロントエンドのレイアウトおよびデザイン判断を特に挙げています。
- その移行の助言は、GPT-5.5 または GPT-5.4 で使っていた推論設定を基準として保ち、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。
- 推論エフォートは none から新しい max レベルまでにわたり、省略時は standard と pro のどちらのモードでも medium に解決されます。
- このリリースはまた、プログラマティックなツール呼び出し、サブエージェントを並列に調整するベータのマルチエージェントモード、暗黙のキャッシュに加えた明示的なプロンプトキャッシュ、そして reasoning.context によるターンをまたぐ推論の保持を追加します。
- 重要な課金の詳細が 2 つあります。
- 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、キャッシュへの書き込みはキャッシュなし入力単価の 1.25 倍です。
- Synthorai は GPT-5.6 をファミリーの他のモデルと同じ OpenAI 互換 chat completions エンドポイントで提供します。
よくある質問
GPT-5.6 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 に約 31 回送れます。
GPT-5.6 は何が得意ですか？
GPT-5.6 Sol にルーティングされるエイリアス、複雑なプロフェッショナルな作業向けのフロンティアティア、272K を超える入力のプロンプトは入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金。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 の料金はいくらですか？
Synthorai での GPT-5.6 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 のコンテキスト長はどれくらいですか？
GPT-5.6 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 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 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" 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 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 の知識カットオフは 2026-02 です（2026-07-28 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。