API Hop

API GPT 5.6 Sol: Harga, Ruang Uji, dan Contoh

Tinjau harga API GPT 5.6 Sol, pengaturan penalaran, dan contoh integrasi untuk pemrograman serta analisis kompleks. Ruang uji mendukung percakapan teks.

Harga dan penagihan API GPT 5.6 Sol

Bandingkan API

0-272K token input

Harga resmi

Input
$4.0000 /M
Output
$20.0000 /M
Input cache
$0.4000 /M
Penulisan cache
$5.0000 /M

Harga API Hop Hemat 70%

Input
$1.2000 /M
Output
$6.0000 /M
Input cache
$0.1200 /M
Penulisan cache
$1.5000 /M

272.001K-922K token input

Harga resmi

Input
$8.0000 /M
Output
$30.0000 /M
Input cache
$0.8000 /M
Penulisan cache
$10.0000 /M

Harga API Hop Hemat 70%

Input
$2.4000 /M
Output
$9.0000 /M
Input cache
$0.2400 /M
Penulisan cache
$3.0000 /M

Harga referensi belum diverifikasi secara independen. Periksa tarif terkini, satuan penagihan, dan ketentuan penerbit yang berlaku sebelum membandingkan biaya.

Alat percakapan daring GPT 5.6 Sol

Pengaturan model
Parameter lanjutan
0 karakter atau lebih(0/Tanpa batas tetap)
Tidak ada batas karakter tetap; seluruh permintaan tunduk pada batas ukuran permintaan dan konteks model. Ini bukan hitungan token.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2

Percakapan

Apa yang dapat saya bantu hari ini?

Siap

Atur ulang dan mulai percakapan baru?

Ini akan menghapus percakapan dan pesan yang belum dikirim, serta memulihkan parameter bawaan.

Sampel API Hop yang tercatat

Direkam pada 22 Oktober 2026 melalui API Hop. Setiap hasil merupakan satu permintaan untuk model dan mode yang disebutkan, bukan jaminan tingkat keberhasilan, kecepatan, atau kualitas produksi. Balasan model di bawah tetap dalam bahasa aslinya.

Peninjauan percobaan ulang webhook pembayaran

gpt-5.6-sol · code-review ·

Kutipan persis

**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
Balasan model lengkap (tanpa perubahan)
**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.

Balasan membedakan fakta yang teramati, risiko bersyarat, dan pengujian yang belum dijalankan. Tidak ada kode atau sistem pembayaran yang dijalankan. Penggunaan masukan ditampilkan persis seperti laporan API dan jauh lebih besar daripada perintah yang terlihat. Penagihan tidak diverifikasi secara independen; jumlah token ini bukan angka biaya.

Permintaan dan masukan lengkap

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
}
Metadata respons dan penggunaan yang dilaporkan
{
  "requestId": "b247772e69aff6802309da249af5dc3e",
  "jobId": null,
  "responseModel": "gpt-5.6-sol",
  "responseAt": "2026-10-22T12:27:11.844Z",
  "finishedAt": "2026-10-22T12:27:11.846Z",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 22573,
    "completion_tokens": 607,
    "total_tokens": 23180,
    "prompt_tokens_details": {
      "cache_write_tokens": 22570
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 210
    }
  },
  "outputSha256": "af625cc1857cb9532db2b51293193b8829bc8d29926eb88311a5f381b01049b3",
  "responseEvidence": {
    "sha256": "022d7c56cc2548e5090ff149155b3af28e9af1cb020e6bf695d5da0b2b3783e3",
    "bytes": 2514,
    "phase": "submission",
    "http": 200,
    "requestId": "b247772e69aff6802309da249af5dc3e",
    "observedAt": "2026-10-22T12:27:11.844Z"
  },
  "assets": []
}
Unduh catatan bukti publik

Contoh perintah GPT 5.6 Sol

Ini adalah perintah evaluasi untuk GPT 5.6 Sol, bukan keluaran model yang tercatat. Perintah ini hanya menganalisis teks yang disediakan; tidak menjalankan kode, memeriksa sistem produksi, atau membuktikan kinerja konteks panjang. Periksa bukti yang dikutip dan kriteria penerimaan, lalu tinjau metadata respons serta penggunaan sebelum penggunaan produksi.

Tinjau kebijakan webhook pembayaran fiktif ini: setiap POST yang gagal dicoba ulang tiga kali, tidak ada kunci idempotensi yang disimpan, dan saldo didebit sebelum respons dikirim. Identifikasi risiko penagihan ganda, usulkan perubahan minimal dan tiga pengujian penerimaan. Gunakan hanya fakta ini; jangan mengasumsikan akses ke kode, alat, atau sistem produksi.

