لم يتم التحقق من السعر المرجعي بشكل مستقل. راجع أسعار الناشر الحالية ووحدات الفوترة والشروط المطبقة قبل مقارنة التكاليف.
أداة محادثة GPT 5.6 Sol عبر الإنترنت
إعدادات النموذج
ماذا تفعل الذاكرة؟
تضيف التبادلات المكتملة والقابلة لإعادة الاستخدام من هذه المحادثة إلى طلبك التالي، لتتمكن من طرح أسئلة متابعة دون تكرار السياق.
ماذا يحدث عند تعطيلها؟
تُرسل رسالتك الجديدة وأي تعليمات نظام فقط. تبقى الرسائل السابقة ظاهرة؛ وتؤدي إعادة تفعيل الذاكرة إلى تضمين التبادلات السابقة المؤهلة مجددا.
هل هذه ذاكرة طويلة الأمد؟
لا. هذا سياق المحادثة وليس ذاكرة بين محادثات منفصلة. تُستبعد الردود الفاشلة أو المتوقفة أو المبتورة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام. قد يزيد السجل الأطول رموز الإدخال والتكلفة.
المعلمات المتقدمة
0 حرف أو أكثر(0/لا حد ثابت)
لا حد ثابت لعدد الأحرف؛ يخضع الطلب الكامل لحدود حجم الطلب وسياق النموذج. هذا ليس عددا للرموز.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2
المحادثة
كيف أساعدك اليوم؟
لا توجد بيانات استجابة بعد
جاهز
عينات API Hop مسجلة
سُجلت في 22 أكتوبر 2026 عبر API Hop. كل نتيجة طلب واحد للنموذج والنمط المذكورين، وليست ضمانا لمعدل النجاح أو السرعة أو الجودة الإنتاجية. تبقى ردود النماذج أدناه بلغتها الأصلية.
مراجعة إعادة محاولة webhook للدفع
gpt-5.6-sol · code-review ·
مقتطف حرفي
**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
رد النموذج الكامل (دون تعديل)
**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
**Conditional Risks**
- If the debit succeeds but the response fails or is lost, a retry may debit the balance again.
- If each retry independently performs the debit, one logical payment could produce multiple charges.
- If retries overlap, concurrent requests could each debit the balance because no stored idempotency record distinguishes the original request from duplicates.
- The maximum number of duplicate debits is unclear because “retried three times” does not specify whether that means three additional attempts or three attempts total.
**Proposed Changes**
- Require a unique idempotency key for each logical payment, and reuse that same key on every retry.
- Persist the idempotency key and payment outcome so repeated POSTs return the previously recorded result without another debit.
- Make recording the idempotency result and applying the debit atomic: both succeed together, or neither succeeds.
- Define the retry policy explicitly, including whether “three times” means three retries after the initial attempt.
- Do not rely on successfully sending the response to determine whether the debit occurred; retries must consult the stored outcome.
**Unexecuted Acceptance Tests**
1. **Lost response after debit:** Submit a payment, simulate failure after the debit but before the response is received, and retry three times with the same idempotency key. Verify exactly one debit occurs and every retry returns the same recorded outcome.
2. **Concurrent duplicate requests:** Send multiple simultaneous POSTs with the same idempotency key. Verify exactly one request applies the debit and all requests receive a consistent result.
3. **Failure before debit:** Simulate a failure before either the debit or idempotency outcome is committed, then retry with the same key. Verify the balance is ultimately debited no more than once and no incomplete record incorrectly reports success.
يميز الرد بين الحقائق المرصودة والمخاطر المشروطة والاختبارات غير المنفذة. لم تُشغّل شيفرة أو نظام دفع. يُعرض استخدام الإدخال كما أبلغت عنه API تماما، وهو أكبر بكثير من التعليمات الظاهرة. لم تُتحقق الفوترة بشكل مستقل؛ وأعداد الرموز هذه ليست رقما للتكلفة.
الطلب والمدخلات الكاملان
POST /v1/chat-completions
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Review this fictional payment-webhook policy: every failed POST is retried three times, no idempotency key is stored, and the balance is debited before the response is sent. Identify duplicate-charge risks, propose minimal changes and three acceptance tests. Use only these facts; do not assume access to code, tools or production systems. Return at most 600 words. Separate observed facts, conditional risks, proposed changes and unexecuted acceptance tests."
}
],
"stream": false,
"max_completion_tokens": 4096
}
هذه تعليمات تقييم للنموذج GPT 5.6 Sol وليست مخرجات نموذج مسجلة. تحلل النص المقدم فقط؛ ولا تنفذ شيفرة أو تفحص أنظمة إنتاجية أو تثبت أداء السياق الطويل. تحقق من الأدلة المقتبسة ومعايير القبول ثم راجع بيانات الاستجابة الوصفية والاستخدام قبل الاستخدام الإنتاجي.
