API Hop

API GPT 5.6 Sol: ราคา พื้นที่ทดลอง และตัวอย่าง

ดูราคา API GPT 5.6 Sol การตั้งค่าการให้เหตุผล และตัวอย่างเชื่อมต่อสำหรับเขียนโค้ดและวิเคราะห์ซับซ้อน พื้นที่ทดลองรองรับแชตข้อความ

ราคาและการคิดค่าบริการ API GPT 5.6 Sol

เปรียบเทียบ API

0-272K โทเคนอินพุต

ราคาอย่างเป็นทางการ

อินพุต
$4.0000 /M
เอาต์พุต
$20.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้
$0.4000 /M
การเขียนแคช
$5.0000 /M

ราคา API Hop ประหยัด 70%

อินพุต
$1.2000 /M
เอาต์พุต
$6.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้
$0.1200 /M
การเขียนแคช
$1.5000 /M

272.001K-922K โทเคนอินพุต

ราคาอย่างเป็นทางการ

อินพุต
$8.0000 /M
เอาต์พุต
$30.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้
$0.8000 /M
การเขียนแคช
$10.0000 /M

ราคา API Hop ประหยัด 70%

อินพุต
$2.4000 /M
เอาต์พุต
$9.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้
$0.2400 /M
การเขียนแคช
$3.0000 /M

ราคาอ้างอิงยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ โปรดตรวจสอบอัตราปัจจุบัน หน่วยคิดค่าบริการ และข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องของผู้เผยแพร่ก่อนเปรียบเทียบต้นทุน

เครื่องมือแชตออนไลน์ GPT 5.6 Sol

การตั้งค่าโมเดล
พารามิเตอร์ขั้นสูง
0 อักขระขึ้นไป(0/ไม่มีขีดจำกัดตายตัว)
ไม่มีขีดจำกัดอักขระตายตัว คำขอทั้งหมดอยู่ภายใต้ขีดจำกัดขนาดคำขอและบริบทโมเดล นี่ไม่ใช่จำนวนโทเคน
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2

บทสนทนา

วันนี้ให้ฉันช่วยอะไรคุณได้บ้าง?

พร้อม

รีเซ็ตและเริ่มบทสนทนาใหม่?

การดำเนินการนี้จะล้างบทสนทนาและข้อความที่ยังไม่ส่ง และคืนพารามิเตอร์เริ่มต้น

ตัวอย่าง API Hop ที่บันทึกไว้

บันทึกเมื่อ 22 ตุลาคม 2026 ผ่าน API Hop แต่ละผลลัพธ์เป็นหนึ่งคำขอสำหรับโมเดลและโหมดที่ระบุ ไม่รับรองอัตราสำเร็จ ความเร็ว หรือคุณภาพใช้งานจริง คำตอบโมเดลด้านล่างคงภาษาเดิม

ตรวจการลองใหม่ของเว็บฮุกชำระเงิน

gpt-5.6-sol · code-review ·

ข้อความคัดลอกตรงต้นฉบับ

**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
คำตอบโมเดลฉบับเต็ม (ไม่แก้ไข)
**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.

คำตอบแยกข้อเท็จจริงที่สังเกต ความเสี่ยงตามเงื่อนไข และการทดสอบที่ยังไม่รัน ไม่มีการรันโค้ดหรือระบบชำระเงิน การใช้อินพุตคัดตามที่ API รายงานตรง ๆ และมากกว่าพรอมต์ที่เห็นมาก การคิดค่าบริการไม่ได้ตรวจยืนยันอิสระ จำนวนโทเคนนี้ไม่ใช่ตัวเลขค่าใช้จ่าย

คำขอและอินพุตครบถ้วน

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
}
เมทาดาทาการตอบกลับและการใช้งานที่รายงาน
{
  "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": []
}
ดาวน์โหลดบันทึกหลักฐานสาธารณะ

ตัวอย่างพรอมต์ GPT 5.6 Sol

นี่คือพรอมต์ประเมิน GPT 5.6 Sol ไม่ใช่เอาต์พุตโมเดลที่บันทึกไว้ วิเคราะห์เฉพาะข้อความที่ส่ง ไม่รันโค้ด ตรวจระบบจริง หรือพิสูจน์ประสิทธิภาพบริบทยาว ตรวจหลักฐานที่อ้างและเกณฑ์ยอมรับ แล้วดูเมทาดาทาการตอบกลับกับการใช้งานก่อนใช้จริง