Analisis jejak sintetis ini: [L1] 10:00:00 permintaan A diterima; [L2] 10:00:01 pekerja memulai A; [L3] 10:00:31 klien melampaui batas waktu; [L4] 10:00:33 pekerja menyelesaikan A; [L5] 10:00:35 klien mengirim A lagi. Pisahkan pengamatan dari hipotesis, kutip ID baris, cantumkan bukti yang belum ada, dan usulkan dua pemeriksaan. Jangan mengklaim telah memeriksa sistem nyata atau menjalankan perbaikan.

Tim fiktif beranggotakan dua orang menjalankan 2,000 laporan setiap hari. Penyelesaian dalam 30 menit dapat diterima. Tim memiliki basis data tetapi tidak memiliki layanan antrean; tugas harus dapat pulih setelah mulai ulang dan menghindari pengiriman duplikat. Bandingkan pemrosesan kelompok berbasis basis data dengan antrean khusus. Berikan tabel keputusan, rekomendasi bersyarat, tiga hal yang belum diketahui, dan satu kondisi yang membalikkan pilihan Anda. Jangan mengarang tolok ukur, biaya, atau jaminan teruji.

Informasi diperiksa pada: 8 Oktober 2026.

Apa Itu ChatGPT-5.6 SOL

Model Sol dalam Keluarga GPT-5.6 untuk Pekerjaan Profesional Kompleks

ChatGPT-5.6 SOL yang diperkenalkan di sini merujuk pada GPT-5.6 Sol resmi OpenAI. Model unggulan keluarga GPT-5.6 ini resmi dirilis pada 9 Juli 2026, bersama Terra dan Luna. Kami memosisikannya sebagai model serbaguna yang dapat menggabungkan materi referensi, kode, dan alat untuk menangani tugas kompleks, dengan fokus pada pengembangan proyek, analisis bisnis, dan pekerjaan bertahap. Catatan rilis resmi OpenAI

Model Serbaguna dengan Konteks 1.05 Juta Token dan Masukan Gambar

API resmi GPT-5.6 Sol menyediakan jendela konteks 1,050,000 token dan keluaran maksimum 128,000 token. Model mendukung masukan teks serta gambar dan menghasilkan teks. Sebagai model multimodal, pemahaman gambarnya dapat digunakan untuk membaca tangkapan layar, grafik, dan referensi antarmuka; pembuatan gambar, eksekusi kode, atau ekspor file memerlukan alat dan lingkungan eksekusi terkait. Spesifikasi model resmi

Sebagai model multimodal, model ini memiliki jauh lebih banyak skenario penerapan daripada model nonmultimodal, seperti OCR, pengujian frontend, VQA, dan penguraian dokumen multimodal.

Nonaktifkan Pemikiran atau Sesuaikan Upaya Penalaran dengan Kesulitan Tugas

GPT-5.6 Sol mendukung enam pengaturan upaya penalaran: none, low, medium, high, xhigh, dan max. Nilai bawaan resmi adalah medium. Di antaranya, none digunakan untuk permintaan tanpa penalaran tambahan, sementara tingkat lainnya menyesuaikan usaha model dalam menyelesaikan masalah. Tingkat penalaran resmi

Kami menyarankan memulai pengujian skenario bisnis dengan medium: bandingkan none atau low untuk pemformatan dan ekstraksi sederhana; bandingkan high untuk analisis kode beberapa file serta pemrosesan materi referensi kompleks; untuk masalah sulit yang memerlukan pemeriksaan berulang, nilai apakah xhigh atau max memberi manfaat yang cukup. Berdasarkan pengalaman kami dengan beberapa model, xhigh dan max terkadang bukan pilihan terbaik.

Alat Online dan API ChatGPT-5.6 SOL API Hop

Melalui API Hop, kami berharap membantu Anda lebih cepat memahami kinerja nyata ChatGPT-5.6 SOL pada tugas sendiri. Cukup masuk, buat API Key, dan tambahkan sedikit kredit untuk mulai mencoba alat online, tanpa menulis kode integrasi API terlebih dahulu atau membeli paket tetap untuk evaluasi singkat. Ini juga mengurangi kerepotan mendaftar dan mengelola akun di berbagai platform model sendiri.

Fitur Inti dan Keunggulan Bidang ChatGPT-5.6 SOL

Pemrograman Proyek: Memahami Kode yang Ada dan Membuat Perubahan Beberapa File

Menurut kami, Sol layak digunakan untuk pengembangan fitur, perbaikan bug, dan refaktor proyek yang ada atau baru. Seorang pelanggan membagikan pengalaman membuat dasbor dan merefaktor proyek sekitar 20,000 baris, serta merasa lebih jarang perlu mengoreksi model berulang kali.