راجع سياسة webhook الدفع الخيالية هذه: يُعاد كل POST فاشل ثلاث مرات، ولا يُحفظ مفتاح لمنع التكرار، ويُخصم الرصيد قبل إرسال الاستجابة. حدد مخاطر الرسوم المكررة واقترح أقل تعديلات وثلاثة اختبارات قبول. استخدم هذه الحقائق فقط؛ ولا تفترض الوصول إلى شيفرة أو أدوات أو أنظمة إنتاجية.
حلل هذا التتبع الاصطناعي: [L1] 10:00:00 قُبل الطلب A؛ [L2] 10:00:01 بدأ العامل A؛ [L3] 10:00:31 انتهت مهلة العميل؛ [L4] 10:00:33 أكمل العامل A؛ [L5] 10:00:35 أرسل العميل A مجددا. افصل الملاحظات عن الفرضيات واستشهد بمعرّفات الأسطر وعدّد الأدلة المفقودة واقترح فحصين. لا تدّع فحص نظام حقيقي أو تنفيذ إصلاح.
ينفذ فريق خيالي من شخصين 2,000 تقرير يوميا. يُقبل الاكتمال خلال 30 دقيقة. لديه قاعدة بيانات دون خدمة طوابير؛ ويجب أن تتعافى المهام بعد إعادة التشغيل وتتجنب التسليم المكرر. قارن المعالجة الدفعية المدعومة بقاعدة بيانات بطابور مخصص. قدم جدول قرار وتوصية مشروطة وثلاثة أمور مجهولة وشرطا واحدا يعكس اختيارك. لا تختلق معايير أداء أو تكاليف أو ضمانات مختبرة.
تاريخ التحقق من المعلومات: 8 أكتوبر 2026.
ما هو ChatGPT-5.6 SOL
نموذج Sol من عائلة GPT-5.6 للأعمال المهنية المعقدة
يقابل ChatGPT-5.6 SOL الذي نقدمه هنا نموذج GPT-5.6 Sol الرسمي من OpenAI. وهو النموذج الرائد في عائلة GPT-5.6، وقد صدر رسميًا في 9 يوليو 2026 إلى جانب Terra وLuna. نصنّفه كنموذج عام يمكنه الجمع بين المواد المرجعية والشيفرة والأدوات لمعالجة مهام معقدة، مع التركيز على تطوير المشاريع وتحليل الأعمال والعمل متعدد الخطوات. ملاحظات الإصدار الرسمية من OpenAI
نموذج عام بسياق 1.05 مليون رمز وإدخال صور
توفر GPT-5.6 Sol API الرسمية نافذة سياق قدرها 1,050,000 رمز وحدًا أقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمز. تدعم إدخال النصوص والصور وتنتج نصوصًا. وبوصفه نموذجًا متعدد الوسائط، يمكن استخدام فهمه للصور لقراءة لقطات الشاشة والرسوم البيانية ومراجع الواجهات؛ أما توليد الصور وتنفيذ الشيفرة وتصدير الملفات فتتطلب الأدوات وبيئة التشغيل المقابلة. مواصفات النموذج الرسمية
بوصفه نموذجًا متعدد الوسائط، تتسع تطبيقاته مقارنةً بالنماذج غير متعددة الوسائط، مثل OCR واختبار الواجهات الأمامية وVQA وتحليل الوثائق متعددة الوسائط.
إيقاف التفكير أو تعديل جهد الاستدلال حسب صعوبة المهمة
يدعم GPT-5.6 Sol ستة إعدادات لجهد الاستدلال: none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax. الافتراضي الرسمي هو medium. يُستخدم none للطلبات دون استدلال إضافي، بينما تضبط المستويات الأخرى مقدار جهد الاستدلال الذي يبذله النموذج لحل المشكلة. مستويات الاستدلال الرسمية
ننصح ببدء اختبار سيناريوهات العمل بـ medium: قارن none أوlow للتنسيق والاستخراج البسيط؛ وhigh لتحليل شيفرة متعددة الملفات ومعالجة مواد مرجعية معقدة؛ وللمسائل الصعبة التي تتطلب فحصًا متكررًا، قيّم ما إذا كان xhigh أوmax يحقق فائدة كافية. وفق خبرتنا مع عدة نماذج، لا يكون xhigh وmax الخيار الأفضل أحيانًا.
أداة ChatGPT-5.6 SOL عبر الإنترنت وAPI في API Hop
نأمل عبر API Hop مساعدتك على فهم أداء ChatGPT-5.6 SOL الفعلي في مهامك بسرعة أكبر. تحتاج فقط إلى تسجيل الدخول وإنشاء مفتاح API وإضافة رصيد صغير لبدء تجربة الأداة، دون كتابة تكامل API أولًا أو شراء خطة ثابتة لتقييم قصير. ويقلل ذلك أيضًا عبء التسجيل وإدارة الحسابات بنفسك عبر منصات نماذج متعددة.
