Felo API PlatformFelo API Platform
मॉडल पर वापस जाएँ
OpenAIresponses

GPT-5.6 Terra API

GPT-5.6 Terra एक संतुलित मध्यम श्रेणी का रीज़निंग मॉडल है जो कोडिंग और एजेंटिक कार्यों के लिए उपयुक्त है।

GPT-5.6 Terra, OpenAI का रीज़निंग मॉडल है जिसे जटिल बहु-चरणीय समस्या समाधान के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहाँ सटीकता गति से अधिक महत्वपूर्ण है। यह फ्लैगशिप Sol और किफायती Luna श्रेणियों के बीच एक संतुलित मध्यम स्तर प्रदान करता है। मॉडल 1.05 मिलियन टोकन के संदर्भ और 128,000 टोकन के आउटपुट का समर्थन करता है, तथा टेक्स्ट, इमेज, PDF और फ़ाइल इनपुट के साथ काम करता है।

यह मॉडल रोज़मर्रा की कोडिंग, कोड जनरेशन, तर्क और एजेंटिक कार्यों, सामग्री वर्कफ़्लो, व्यावसायिक ऑटोमेशन, ज्ञान पुनर्प्राप्ति, दस्तावेज़ विश्लेषण और वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। यह टूल उपयोग और वर्कफ़्लो निष्पादन में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, और स्पष्ट, विस्तृत सिस्टम प्रॉम्प्ट तथा अनुमानित संरचना वाले कार्यों में Sol के करीब प्रदर्शन करता है।

इसकी ताकत में Sol की तुलना में लगभग आधी लागत पर मजबूत प्रदर्शन, GPT-5.5 से बेहतर प्रदर्शन और लगभग दो गुना कम लागत, तथा Sol से अधिक तेज़ गति शामिल है। हालाँकि, वास्तव में नए या अस्पष्टता में निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए Sol अधिक उपयुक्त है।

Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

gpt-5.6-terra
कॉन्टेक्स्ट
1.05M
अधिकतम आउटपुट
128K
अनुशंसित API
responses
इनपुट
file / image / text
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • संतुलित मध्यम श्रेणी का रीज़निंग मॉडल
  • 1.05 मिलियन टोकन संदर्भ
  • 128,000 टोकन आउटपुट सीमा
  • दृष्टि और टूल कॉलिंग समर्थन
  • Sol से अधिक तेज़

प्रदाता

सबसे अच्छी कीमत
6 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
$2$12$0.2
$2$0.6$12$3.6$0.2$0.06
$1$6$0.1
$2$1.4$12$8.4$0.2$0.14
$2$12$0.2
$4$24$0.4

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
50 लाख token
आउटपुट
8.3 लाख token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
medium
डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम
हाँ
हमेशा सक्षम
नहीं
उपलब्ध प्रयास स्तर
max / xhigh / high / medium / low / none

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

gpt-5.6-terra

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

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-terra",
  "input": "Hello"
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

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-terra",
  "input": "Hello",
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Responses

Responses-संगत एजेंट और वर्कफ़्लो अनुरोध।

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/responses

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringgpt-5.6-terraकॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
inputstring | array——
include_reasoning———
max_completion_tokens———
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
seed———
structured_outputs———
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
verbosity———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: GPT-5.6 Terra?

GPT-5.6 Terra, OpenAI का रीज़निंग मॉडल है जिसे जटिल बहु-चरणीय समस्या समाधान के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहाँ सटीकता गति से अधिक महत्वपूर्ण है। यह फ्लैगशिप Sol और किफायती Luna श्रेणियों के बीच एक संतुलित मध्यम स्तर प्रदान करता है। मॉडल 1.05 मिलियन टोकन के संदर्भ और 128,000 टोकन के आउटपुट का समर्थन करता है, तथा टेक्स्ट, इमेज, PDF और फ़ाइल इनपुट के साथ काम करता है। यह मॉडल रोज़मर्रा की कोडिंग, कोड जनरेशन, तर्क और एजेंटिक कार्यों, सामग्री वर्कफ़्लो, व्यावसायिक ऑटोमेशन, ज्ञान पुनर्प्राप्ति, दस्तावेज़ विश्लेषण और वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। यह टूल उपयोग और वर्कफ़्लो निष्पादन में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, और स्पष्ट, विस्तृत सिस्टम प्रॉम्प्ट तथा अनुमानित संरचना वाले कार्यों में Sol के करीब प्रदर्शन करता है। इसकी ताकत में Sol की तुलना में लगभग आधी लागत पर मजबूत प्रदर्शन, GPT-5.5 से बेहतर प्रदर्शन और लगभग दो गुना कम लागत, तथा Sol से अधिक तेज़ गति शामिल है। हालाँकि, वास्तव में नए या अस्पष्टता में निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए Sol अधिक उपयुक्त है।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

GPT-5.6 Terra किन इनपुट का समर्थन करता है?