Kami lebih memperhatikan tugas nyata di balik masukan ini: apakah model membiarkan kode di luar cakupan perubahan tetap utuh, dan apakah dapat menangani dependensi antar-file. Saat menggunakan ChatGPT-5.6 SOL untuk pengembangan, kami menyarankan membagi pekerjaan menjadi tugas kecil agar konteksnya sesedikit mungkin.

Pekerjaan Panjang: Melanjutkan Migrasi dan Memperbaiki Masalah Berdasarkan Masukan Pengujian

Kami menggunakan kemampuan Sol bekerja berkelanjutan untuk migrasi dan perubahan dengan rangkaian pengujian yang jelas. Seorang pelanggan membagikan bahwa ia berulang kali menggunakan Sol Ultra untuk mengonversi pustaka Python ke Golang, melaporkan seluruh proses memakan sekitar 10+ jam dan akhirnya lolos beberapa pengujiannya sendiri.

Menurut kami, kasus ini menunjukkan nilai pekerjaan berkelanjutan sekaligus memperlihatkan bahwa penyelesaiannya dapat memakan waktu lama. Untuk migrasi bahasa, penggantian antarmuka, dan perubahan modul massal, simpan hasil antara per modul serta gunakan pengujian yang ada dan skenario penggunaan nyata untuk penerimaan.

Pembuatan Halaman dan Antarmuka: Mengubah Kebutuhan Singkat Menjadi Prototipe Interaktif yang Dapat Diperiksa

Menurut kami, Sol dapat digunakan untuk menyiapkan draf awal halaman promosi, demo produk, dan antarmuka admin. Seorang pelanggan membagikan pengalaman menggunakan ChatGPT-5.6 SOL untuk pengembangan frontend. Ia telah memakai seri ChatGPT untuk antarmuka frontend dan merasa kinerja frontend keluarga GPT-5.6 meningkat, walaupun estetikanya mungkin masih tertinggal dari model Claude pada masa yang sama.

Pembuatan halaman dan antarmuka perlu dinilai berdasarkan skenario bisnis. Jika pekerjaan utama Anda melibatkan antarmuka admin tanpa tuntutan warna serta estetika yang sangat tinggi, ChatGPT-5.6 SOL dapat menangani tugas dengan cukup baik. Namun, jika ingin membuat halaman yang sangat memukau, Anda perlu memasangkannya dengan model lain untuk membantu menyelesaikan tugas.

Dokumen dan Hasil Kerja Kantor: Menyiapkan Presentasi serta File Bisnis dari Materi Referensi

Kami berfokus pada apakah Sol, ketika dilengkapi alat pemrosesan file, dapat menata materi menjadi hasil kerja kantor yang tetap dapat disunting. Pada halaman rilis OpenAI, Model ML mengungkapkan pengujian Sol pada 20 alur kerja pelanggan dan ratusan presentasi, serta memuji keterbacaan halaman, visualisasi data, dan berkurangnya pekerjaan ulang.

Untuk laporan bisnis, usulan produk, dan materi analisis berkala, berikan data sumber, templat referensi, serta persyaratan hasil sekaligus agar model mempertahankan sumber sambil menata konten. Saat penerimaan, perhatikan konsistensi angka, dukungan bukti untuk kesimpulan utama, serta kemudahan pembaca memahami grafik dan struktur halaman.

Penulisan dan Penyempurnaan Konten: Merevisi Draf yang Ada dalam Beberapa Putaran

Kami lebih menyarankan Sol untuk menyempurnakan garis besar, draf, dan argumen. Seorang pelanggan membagikan pengalaman menggunakan SOL untuk merevisi drama pendek, membahas baris demi baris apakah dialog mengubah hubungan karakter, serta memeriksa tempo, petunjuk awal, dan hal yang perlu diketahui penonton pada berbagai tahap. Ia merasa model tetap mengikuti tujuan narasi keseluruhan sambil membahas detail lokal, tetapi juga mencatat bahwa tulisan SOL tidak sekreatif dan seluas model Claud pada masa yang sama.

Berdasarkan pengalaman kami saat ini dengan beberapa model, jika penulisan menjadi fokus utama, ChatGPT-5.6 SOL mungkin bukan pilihan terbaik. Anda dapat mencoba Claude Opus 5, yang mungkin memberikan hasil lebih baik.

Tolok Ukur dan Kinerja ChatGPT-5.6 SOL

Pada bagian ini, kami mempertahankan versi evaluasi, tingkat penalaran, dan lingkungan eksekusi. Untuk harga API Hop, biaya integrasi aktual harus didasarkan pada harga konsol serta penggunaan permintaan.