ميزات ChatGPT-5.6 SOL الأساسية ومجالات قوته
برمجة المشاريع: فهم الشيفرة الحالية وإجراء تعديلات عبر ملفات متعددة
نرى أن Sol يستحق الاستخدام لتطوير الميزات وإصلاح الأخطاء وإعادة الهيكلة في المشاريع الحالية أو الجديدة. شارك أحد عملائنا تجربته في إنشاء لوحة بيانات وإعادة هيكلة مشروع يقارب 20,000 سطر، وشعر بأنه احتاج إلى تصحيح النموذج مرارًا بوتيرة أقل.
نهتم أكثر بالمهام الفعلية وراء هذه الملاحظات: هل يترك النموذج الشيفرة الحالية خارج نطاق التعديل دون مساس، وهل يعالج الاعتماديات بين الملفات؟ عند استخدام ChatGPT-5.6 SOL في التطوير، ننصح بتقسيم العمل إلى مهام صغيرة لإبقاء السياق صغيرًا قدر الإمكان.
العمل المستمر: متابعة عمليات النقل وتصحيح المشكلات وفق نتائج الاختبارات
نستخدم قدرة Sol على مواصلة العمل في مهام النقل والتعديل ذات مجموعة اختبارات محددة بوضوح. ذكر أحد عملائنا استخدام Sol Ultra مرارًا لتحويل مكتبة Python إلى Golang، وأن العملية استغرقت نحو 10+ ساعات، وانتهت باجتياز اختبارات متعددة خاصة به.
نرى أن الحالة توضح قيمة العمل المتواصل، وتبين أيضًا أن إتمامه قد يستغرق وقتًا طويلًا. في نقل اللغات واستبدال الواجهات وتعديل وحدات كثيرة، ننصح بالاحتفاظ بالنتائج الوسيطة حسب الوحدة واستخدام الاختبارات الحالية وسيناريوهات الاستخدام الفعلية للقبول.
توليد الصفحات والواجهات: تحويل متطلبات موجزة إلى نماذج تفاعلية قابلة للفحص
نرى إمكانية استخدام Sol لإعداد مسودات أولية لصفحات الهبوط وعروض المنتجات وواجهات الإدارة. شارك عميل تجربته في تطوير الواجهة الأمامية بـ ChatGPT-5.6 SOL؛ وكان يستخدم سلسلة ChatGPT لهذا الغرض، ورأى تحسن أداء عائلة GPT-5.6، وإن كانت جمالياتها قد تتأخر عن نماذج Claude المعاصرة.
ينبغي تقييم توليد الصفحات والواجهات حسب سياق العمل. إذا تركز عملك على واجهات إدارة دون متطلبات عالية جدًا للألوان والجماليات، فيمكن لـ ChatGPT-5.6 SOL معالجة المهام جيدًا نسبيًا. أما لإنشاء صفحة لافتة بصورة خاصة، فستحتاج إلى إقرانه بنماذج أخرى تساعد في إتمام المهمة.
الوثائق والمخرجات المكتبية: إعداد عروض وملفات أعمال من مواد مرجعية
نركز على قدرة Sol، عند تزويده بأدوات معالجة الملفات، على تنظيم المواد في مخرجات مكتبية تبقى قابلة للتحرير. كشفت Model ML في صفحة إصدار OpenAI أنها اختبرت Sol على 20 مسار عمل لعملاء ومئات العروض، وأشادت بسهولة قراءة الصفحات وتصور البيانات وتقليل إعادة العمل.
للتقارير التجارية ومقترحات المنتجات والتحليلات الدورية، ننصح بتقديم البيانات الأصلية والقوالب المرجعية ومتطلبات التسليم معًا، حتى يحافظ النموذج على المصادر أثناء تنظيم المحتوى. عند القبول، راقب اتساق الأرقام ودعم الاستنتاجات الرئيسية بالأدلة وسهولة فهم الرسوم وبنية الصفحات.
الكتابة وتحسين المحتوى: مراجعة المسودات الحالية عبر جولات متعددة
نوصي بـ Sol بصورة أكبر لتحسين المخططات والمسودات والحجج. شارك عميل تجربته في استخدام SOL لمراجعة عمل درامي قصير، ومناقشة ما إذا كان كل سطر حوار يغير علاقات الشخصيات، وفحص الإيقاع والتمهيد وما ينبغي أن يعرفه الجمهور في المراحل المختلفة. شعر بأن النموذج يتابع هدف السرد العام أثناء مناقشة التفاصيل، لكنه لاحظ أيضًا أن كتابة SOL أقل إبداعًا وتنوعًا من نماذج Claud المعاصرة.
وفق خبرتنا الحالية مع نماذج متعددة، قد لا يكون ChatGPT-5.6 SOL أفضل اختيار إذا كانت الكتابة محور عملك. يمكنك تجربة Claude Opus 5، الذي قد يقدم نتائج أفضل.