यह टेक्स्ट, इमेज, PDF और फ़ाइल इनपुट का समर्थन करता है। आउटपुट टेक्स्ट रूप में होता है।

इसका संदर्भ और आउटपुट आकार क्या है?

इसका संदर्भ 1.05 मिलियन टोकन और आउटपुट सीमा 128,000 टोकन है।

क्या यह मॉडल दृष्टि और टूल कॉलिंग का समर्थन करता है?

हाँ, यह दृष्टि, फ़ंक्शन कॉलिंग, प्रॉम्प्ट कैशिंग, संरचित आउटपुट और रीज़निंग का समर्थन करता है।

GPT-5.6 Terra और GPT-5.6 Sol में क्या अंतर है?

Terra एक संतुलित मध्यम श्रेणी का मॉडल है जो Sol की तुलना में लगभग आधी लागत पर मजबूत प्रदर्शन देता है और अधिक तेज़ है। Sol अधिक जटिल कोडिंग चुनौतियों और अस्पष्टता में निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए आरक्षित है।

क्या gpt-5.6 उपनाम Terra को रूट करता है?

नहीं, gpt-5.6 उपनाम Sol को रूट करता है, Terra को नहीं।

संबंधित मॉडल

GPT-5.6 Luna

OpenAIgpt-5.6-luna

GPT-5.6 Luna, OpenAI का सबसे तेज़ और किफ़ायती मॉडल है जो कम विलंबता वाले कार्यों के लिए बनाया गया है।

वास्तविक समय AI अनुप्रयोगसंवाद सहायकग्राहक सहायतासामग्री निर्माण

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$0.2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$1.2 / 1M token

GPT-5.6 Sol

OpenAIgpt-5.6-sol

GPT-6.1 Sol एक उन्नत मॉडल है जो कम लागत पर Astra-स्तर के परिणाम देता है और एजेंटिक कार्यों में अधिक विश्वसनीय है।

एजेंटिक कोडिंगकंप्यूटर उपयोगदस्तावेज़-भारी कार्यवर्कफ़्लो ऑटोमेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$4 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$20 / 1M token

GPT-6.1 Sol

OpenAIgpt-6.1-sol

GPT-6.1 Sol एक निकट- Astra स्तर का मॉडल है जो एजेंटिक कोडिंग और पेशेवर कार्यों के लिए उपयुक्त है।

एजेंटिक कोडिंगकंप्यूटर उपयोगदस्तावेज़-भारी कार्यव्यावसायिक वर्कफ़्लो

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$10 / 1M token

GPT-6.1 Terra

OpenAIgpt-6.1-terra

GPT-6.1 Terra एक संतुलित मॉडल है जो तेज़ और किफायती होने के साथ विज़ुअल रीज़निंग और कंप्यूटर ऑपरेशन में सक्षम है।

प्रस्ताव लिखनातकनीकी चित्र समझनाफ़ॉर्म भरनावीडियो संपादन

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$5 / 1M token

GPT-6 Astra

OpenAIgpt-6-astra

GPT-6 Astra, OpenAI का सबसे बुद्धिमान और सबसे संरेखित मॉडल, जो कंप्यूटर ऑपरेटर के रूप में कार्य करता है।

जटिल रीज़निंग और निर्णय सहायतासॉफ़्टवेयर विकास और कोडिंगशोध और ज्ञान की खोजदस्तावेज़ और प्रस्तुति निर्माण

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$10 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$50 / 1M token

GPT-6 Luna

OpenAIgpt-6-luna

GPT-6 Luna, तेज़ और किफ़ायती मॉडल, उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए OpenAI का कुशल विकल्प।

उच्च-मात्रा तर्क कार्यलेखन और सारांशीकरणदीर्घ-संदर्भ विश्लेषणकंप्यूटर उपयोग

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$0.1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$0.5 / 1M token