Tugas Terminal: 37.88% dalam Evaluasi Independen Terminal-Bench 4.0

Dalam peringkat Terminal-Bench 4.0 Vals AI, GPT-5.6 Sol Max mendapat 37.88%, dengan biaya rata-rata USD 7.98 per tugas. Pengujian ini menggunakan mini-swe-agent, dengan tiga proses independen pada masing-masing dari 66 tugas, dan melaporkan tingkat kelulusan rata-rata. Pada peringkat yang sama, GPT-6 Astra Max mendapat 59.60%, dengan biaya rata-rata USD 9.58 per tugas. Peringkat dan metodologi Vals AI · Konfigurasi evaluasi Sol

Kami menyarankan Sol untuk tugas dengan kebutuhan jelas. Jika tugas memerlukan diskusi dan desain, Anda perlu beralih ke model setingkat Astra atau Claude Opus 5.5.

Terminal-Bench 4.0Cuplikan
Rata-rata tingkat kelulusan%
  • GPT-5.6 Sol Max37.88%
  • GPT-6 Astra Max59.60%
Biaya rata-rata / tugasUSD / tugas
  • GPT-5.6 Sol Max$7.98
  • GPT-6 Astra Max$9.58
mini-swe-agent; 66 tugas, tiga eksekusi independen per tugas. Rata-rata tingkat kelulusan. Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop.Vals AI

Pemrograman Proyek: CursorBench 4.0 Naik dari 35.7% pada High ke 41.7% pada Max

CursorBench 4.0 menggunakan tugas beberapa file dari sesi Cursor nyata, mencakup investigasi, perubahan, dan refaktor. Kinerja GPT-5.6 Sol pada berbagai tingkat penalaran adalah sebagai berikut. Peringkat asli CursorBench 4.0

Tingkat penalaranSkorBiaya rata-rata per tugas
Medium31.1%USD 1.77
High35.7%USD 2.85
Extra High37.7%USD 4.40
Max41.7%USD 8.23

Kami lebih memperhatikan perubahan High ke Max: skor naik 6 poin persentase, sementara biaya tugas hampir 2.9 kali lipat. Untuk pengembangan proyek sehari-hari, gunakan High pada tugas biasa dan Max ketika batasan serta kompleksitas bertambah. Jika tugas sangat kompleks, Anda mungkin perlu beralih ke Astra.

Tingkat penalaran SolCuplikan
Skor CursorBench 4.0%
  • Sol Medium31.1%
  • Sol High35.7%
  • Sol Extra High37.7%
  • Sol Max41.7%
Biaya rata-rata / tugasUSD / tugas
  • Sol Medium$1.77
  • Sol High$2.85
  • Sol Extra High$4.40
  • Sol Max$8.23
Sesi Cursor nyata dengan tugas multiberkas. High ke Max: +6 poin persentase dengan biaya sekitar 2.9 kali. Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop.CursorBench 4.0

Pekerjaan Pengetahuan Profesional: 1611 Elo pada GDPval-AA v2.1

Pada halaman perbandingan Artificial Analysis saat ini, GPT-5.6 Sol Max mendapat 1611 Elo pada GDPval-AA v2.1. Evaluasi ini menggunakan 220 tugas pada 44 profesi dan 9 industri. Model memakai alat shell serta penjelajahan web untuk menyerahkan dokumen, presentasi, dan spreadsheet, yang kemudian dinilai melalui perbandingan pasangan anonim. Kami menafsirkan skor sebagai petunjuk kualitas hasil dalam evaluasi tersebut. Skor GDPval-AA Sol · Metodologi evaluasi

Untuk tim yang sudah menggunakan Sol dalam laporan, presentasi, dan spreadsheet bisnis, pertahankan sampel penerimaan yang ada lalu bandingkan apakah model baru mengurangi informasi hilang, kesalahan angka, dan pengerjaan ulang manual. Peringkat model dalam pemrograman dapat berbeda dari peringkat hasil kerja kantor, sehingga keputusan beralih sebaiknya dibuat terpisah untuk setiap jenis hasil kerja.

Penyelesaian pekerjaan profesionalCuplikan
GDPval-AA v2.1Elo
  • GPT-5.6 Sol Max1611
220 tugas pada 44 pekerjaan dan sembilan industri; alat shell dan web; evaluasi berpasangan anonim atas hasil kerja. Elo adalah penilaian relatif, bukan persentase.Artificial Analysis

Otomatisasi Antar-aplikasi: Sekitar 60% Penyelesaian Tujuan pada AutomationBench-AA

Dalam perbandingan Artificial Analysis saat ini, Sol Max mendapat sekitar 60% pada AutomationBench-AA. Ini mengukur proporsi rata-rata tujuan tugas yang selesai: jika tugas melanggar batasan bisnis apa pun yang ditentukan evaluasi, skornya nol. Karena itu, 60% tidak berarti enam dari sepuluh alur bisnis lengkap sudah dapat berjalan tanpa intervensi manusia. Skor otomatisasi Sol · Penjelasan penilaian AutomationBench-AA

Mulai dengan alur yang hasilnya mudah diverifikasi, seperti mengambil informasi pelanggan, meringkas tiket dukungan, dan membuat saran penanganan. Setelah menghubungkan beberapa sistem bisnis, periksa secara terpisah akurasi kueri, kesesuaian entitas dalam catatan, dan pemenuhan persyaratan status akhir. Untuk tingkat penalaran, mulai dari high lalu turunkan atau naikkan sesuai situasi bisnis.