معايير ChatGPT-5.6 SOL وأداؤه
نحتفظ في هذا القسم بإصدار التقييم ومستوى الاستدلال وبيئة التشغيل. وبالنسبة إلى تسعير API Hop، ينبغي اعتماد أسعار لوحة التحكم واستخدام الطلب لحساب تكاليف التكامل الفعلية.
مهام الطرفية: 37.88% في تقييم مستقل لـ Terminal-Bench 4.0
في ترتيب Vals AI لـ Terminal-Bench 4.0، يحقق GPT-5.6 Sol Max نسبة 37.88%، بمتوسط تكلفة USD 7.98 لكل مهمة. يستخدم الاختبار mini-swe-agent مع ثلاث تشغيلات مستقلة لكل واحدة من 66 مهمة، ويعرض متوسط النجاح. في الترتيب نفسه، يحقق GPT-6 Astra Max نسبة 59.60% بمتوسط USD 9.58 لكل مهمة. ترتيب Vals AI ومنهجيته · إعداد تقييم Sol
ننصح باستخدام Sol للمهام ذات المتطلبات الواضحة. وإذا تطلبت المهمة نقاشًا وتصميمًا، فتحتاج إلى الانتقال إلى نموذج بمستوى Astra أوClaude Opus 5.5.
Terminal-Bench 4.0لقطة زمنية
متوسط معدل النجاح%
050100
GPT-5.6 Sol Max37.88%
GPT-6 Astra Max59.60%
متوسط التكلفة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
0510
GPT-5.6 Sol Max$7.98
GPT-6 Astra Max$9.58
mini-swe-agent؛ 66 مهمة وثلاث تشغيلات مستقلة لكل مهمة. متوسط معدل النجاح. تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop.Vals AI
برمجة المشاريع: ارتفاع CursorBench 4.0 من 35.7% مع High إلى 41.7% مع Max
يستخدم CursorBench 4.0 مهام متعددة الملفات من جلسات Cursor فعلية، تشمل الاستكشاف والتعديل وإعادة الهيكلة. يحقق GPT-5.6 Sol النتائج التالية باختلاف مستوى الاستدلال. ترتيب CursorBench 4.0 الأصلي
مستوى الاستدلال
الدرجة
متوسط تكلفة المهمة
متوسط
31.1%
USD 1.77
عالٍ
35.7%
USD 2.85
عالٍ جدًا
37.7%
USD 4.40
أقصى
41.7%
USD 8.23
نركز أكثر على التغير من High إلى Max: ترتفع الدرجة بمقدار 6 نقاط مئوية، بينما تبلغ تكلفة المهمة نحو 2.9 ضعف الأصل. للتطوير اليومي، ننصح بـ High للمهام العادية وMax عند كثرة القيود وزيادة التعقيد. وإذا كانت المهمة شديدة التعقيد، فقد تحتاج إلى Astra.
جهد استدلال Solلقطة زمنية
درجة CursorBench 4.0%
050100
Sol Medium31.1%
Sol High35.7%
Sol Extra High37.7%
Sol Max41.7%
متوسط التكلفة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
0510
Sol Medium$1.77
Sol High$2.85
Sol Extra High$4.40
Sol Max$8.23
جلسات Cursor حقيقية بمهام متعددة الملفات. من High إلى Max: +6 نقاط مئوية بتكلفة تقارب 2.9 مرة. تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop.CursorBench 4.0
العمل المعرفي المهني: 1611 Elo في GDPval-AA v2.1
في صفحة المقارنة الحالية لـ Artificial Analysis، يحقق GPT-5.6 Sol Max درجة 1611 Elo في GDPval-AA v2.1. يستخدم التقييم 220 مهمة عبر 44 مهنة و9 قطاعات. تستخدم النماذج أدوات shell والتصفح لتقديم وثائق وعروض وجداول بيانات، ثم تُقيّم بمقارنات ثنائية مجهولة الهوية. نفسر الدرجة بوصفها مؤشرًا لجودة المخرجات ضمن ذلك التقييم. درجة Sol في GDPval-AA · منهجية التقييم
للفرق التي تستخدم Sol بالفعل لإعداد التقارير والعروض وجداول الأعمال، ننصح بالاحتفاظ بعينات القبول الحالية ثم مقارنة ما إذا كان النموذج الجديد يقلل المعلومات الناقصة والأخطاء العددية وإعادة العمل البشرية. قد يختلف ترتيب النموذج في البرمجة عن ترتيبه في المخرجات المكتبية؛ لذا قرر الانتقال منفصلًا لكل نوع من المخرجات.
