GPT-5.6 Sol API
GPT-6.1 Sol ist ein text- und bildfähiges Modell von OpenAI mit 1,1 Mio. Token Kontext, Werkzeugnutzung und Reasoning für agentische und dokumentenlastige Aufgaben.
GPT-6.1 Sol ist ein Modell von OpenAI aus der GPT-6-Serie und eine Weiterentwicklung von GPT-6 Sol. Es verarbeitet Texte, PDFs und Bilder und gibt Text aus. Der Kontextumfang liegt bei 1,1 Mio. Token, die Ausgabe ist auf 128.000 Token begrenzt. Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe über Werkzeuge und tool_choice, strukturierte Ausgaben per JSON-Schema in response_format sowie Reasoning mit einstellbarem Aufwand. Antworten können gestreamt werden, und EU-internes Routing ist verfügbar. Ab 1024 Token greift automatisch Prompt-Caching. Auf OpenRouter wird es von OpenAI, Azure und Amazon Bedrock bereitgestellt.
Das Modell ist unterhalb des Flaggschiffs GPT-6 Astra positioniert. Auf seinen Zielaufgaben erreicht es nahezu Astra-Ergebnisse zu deutlich geringeren Kosten. Im Vergleich zu GPT-6 Sol macht es weniger sachliche Fehler und hält sich bei agentischen Aufgaben zuverlässiger an ausdrückliche Einschränkungen und Benutzerabsichten. Damit eignet es sich für agentisches Programmieren, Computer-Use, dokumentenlastige professionelle Arbeit und die Automatisierung mehrstufiger Geschäftsabläufe.
Die Ausgabe ist auf 128.000 Token begrenzt, was zusammen mit dem großen Kontext lange Dokumente und mehrschrittige Interaktionen in einem einzigen Durchlauf ermöglicht. Die Kombination aus Werkzeugnutzung, strukturierten Ausgaben und Reasoning macht das Modell zu einem praktischen Baustein für agentische und dokumentenlastige Arbeitsabläufe.
Aktualisiert:
MODELL-ID
gpt-5.6-sol- Kontext
- 1.05M
- Max. Ausgabe
- 128K
- Empfohlene API
- responses
- Eingabe
- file / image / text
- Ausgabe
- text
Highlights
- 1,1 Mio. Token Kontext
- 128.000 Token Ausgabelimit
- Text-, PDF- und Bildeingabe
- Funktionsaufrufe und JSON-Schema
- Reasoning mit einstellbarem Aufwand
- EU-internes Routing
Anbieter
Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.
| $4 | $20 | $0.4 | |
| $2 | $10 | $0.2 | |
| $4 | $20 | $0.4 | |
| $8 | $40 | $0.8 |
Was man für $10 bekommt
- Eingabe
- 2,5 Mio. Token
- Ausgabe
- 500.000 Token
Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.
Benchmarks
- 51.8
Artificial Analysis Intelligence Index (Max)
Ergebnis im Intelligence Index von Artificial Analysis mit maximalem Aufwand.
- 52.9%
Artificial Analysis HLE (Max)
Ergebnis im HLE-Benchmark von Artificial Analysis mit maximalem Aufwand.
- 83.0%
Artificial Analysis AA-LCR (Max)
Ergebnis im AA-LCR-Benchmark von Artificial Analysis mit maximalem Aufwand.
- 54.8%
Artificial Analysis GDPval-AA (Max)
Ergebnis im GDPval-AA-Benchmark von Artificial Analysis mit maximalem Aufwand.
- 56.1%
Artificial Analysis Terminal-Bench 4.0 (Max)
Ergebnis im Terminal-Bench 4.0 von Artificial Analysis mit maximalem Aufwand.
- 1436
Design Arena Models Arena 3D Elo
Elo-Wert; Top 3 %.
- 63.9%
Vals Index
Ergebnis im Vals Index.
- 55.1%
Vals AI Terminal-Bench 4.0
Ergebnis im Terminal-Bench 4.0 von Vals AI.
Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.
Schlussfolgern
- Standardaufwand
- medium
- Standardmäßig aktiviert
- Ja
- Immer aktiviert
- Nein
- Verfügbare Aufwandsstufen
- max / xhigh / high / medium / low / none
Schnellstart
Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.
API-Schlüssel hinterlegen
Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Erste Anfrage senden
Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.
gpt-5.6-solDieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/responses", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "gpt-5.6-sol",
"input": "Hello"
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Drittanbieter-SDKs verwenden
Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming aktivieren
Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"input": "Hello",
"stream": true
}'Endpoint
Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.
Responses
Responses-kompatible Anfragen für Agenten und Workflows.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/responsesParameter
modelstringgpt-5.6-solÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.inputstring | array——include_reasoning———max_completion_tokens———max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.reasoning———reasoning_effort———response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.seed———structured_outputs———tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.verbosity———Häufige Fragen
Was ist GPT-5.6 Sol?
GPT-6.1 Sol ist ein Modell von OpenAI aus der GPT-6-Serie und eine Weiterentwicklung von GPT-6 Sol. Es verarbeitet Texte, PDFs und Bilder und gibt Text aus. Der Kontextumfang liegt bei 1,1 Mio. Token, die Ausgabe ist auf 128.000 Token begrenzt. Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe über Werkzeuge und tool_choice, strukturierte Ausgaben per JSON-Schema in response_format sowie Reasoning mit einstellbarem Aufwand. Antworten können gestreamt werden, und EU-internes Routing ist verfügbar. Ab 1024 Token greift automatisch Prompt-Caching. Auf OpenRouter wird es von OpenAI, Azure und Amazon Bedrock bereitgestellt. Das Modell ist unterhalb des Flaggschiffs GPT-6 Astra positioniert. Auf seinen Zielaufgaben erreicht es nahezu Astra-Ergebnisse zu deutlich geringeren Kosten. Im Vergleich zu GPT-6 Sol macht es weniger sachliche Fehler und hält sich bei agentischen Aufgaben zuverlässiger an ausdrückliche Einschränkungen und Benutzerabsichten. Damit eignet es sich für agentisches Programmieren, Computer-Use, dokumentenlastige professionelle Arbeit und die Automatisierung mehrstufiger Geschäftsabläufe. Die Ausgabe ist auf 128.000 Token begrenzt, was zusammen mit dem großen Kontext lange Dokumente und mehrschrittige Interaktionen in einem einzigen Durchlauf ermöglicht. Die Kombination aus Werkzeugnutzung, strukturierten Ausgaben und Reasoning macht das Modell zu einem praktischen Baustein für agentische und dokumentenlastige Arbeitsabläufe.
Wie wird die Nutzung abgerechnet?
Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.
Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt GPT-6.1 Sol?
Es akzeptiert Texte, PDFs und Bilder als Eingabe und gibt Text aus.
Wie groß sind Kontext und Ausgabebegrenzung?
Der Kontext umfasst 1,1 Mio. Token, die Ausgabe ist auf 128.000 Token begrenzt.
Für welche Aufgaben ist das Modell geeignet?
Es eignet sich für agentisches Programmieren, Computer-Use, dokumentenlastige professionelle Arbeit und die Automatisierung mehrstufiger Geschäftsabläufe.
Wie unterscheidet es sich von GPT-6 Sol?
GPT-6.1 Sol ist eine Weiterentwicklung von GPT-6 Sol. Es macht weniger sachliche Fehler und hält sich bei agentischen Aufgaben zuverlässiger an ausdrückliche Einschränkungen und Benutzerabsichten.
Wo steht GPT-6.1 Sol innerhalb der GPT-6-Serie?
Es ist unterhalb des Flaggschiffs GPT-6 Astra positioniert und erreicht auf seinen Zielaufgaben nahezu Astra-Ergebnisse zu deutlich geringeren Kosten.
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