Otomatisasi lintas aplikasiCuplikan
Penyelesaian sasaran AutomationBench-AA%
  • GPT-5.6 Sol Max≈ 60%
Proporsi rata-rata sasaran tugas yang selesai, bukan tingkat kelulusan alur kerja. Tugas yang melanggar batasan bisnis mendapat nol.Artificial Analysis

Indeks Umum dan Kecepatan Pembuatan: 47 Poin dan Sekitar 81 Token per Detik

Intelligence Index v4.3.2 Artificial Analysis mencatat GPT-5.6 Sol Max pada 47 poin, dengan biaya tertimbang sekitar USD 1.99 per tugas. Pengukuran terhadap API OpenAI menunjukkan kecepatan keluaran sekitar 81.3 token per detik. Kami membedakan kecepatan keluaran setelah pembuatan dimulai, waktu tunggu sebelum teks respons muncul, dan waktu menyelesaikan seluruh tugas. Evaluasi model Artificial Analysis

Untuk produk yang memerlukan interaksi sering, bandingkan waktu respons Medium dan High terlebih dahulu. Untuk analisis kompleks yang dapat berjalan di latar belakang, nilai apakah Max memperbaiki kualitas hasil akhir. Jika skenario bisnis sangat sensitif terhadap waktu, kami menyarankan model seri Luna atau Sonnet.

Kualitas, biaya, dan kecepatan keluaranCuplikan
Indeks Kecerdasan v4.3.2Poin
  • GPT-5.6 Sol Max47
Biaya tertimbang / tugasUSD / tugas
  • GPT-5.6 Sol Max≈ $1.99
Kecepatan keluaran API OpenAIToken/s
  • GPT-5.6 Sol Max≈ 81.3
Kecepatan keluaran diukur pada API OpenAI setelah generasi dimulai; bukan kapasitas pemrosesan API Hop, waktu ke token pertama, atau waktu tugas total. Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop.Artificial Analysis

ChatGPT-5.6 SOL Dibandingkan dengan GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra, dan Claude Opus 5.5

Dibandingkan dengan GPT-5.5: Pada Tingkat High yang Sama, Kinerja Umum dan Biaya Sol Layak Dievaluasi

Dalam perbandingan Artificial Analysis v4.3.2 pada tingkat penalaran yang sama, Sol High dan GPT-5.5 High masing-masing memiliki skor indeks umum 42 dan 37, biaya tertimbang per tugas USD 0.81 dan USD 1.54, serta skor GDPval-AA v2.1 1505 dan 1329 Elo. Sol High dibandingkan GPT-5.5 High

Berdasarkan hasil tersebut, tim yang masih memakai GPT-5.5 sebaiknya memprioritaskan peningkatan ke ChatGPT-5.6 SOL. Jika bisnis sudah berjalan andal, cari skenario kecil untuk diuji sebelum beralih.

Sol High dibanding GPT-5.5 HighCuplikan
Indeks Kecerdasan v4.3.2Poin
  • Sol High42
  • GPT-5.5 High37
Biaya tertimbang / tugasUSD / tugas
  • Sol High$0.81
  • GPT-5.5 High$1.54
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol High1505
  • GPT-5.5 High1329
Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop.Artificial Analysis

Dibandingkan dengan GPT-5.6 Terra: Alokasikan Model dan Anggaran Penalaran Berdasarkan Kesulitan Tugas

Pada tingkat Max yang sama, Sol dan Terra masing-masing memiliki skor indeks umum 47 dan 42, biaya tertimbang per tugas USD 1.99 dan USD 1.40, serta skor GDPval-AA v2.1 1611 dan 1453 Elo. Namun, halaman perbandingan menampilkan keduanya sekitar 60% pada AutomationBench-AA. Atas dasar itu, kami menganggap kinerjanya dekat dalam metrik otomatisasi ini. Sol Max dibandingkan Terra Max

Evaluasi biaya Terra untuk penataan materi berformat tetap, ekstraksi massal, dan asisten bisnis sederhana. Untuk pekerjaan yang perlu menggabungkan beberapa materi, menilai batasan saling bergantung, dan menghasilkan laporan lengkap, fokus pada pengujian Sol. Jika keluaran belum memenuhi harapan, tingkat pemikirannya dapat disesuaikan. Jika tugas cukup sulit, kami menyarankan beralih ke Astra.