تسليم العمل المهنيلقطة زمنية
GDPval-AA v2.1Elo
GPT-5.6 Sol Max1611
220 مهمة عبر 44 مهنة وتسع صناعات؛ أدوات طرفية وويب؛ تقييم زوجي مجهول الهوية للمخرجات. Elo تقييم نسبي، وليس نسبة مئوية.Artificial Analysis
الأتمتة عبر التطبيقات: إتمام نحو 60% من الأهداف في AutomationBench-AA
في مقارنة Artificial Analysis الحالية، يحقق Sol Max نحو 60% في AutomationBench-AA. يقيس ذلك متوسط نسبة أهداف المهمة المنجزة؛ وإذا خالفت المهمة أي قيد أعمال حدده التقييم، تحصل على صفر. لذا لا تعني 60% أن ستة مسارات أعمال كاملة من كل عشرة تعمل بالفعل دون تدخل بشري. درجة أتمتة Sol · شرح درجات AutomationBench-AA
ننصح بالبدء بمسارات يسهل التحقق من نتائجها، مثل استرجاع بيانات العملاء وتلخيص تذاكر الدعم وتوليد اقتراحات المعالجة. بعد ربط أنظمة أعمال متعددة، تحقق منفصلًا من دقة الاستعلامات وإشارة السجلات إلى الكيانات الصحيحة ومطابقة الحالة النهائية للمتطلبات. لمستوى الاستدلال، ابدأ بـ high ثم اخفضه أو ارفعه حسب سياق العمل.
الأتمتة عبر التطبيقاتلقطة زمنية
إكمال الأهداف في AutomationBench-AA%
GPT-5.6 Sol Max≈ 60%
متوسط نسبة أهداف المهمة المكتملة، وليس معدل نجاح سير العمل. تحصل المهمة التي تخالف قيدا من قيود العمل على صفر.Artificial Analysis
المؤشر العام وسرعة التوليد: 47 نقطة ونحو 81 رمزًا في الثانية
يسجل Intelligence Index v4.3.2 لدى Artificial Analysis درجة 47 نقطة لـ GPT-5.6 Sol Max، بتكلفة مرجحة تقارب USD 1.99 لكل مهمة. تظهر قياسات OpenAI API سرعة إخراج نحو 81.3 رمزًا في الثانية. نميّز بين سرعة الإخراج بعد بدء التوليد والانتظار حتى ظهور نص الإجابة ومدة إتمام المهمة كلها. تقييم النموذج في Artificial Analysis
للمنتجات التي تتطلب تفاعلًا متكررًا، ننصح أولًا بمقارنة زمن الاستجابة بين Medium وHigh. وللتحليل المعقد القابل للتنفيذ في الخلفية، قيّم ما إذا كان Max يحسن الناتج النهائي. وإذا كان سياق عملك حساسًا للوقت بصورة خاصة، فننصح بنماذج Luna أوSonnet.
الجودة والتكلفة وسرعة الإخراجلقطة زمنية
مؤشر الذكاء v4.3.2نقاط
GPT-5.6 Sol Max47
التكلفة المرجحة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
GPT-5.6 Sol Max≈ $1.99
سرعة الإخراج عبر OpenAI APIToken/s
GPT-5.6 Sol Max≈ 81.3
سرعة الإخراج مقاسة عبر OpenAI API بعد بدء التوليد؛ وليست معدل إخراج API Hop أو الزمن حتى أول رمز أو زمن المهمة الإجمالي. تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop.Artificial Analysis
مقارنة ChatGPT-5.6 SOL مع GPT-5.5 وGPT-5.6 Terra وGPT-6 Astra وClaude Opus 5.5
مقارنة GPT-5.5: أداء Sol العام وتكلفة مهمته يستحقان التقييم عند مستوى High نفسه
في مقارنة Artificial Analysis v4.3.2 بمستوى الاستدلال نفسه، يحقق Sol High وGPT-5.5 High درجتي مؤشر عام 42 و37، وتكلفتين مرجحتين لكل مهمة USD 0.81 وUSD 1.54، ودرجتي GDPval-AA v2.1 تبلغان 1505 و1329 Elo على الترتيب. Sol High مقابل GPT-5.5 High
بناءً على النتائج، ننصح الفرق التي ما زالت تستخدم GPT-5.5 بإعطاء أولوية للترقية إلى ChatGPT-5.6 SOL. وإذا كان العمل مستقرًا بالفعل، فاختبر حالة صغيرة قبل التبديل.
مقارنة GPT-5.6 Terra: توزيع النماذج وميزانيات الاستدلال حسب صعوبة المهمة
عند مستوى Max نفسه، يحقق Sol وTerra درجتي مؤشر عام 47 و42، وتكلفتين مرجحتين USD 1.99 وUSD 1.40 لكل مهمة، ودرجتي GDPval-AA v2.1 تبلغان 1611 و1453 Elo على الترتيب. لكن صفحة المقارنة تعرض كليهما عند نحو 60% في AutomationBench-AA؛ لذلك نعتبر أداءهما متقاربًا في مقياس الأتمتة هذا. Sol Max مقابل Terra Max
ننصح بتقييم تكلفة Terra لتنظيم مواد ثابتة التنسيق والاستخراج على دفعات والمساعدين البسيطين للأعمال. وللعمل الذي يجمع مواد متعددة ويقيّم قيودًا مترابطة وينتج تقريرًا كاملًا، ركز على اختبار Sol. إذا لم يلبِ الإخراج توقعاتك، يمكنك تعديل مستوى التفكير. وللمهام الصعبة جدًا، ننصح بالانتقال إلى Astra.