Sol Max dibanding Terra MaxCuplikan
Indeks Kecerdasan v4.3.2Poin
  • Sol Max47
  • Terra Max42
Biaya tertimbang / tugasUSD / tugas
  • Sol Max$1.99
  • Terra Max$1.40
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol Max1611
  • Terra Max1453
Penyelesaian sasaran AutomationBench-AA%
  • Sol Max≈ 60%
  • Terra Max≈ 60%
Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop. Skor otomatisasi adalah perkiraan penyelesaian sasaran, bukan tingkat kelulusan alur kerja.Artificial Analysis

Dibandingkan dengan GPT-6 Astra: Pertimbangkan Peningkatan untuk Eksekusi Kompleks, tetapi Bandingkan Alur Dokumen Terpisah

Dalam perbandingan Artificial Analysis, Astra High dan Sol Max masing-masing memiliki skor indeks umum 51 dan 47, biaya tertimbang per tugas USD 1.73 dan USD 1.99, serta skor AutomationBench-AA sekitar 67% dan 60%. Namun, urutannya berbalik pada GDPval-AA v2.1: Astra High mendapat 1485 Elo, sedangkan Sol Max 1611 Elo. Astra High dibandingkan Sol Max

Prioritaskan pengujian Astra High untuk operasi alat kompleks, eksekusi lintas sistem, dan tugas rekayasa yang memerlukan investigasi berkelanjutan. Tim yang sudah menggunakan Sol untuk laporan, presentasi, dan spreadsheet perlu terus membandingkan kualitas hasil. Berdasarkan pengalaman produksi kami saat ini, SOL lebih sesuai untuk tugas dengan batas jelas, sedangkan Astra lebih sesuai untuk tugas terbuka.

Sol Max dibanding Astra HighCuplikan
Indeks Kecerdasan v4.3.2Poin
  • Sol Max47
  • Astra High51
Biaya tertimbang / tugasUSD / tugas
  • Sol Max$1.99
  • Astra High$1.73
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol Max1611
  • Astra High1485
Penyelesaian sasaran AutomationBench-AA%
  • Sol Max≈ 60%
  • Astra High≈ 67%
Di sini Astra High, bukan konfigurasi Astra Max dalam Vals AI. Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop. Otomatisasi merupakan perkiraan penyelesaian sasaran, bukan tingkat kelulusan.Artificial Analysis

Dibandingkan dengan Claude Opus 5.5: Fokus Membandingkan Opus High untuk Proyek Kompleks

Pada CursorBench 4.0, Opus 5.5 High mendapat 56.0%, dengan biaya rata-rata USD 3.97 per tugas. Sol Max mendapat 41.7%, dengan biaya terkait USD 8.23. Berdasarkan itu, Opus High layak diprioritaskan dalam evaluasi kumpulan tugas proyek Cursor ini; kesimpulan biaya juga harus dibatasi pada tugas dan tingkat penalaran terkait. Hasil perbandingan langsung CursorBench

Kami menyarankan pelanggan menggunakan Claude Opus 5.5 untuk skenario yang memerlukan kreativitas serta pemikiran divergen, lalu menyerahkan implementasi dan hasil akhir kepada ChatGPT 5.6 SOL.

Sol Max dibanding Claude Opus 5.5 HighCuplikan
Skor CursorBench 4.0%
  • Sol Max41.7%
  • Claude Opus 5.5 High56.0%
Biaya rata-rata / tugasUSD / tugas
  • Sol Max$8.23
  • Claude Opus 5.5 High$3.97
Tugas proyek multiberkas Cursor nyata; kesimpulan berlaku untuk tugas dan pengaturan tingkat penalaran ini. Biaya evaluasi eksternal, bukan harga API Hop.CursorBench 4.0

Mengapa menggunakan GPT 5.6 Sol melalui API Hop?

Penagihan berdasarkan penggunaan dan optimasi biaya model

Biaya mengikuti tarif API Hop saat ini dan penggunaan sebenarnya. Isi saldo sesuai kebutuhan.

Model AI dan API data terpadu, dengan akses banyak model di satu tempat

Satu kunci API menghubungkan banyak model AI dan layanan data, mengurangi biaya integrasi serta memungkinkan pergantian dengan satu klik. Aplikasi bisnis membutuhkan AI dan data.

Log panggilan dan kontrol akses aplikasi, dengan kejelasan setiap panggilan

Setiap panggilan API dicatat di dasbor Anda. Buat kunci API terpisah untuk aplikasi berbeda.

Evaluasi keluaran berdasarkan tugas Anda

Gunakan ID model yang didokumentasikan dan parameter yang didukung melalui API Hop. Evaluasi keluaran berdasarkan kriteria penerimaan Anda sendiri, lalu periksa catatan penggunaan serta metadata respons sebelum penggunaan produksi. Nama model atau contoh tidak menjamin setiap hasil.

Cara menggunakan GPT 5.6 Sol di API Hop

Setelah membuat kunci API di konsol, ikuti dokumentasi untuk mulai menggunakan GPT 5.6 Sol.

Siapkan akun Anda dan uji secara daring

Masuk, pastikan saldo Anda, dan buat kunci API.

Coba di ruang uji

Jelajahi kemampuan model di ruang uji untuk menemukan cara terbaik menggunakannya.

Integrasikan GPT 5.6 Sol ke bisnis Anda

Ikuti dokumentasi pengembang kami untuk mengintegrasikan GPT 5.6 Sol ke bisnis Anda.

Peningkatan model mendatang

Untuk beralih ke model lebih baru, pastikan dahulu ID tepatnya dikembalikan katalog model untuk kunci API Anda. Jika model mendukung endpoint dan bidang permintaan yang sama, perbarui ID model, lalu uji format respons, streaming, batas keluaran, dan penagihan sebelum mengirim lalu lintas produksi. Untuk tugas gambar atau video asinkron, verifikasi juga pengiriman tugas, polling status, dan pengambilan hasil.

Pertanyaan umum API GPT 5.6 Sol

Bagaimana memanggil API GPT 5.6 Sol melalui API Hop?

Kami menyarankan terlebih dahulu masuk ke API Hop dan membuat API Key, lalu membaca dokumentasi kami atau meminta AI membantu menyiapkan koneksi.

Selesaikan pengujian pembuatan minimal melalui alat online terlebih dahulu, lalu integrasikan sesuai dokumentasi API GPT 5.6 Sol API Hop saat ini. Ini membantu memverifikasi apakah model memenuhi kebutuhan bisnis sebelum integrasi dan menghindari kesalahan membawa jalur endpoint serta parameter penyedia lain ke API Hop.

API Hop mendokumentasikan Chat Completions dan Responses yang kompatibel dengan OpenAI untuk gpt-5.6-sol, bukan Claude Messages. Gunakan messages untuk Chat dan input untuk Responses, lalu uraikan format respons yang sesuai. Jangan menyimpulkan dukungan Compact, previous_response_id dengan status tersimpan, atau setiap alat asli dari ketersediaan Responses biasa.

Bagaimana Mengatur Parameter Penalaran, dan Apa Perbedaan Max dengan Ultra?

Dengan Responses, intensitas penalaran dikonfigurasi melalui objek seperti reasoning: {"effort":"high"}; kolom yang sesuai dalam OpenAI Chat Completions adalah reasoning_effort tingkat atas. Ikuti dokumentasi parameter endpoint yang dipilih dan mulai pengujian dengan konfigurasi yang didukung layanan saat ini. Parameter penalaran OpenAI · Parameter Chat Completions

max adalah tingkat upaya penalaran yang didukung Sol, sedangkan Ultra melibatkan kolaborasi paralel beberapa agen. Kami tidak menyarankan memasukkan ultra langsung sebagai reasoning.effort permintaan biasa, dan tidak menyamakan pengalaman komunitas dengan Sol Ultra sebagai satu permintaan Max. Untuk pemrosesan paralel serupa, gunakan aplikasi atau kemampuan orkestrasi yang mendukung beberapa agen. Penjelasan Max dan Ultra OpenAI

Mengapa Token Sudah Digunakan tetapi Teks Respons Belum Lengkap?

Periksa anggaran keluaran dan status penyelesaian terlebih dahulu. Untuk model penalaran, max_output_tokens Responses mencakup token penalaran serta teks respons terlihat; anggaran dapat habis sebelum jawaban sebenarnya. Jika respons mengembalikan status: "incomplete" dan incomplete_details.reason bernilai max_output_tokens, naikkan anggaran atau turunkan tingkat penalaran jika kualitas memungkinkan. Penjelasan anggaran keluaran OpenAI

Periksa juga kode penguraian respons Anda. output Responses adalah daftar item konten yang dapat berisi pesan dan panggilan alat, sehingga item pertama tidak selalu dapat dianggap sebagai teks respons. Jika model mengembalikan panggilan alat, aplikasi harus menjalankannya dan mengirimkan hasil sebelum tugas dapat dilanjutkan. Ketika streaming aktif, proses delta teks dan peristiwa penyelesaian secara berkelanjutan. Penjelasan struktur respons dan streaming API Hop

Untuk Chat Completions, periksa juga finish_reason dan penggunaan. Persempit tugas atau sesuaikan batas; keluaran parsial bukan jawaban teknis yang selesai.

0

Mengapa Chat Biasa Berfungsi tetapi Codex Melaporkan Compact Tidak Tersedia?