مقارنة Sol Max مع Terra Maxلقطة زمنية
مؤشر الذكاء v4.3.2نقاط
03060
Sol Max47
Terra Max42
التكلفة المرجحة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
0510
Sol Max$1.99
Terra Max$1.40
GDPval-AA v2.1Elo
Sol Max1611
Terra Max1453
إكمال الأهداف في AutomationBench-AA%
050100
Sol Max≈ 60%
Terra Max≈ 60%
تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop. درجات الأتمتة إكمال تقريبي للأهداف، وليست معدلات نجاح مسارات العمل.Artificial Analysis
مقارنة GPT-6 Astra: النظر في الترقية للتنفيذ المعقد، مع مقارنة مسارات الوثائق منفصلًا
في مقارنة Artificial Analysis، يحقق Astra High وSol Max درجتي مؤشر عام 51 و47، وتكلفتين مرجحتين USD 1.73 وUSD 1.99 لكل مهمة، ونحو 67% و60% في AutomationBench-AA على الترتيب. لكن الترتيب ينعكس في GDPval-AA v2.1: يحقق Astra High درجة 1485 Elo، بينما يحقق Sol Max درجة 1611 Elo. Astra High مقابل Sol Max
ننصح بإعطاء أولوية لاختبار Astra High في عمليات الأدوات المعقدة والتنفيذ عبر الأنظمة والمهام الهندسية التي تتطلب استكشافًا متواصلًا. وينبغي للفرق التي تستخدم Sol للتقارير والعروض والجداول مواصلة مقارنة جودة المخرجات. وفق خبرتنا الإنتاجية الحالية، يناسب SOL المهام المحددة الحدود أكثر، ويناسب Astra المهام الأكثر انفتاحًا.
مقارنة Sol Max مع Astra Highلقطة زمنية
مؤشر الذكاء v4.3.2نقاط
03060
Sol Max47
Astra High51
التكلفة المرجحة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
0510
Sol Max$1.99
Astra High$1.73
GDPval-AA v2.1Elo
Sol Max1611
Astra High1485
إكمال الأهداف في AutomationBench-AA%
050100
Sol Max≈ 60%
Astra High≈ 67%
المستخدم هنا Astra High، وليس إعداد Astra Max في Vals AI. تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop. الأتمتة إكمال تقريبي للأهداف، وليست معدل نجاح.Artificial Analysis
مقارنة Claude Opus 5.5: التركيز على Opus High للمشاريع المعقدة
في CursorBench 4.0، يحقق Opus 5.5 High نسبة 56.0% بمتوسط تكلفة USD 3.97 للمهمة. ويحقق Sol Max نسبة 41.7% بتكلفة USD 8.23. لذلك نرى أن Opus High يستحق أولوية التقييم لمجموعة مهام مشاريع Cursor هذه؛ ويجب حصر استنتاج التكلفة أيضًا في المهام ومستويات الاستدلال المقابلة. نتائج المقارنة المباشرة في CursorBench
ننصح عملاءنا باستخدام Claude Opus 5.5 في السيناريوهات التي تحتاج إلى الإبداع والتفكير المتشعب، ثم إسناد التنفيذ والتسليم إلى ChatGPT 5.6 SOL.
مقارنة Sol Max مع Claude Opus 5.5 Highلقطة زمنية
درجة CursorBench 4.0%
050100
Sol Max41.7%
Claude Opus 5.5 High56.0%
متوسط التكلفة / مهمةدولار أمريكي / مهمة
0510
Sol Max$8.23
Claude Opus 5.5 High$3.97
مهام مشاريع Cursor حقيقية متعددة الملفات؛ تنطبق الاستنتاجات على هذه المهام وإعدادات الجهد. تكاليف تقييم خارجي، وليست أسعار API Hop.CursorBench 4.0
لماذا تستخدم GPT 5.6 Sol عبر API Hop؟
فوترة حسب الاستخدام وتحسين تكلفة النماذج
تتبع الرسوم أسعار API Hop الحالية والاستخدام الفعلي. أضف رصيدا عند الحاجة.
نماذج ذكاء اصطناعي وواجهات بيانات موحدة مع وصول لعدة نماذج في مكان واحد
يربط مفتاح API واحد عدة نماذج ذكاء اصطناعي وخدمات بيانات، مما يقلل تكاليف التكامل ويتيح التبديل بنقرة واحدة. تحتاج تطبيقات الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي والبيانات معا.