Periksa permintaan Responses biasa dan pemadatan konteks secara terpisah. Dokumentasi Codex API Hop saat ini menyatakan lima model GPT, termasuk Sol, belum memiliki kanal Compact terverifikasi. Chat biasa yang mengembalikan hasil tidak berarti POST https://api.apihop.ai/openai/responses/compact sudah tersedia. Mengubah ambang token lokal atau beralih antara HTTP dan WebSocket tidak otomatis menyediakan kemampuan ini. Panduan integrasi Codex API Hop

Untuk tugas proyek panjang, simpan kebutuhan, perubahan yang selesai, dan langkah berikutnya pada setiap tahap, batasi riwayat yang dibawa ke setiap putaran, dan mulai sesi baru sebelum mencapai batas konteks. Ketika memerlukan pemadatan otomatis atau kelanjutan dengan status tersimpan yang bergantung pada previous_response_id, pastikan terlebih dahulu layanan pilihan secara eksplisit mendukung kemampuan terkait sebelum menjadikannya dasar alur bisnis. Penjelasan kemampuan sesi API Hop

Dapatkah ruang uji GPT 5.6 Sol menganalisis gambar, PDF, atau repositori tertaut?

Alat percakapan menerima teks tanpa kendali unggahan berkas atau gambar. Sol memiliki kemampuan masukan gambar asli, dan panduan Responses menjelaskan format masukan gambar serta PDF yang bergantung pada dukungan model dan saluran. Masukan tersebut terpisah dari percakapan teks ini; tautan yang ditempel tidak otomatis memuat berkas atau repositori.

Apakah memori percakapan bertahan lintas sesi terpisah?

Tidak. Memori mengirim giliran selesai yang memenuhi syarat dari percakapan saat ini bersama permintaan berikutnya. Menonaktifkannya mempertahankan riwayat terlihat tetapi mengecualikannya dari masukan baru; balasan gagal, dihentikan, terpotong, atau tidak dapat digunakan kembali dikecualikan. Riwayat lebih banyak dapat meningkatkan penggunaan masukan. Kendali ini tidak mengaktifkan penalaran persisten Responses atau kelanjutan dengan status tersimpan.

Bagaimana cara memecahkan masalah kesalahan 401, 402, 403, atau 429?

Periksa autentikasi untuk 401, saldo untuk 402, izin model untuk 403, serta batas laju atau kuota untuk 429. Pastikan gpt-5.6-sol terhadap katalog model untuk kunci Anda. Kode platform numerik terpisah dari status HTTP; periksa kesalahan lengkap untuk kegagalan hulu dan gunakan penanganan khusus protokol untuk kesalahan dalam aliran SSE.

Dapatkah GPT 5.6 Sol mengembalikan JSON atau beberapa usulan rencana?

Minta beberapa alternatif dalam satu jawaban dan tetapkan bidang wajib, jenis, serta perilaku nilai tidak diketahui untuk JSON. Ruang uji teks tidak memaksakan skema hanya karena perintah memintanya. Responses memiliki konfigurasi text.format yang didokumentasikan, bergantung pada dukungan model; validasi sintaks, skema, dan nilai faktual sebelum penggunaan lanjutan.

Dapatkah GPT 5.6 Sol menjalankan migrasi atau alat di sini?

Tidak. Ruang uji teks ini tidak menjalankan perintah, mengubah berkas, atau mengakses basis data Anda. Agen berbasis API memerlukan definisi alat yang didukung, lingkungan eksekusi, izin, umpan balik hasil, dan gerbang persetujuan. Panggilan fungsi yang dikembalikan merupakan permintaan tindakan, bukan bukti bahwa migrasi atau penerapan berhasil.

Haruskah saya segera mencoba ulang permintaan yang lambat, terputus, atau dihentikan?

Periksa keluaran yang tersedia, catatan permintaan, dan penggunaan terlebih dahulu. Penalaran, masukan besar, serta keluaran panjang memengaruhi durasi. Menghentikan penantian peramban atau kehilangan aliran tidak membuktikan pekerjaan hulu dibatalkan atau belum diproses. Selesaikan hasil yang tertunda dan terapkan kebijakan percobaan ulang terbatas sesuai kesalahan untuk mengurangi pekerjaan serta biaya duplikat.

API teks terkait

GPT 5.6 Terra

Model OpenAI lain yang mendukung Chat Completions; bandingkan keluaran, batas, dan harga.

Claude Fable 5

Juga mendukung Chat Completions; bandingkan keluaran, batas, dan harga untuk beban kerja yang sama.

Kimi K3

Juga mendukung Chat Completions; bandingkan keluaran, batas, dan harga untuk beban kerja yang sama.

GPT-6 Astra

Model OpenAI lain yang mendukung Chat Completions; bandingkan keluaran, batas, dan harga.