سجلات الاستدعاءات وضوابط وصول التطبيقات مع وضوح لكل استدعاء
يُسجل كل استدعاء API في لوحة معلوماتك. أنشئ مفاتيح API منفصلة للتطبيقات المختلفة.
قيّم المخرجات وفق مهمتك
استخدم معرّف النموذج الموثق والمعلمات المدعومة عبر API Hop. قيّم المخرجات وفق معايير قبولك، ثم افحص سجلات الاستخدام وبيانات الاستجابة الوصفية قبل الاستخدام الإنتاجي. اسم النموذج أو المثال لا يضمن كل نتيجة.
بعد إنشاء مفتاح API في لوحة التحكم، اتبع الوثائق لبدء استخدام GPT 5.6 Sol.
جهّز حسابك واختبر عبر الإنترنت
سجّل الدخول وتحقق من رصيدك وأنشئ مفتاح API.
جرّبه في مساحة التجربة
استكشف قدرات النموذج في مساحة التجربة لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامه.
ادمج GPT 5.6 Sol في أعمالك
اتبع وثائق المطورين لدينا لدمج GPT 5.6 Sol في أعمالك.
ترقيات النماذج المستقبلية
للتبديل إلى نموذج أحدث، تأكد أولا من أن دليل النماذج لمفتاح API يعيد معرّفه الدقيق. إذا كان يدعم نقطة النهاية وحقول الطلب نفسها، فحدّث معرّف النموذج ثم اختبر تنسيقات الاستجابة والبث وحدود الإخراج والفوترة قبل إرسال حركة إنتاجية. لمهام الصور أو الفيديو غير المتزامنة، تحقق أيضا من إرسال المهمة واستطلاع الحالة واسترجاع النتيجة.
ننصح بتسجيل الدخول إلى API Hop وإنشاء مفتاح API أولًا، ثم قراءة وثائقنا أو طلب مساعدة AI لإعداد الاتصال.
ننصح بإتمام اختبار توليد بسيط عبر الأداة أولًا، ثم التكامل وفق وثائق GPT 5.6 Sol API الحالية في API Hop. يتيح ذلك التحقق من ملاءمة النموذج لعملك قبل التكامل، ويساعد على تجنب نقل مسارات ومعاملات مزوّدين آخرين إلى API Hop بالخطأ.
يوثق API Hop كلا من Chat Completions وResponses المتوافق مع OpenAI لـgpt-5.6-sol، وليس Claude Messages. استخدم messages مع Chat وinput مع Responses، وحلل تنسيق الاستجابة المطابق. لا تستنتج دعم Compact أو previous_response_id مع حفظ الحالة أو كل أداة أصلية من توفر Responses العادي.
كيف تُضبط معاملات الاستدلال، وما الفرق بين Max وUltra؟
في Responses، تُضبط شدة الاستدلال عبر كائن مثل reasoning: {"effort":"high"}؛ والحقل المقابل في OpenAI Chat Completions هو reasoning_effort على المستوى الأعلى. ننصح باتباع وثائق معاملات نقطة النهاية المختارة، وبدء الاختبارات بإعدادات تدعمها الخدمة الحالية. معاملات الاستدلال في OpenAI · معاملات Chat Completions
max مستوى جهد استدلال يدعمه Sol، بينما يتعلق Ultra بالتعاون المتوازي بين عدة وكلاء. لا ننصح بإدخال ultra مباشرةً كقيمة reasoning.effort في طلب عادي، ولا نساوي تجارب المجتمع مع Sol Ultra بطلب Max واحد. للمعالجة المتوازية المشابهة، استخدم تطبيقًا أو قدرة تنسيق تدعم تعدد الوكلاء. شرح OpenAI لـ Max وUltra
لماذا استُهلكت رموز دون اكتمال نص الاستجابة؟
ننصح أولًا بفحص ميزانية الإخراج وحالة الإتمام. في نماذج الاستدلال، يشمل max_output_tokens في Responses رموز الاستدلال ونص الإجابة المرئي معًا؛ وقد تنفد الميزانية قبل الإجابة الفعلية. إذا أعادت الاستجابة status: "incomplete" وكانت incomplete_details.reason هي max_output_tokens، فيمكن زيادة الميزانية أو خفض الاستدلال إذا سمحت الجودة. شرح ميزانية الإخراج في OpenAI
ننصح أيضًا بفحص شيفرة تحليل الاستجابة. يُعد output في Responses قائمة عناصر محتوى قد تضم رسائل واستدعاءات أدوات، فلا يصح افتراض أن العنصر الأول هو نص الإجابة دائمًا. إذا أعاد النموذج استدعاء أداة، فعلى التطبيق تنفيذها وإعادة نتائجها قبل متابعة المهمة. وعند تفعيل التدفق، عالج أجزاء النص وأحداث الإتمام باستمرار. شرح بنية الاستجابة والتدفق في API Hop
في Chat Completions، افحص أيضا finish_reason والاستخدام. ضيق المهمة أو عدل الحصة؛ فالإخراج الجزئي ليس إجابة تقنية مكتملة.
0
لماذا تعمل المحادثة العادية بينما يبلّغ Codex أن Compact غير متاح؟
ننصح بفحص طلبات Responses العادية وضغط السياق منفصلين. تنص وثائق Codex الحالية في API Hop على أن خمسة نماذج GPT، منها Sol، لا تملك بعد قناة Compact جرى التحقق منها. عودة نتيجة من المحادثة العادية لا تعني توفر POST https://api.apihop.ai/openai/responses/compact. لن يوفر تعديل حد الرموز المحلي أو التبديل بين HTTP وWebSocket هذه القدرة تلقائيًا. دليل تكامل Codex في API Hop
لمهام المشاريع الطويلة، ننصح بحفظ المتطلبات والتعديلات المكتملة والخطوات التالية في كل مرحلة، وتحديد السجل المحمول إلى كل جولة، وبدء جلسة جديدة قبل بلوغ حد السياق. عند الحاجة إلى ضغط آلي أو متابعة تحفظ الحالة وتعتمد على previous_response_id، تحقق أولًا من دعم الخدمة المختارة لهذه القدرة صراحةً قبل أن يعتمد عليها سير عملك. شرح قدرات الجلسات في API Hop
هل تستطيع ساحة تجربة GPT 5.6 Sol تحليل الصور أو ملفات PDF أو المستودعات المرتبطة؟
تقبل أداة المحادثة النصوص دون أدوات لرفع الملفات أو الصور. لدى Sol قدرة أصلية على إدخال الصور، ويصف دليل Responses تنسيقات إدخال الصور وPDF بحسب دعم النموذج والقناة. هذه المدخلات مستقلة عن المحادثة النصية هنا؛ فالرابط الملصق لا يحمل ملفا أو مستودعا تلقائيا.
هل تستمر ذاكرة المحادثة عبر جلسات منفصلة؟
لا. ترسل الأدوار المكتملة المؤهلة من المحادثة الحالية مع طلبك التالي. يبقي تعطيلها السجل مرئيا لكنه يستبعده من المدخل الجديد؛ وتستبعد الردود الفاشلة أو الموقوفة أو المقتطعة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام. قد يزيد السجل الأطول استخدام المدخلات. لا يفعل هذا التحكم الاستدلال المحفوظ أو متابعة الحالة في Responses.
كيف أشخص أخطاء 401 أو 402 أو 403 أو 429؟
تحقق من المصادقة عند 401، والرصيد عند 402، وصلاحيات النموذج عند 403، وحدود المعدل أو الحصة عند 429. أكد gpt-5.6-sol في كتالوج النماذج الخاص بمفتاحك. رمز المنصة الرقمي مستقل عن حالة HTTP؛ افحص الخطأ كاملا عند إخفاق المزود واستخدم معالجة خاصة بالبروتوكول للأخطاء داخل بث SSE.
هل يستطيع GPT 5.6 Sol إرجاع JSON أو عدة خطط مقترحة؟
اطلب عدة بدائل في إجابة واحدة وحدد الحقول المطلوبة والأنواع وسلوك القيم المجهولة لـJSON. لا تفرض ساحة التجربة النصية مخططا لمجرد طلبه في التعليمات. يتضمن Responses إعداد text.format موثقا يخضع لدعم النموذج؛ تحقق من الصياغة والمخطط والقيم الواقعية قبل استخدامها في المراحل اللاحقة.
هل يستطيع GPT 5.6 Sol تنفيذ ترحيل أو تشغيل أدوات هنا؟
لا. لا تنفذ ساحة التجربة النصية هذه أوامر ولا تعدل ملفات ولا تصل إلى قاعدة بياناتك. يحتاج الوكيل المعتمد على API إلى تعريفات أدوات مدعومة وبيئة تنفيذ وصلاحيات وإعادة النتائج وبوابات موافقة. استدعاء الدالة المعاد هو طلب لإجراء، وليس دليلا على نجاح ترحيل أو نشر.
هل أعيد المحاولة فورا عند بطء الطلب أو انقطاعه أو إيقافه؟
تحقق أولا من المخرجات المتاحة وسجلات الطلبات والاستخدام. يؤثر الاستدلال والمدخلات الكبيرة والمخرجات الطويلة في المدة. إيقاف الانتظار في المتصفح أو فقدان البث لا يثبت إلغاء العمل لدى المزود أو عدم معالجته. احسم حالة النتائج المعلقة وطبق سياسة محاولات محدودة بحسب الخطأ لتقليل العمل والرسوم المكررة.
واجهة Responses API متوافقة مع OpenAI. تستخدم نقطة النهاية هذه `input` بتنسيق OpenAI، وتدعم النصوص وروابط الصور العامة وإدخال ملفات PDF واستدعاءات الأدوات وخيارات الاستدلال ومعاملات التدفق.