ตรวจนโยบายเว็บฮุกชำระเงินสมมตินี้: ทุก POST ที่ล้มเหลวลองซ้ำสามครั้ง ไม่เก็บคีย์ idempotency และหักยอดก่อนส่งการตอบกลับ ระบุความเสี่ยงคิดเงินซ้ำ เสนอการแก้ขั้นต่ำและการทดสอบยอมรับสามข้อ ใช้เฉพาะข้อเท็จจริงนี้ อย่าสมมติว่ามีสิทธิ์เข้าถึงโค้ด เครื่องมือ หรือระบบจริง

วิเคราะห์ร่องรอยจำลองนี้: [L1] 10:00:00 รับคำขอ A; [L2] 10:00:01 worker เริ่ม A; [L3] 10:00:31 ไคลเอนต์หมดเวลา; [L4] 10:00:33 worker ทำ A เสร็จ; [L5] 10:00:35 ไคลเอนต์ส่ง A อีกครั้ง แยกสิ่งที่สังเกตจากสมมติฐาน อ้าง ID บรรทัด ระบุหลักฐานที่ขาด และเสนอการตรวจสองข้อ อย่าอ้างว่าตรวจระบบจริงหรือแก้ไขแล้ว

ทีมสมมติสองคนรัน 2,000 รายงานต่อวัน ยอมรับการเสร็จภายใน 30 นาที มีฐานข้อมูลแต่ไม่มีบริการคิว งานต้องกู้คืนหลังรีสตาร์ตและไม่ส่งซ้ำ เปรียบเทียบแบตช์ที่ใช้ฐานข้อมูลกับคิวเฉพาะ ให้ตารางตัดสินใจ คำแนะนำตามเงื่อนไข สิ่งไม่ทราบสามข้อ และหนึ่งเงื่อนไขที่ทำให้เปลี่ยนคำเลือก อย่าแต่งผลทดสอบ ค่าใช้จ่าย หรือการรับรองที่ทดสอบแล้ว

ตรวจข้อมูลเมื่อ: 8 ตุลาคม 2026

ChatGPT-5.6 SOL คืออะไร

โมเดล Sol ในตระกูล GPT-5.6 สำหรับงานวิชาชีพซับซ้อน

ChatGPT-5.6 SOL ที่แนะนำที่นี่ตรงกับ GPT-5.6 Sol ทางการของ OpenAI เป็นโมเดลเรือธงในตระกูล GPT-5.6 เปิดตัวทางการ 9 กรกฎาคม 2026 พร้อม Terra และ Luna เราวางเป็นโมเดลอเนกประสงค์ที่รวมเอกสารอ้างอิง โค้ด และเครื่องมือเพื่อจัดการงานซับซ้อน เน้นพัฒนาโครงการ วิเคราะห์ธุรกิจ และงานหลายขั้น บันทึกเปิดตัวทางการ OpenAI

โมเดลอเนกประสงค์พร้อมบริบท 1.05 ล้านโทเคนและอินพุตภาพ

GPT-5.6 Sol API ทางการมีหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเคนและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน รองรับอินพุตข้อความกับภาพและส่งออกข้อความ ในฐานะโมเดลหลายรูปแบบ ใช้ความเข้าใจภาพอ่านภาพหน้าจอ กราฟ และภาพอ้างอิงอินเทอร์เฟซได้ ส่วนสร้างภาพ รันโค้ด หรือส่งออกไฟล์ต้องมีเครื่องมือและสภาพแวดล้อมรันที่ตรง ข้อกำหนดโมเดลทางการ

ในฐานะโมเดลหลายรูปแบบ มีกรณีใช้มากกว่าโมเดลที่ไม่รองรับหลายรูปแบบ เช่น OCR ทดสอบส่วนหน้า VQA และแยกวิเคราะห์เอกสารหลายรูปแบบ

ปิดการคิดหรือปรับระดับการให้เหตุผลตามความยากของงาน

GPT-5.6 Sol รองรับการให้เหตุผลหกระดับ: none, low, medium, high, xhigh และ max ค่าเริ่มต้นทางการคือ medium โดย none สำหรับคำขอไม่มีการให้เหตุผลเพิ่ม ส่วนระดับอื่นปรับความพยายามที่โมเดลใช้แก้ปัญหา ระดับการให้เหตุผลทางการ

เราแนะนำเริ่มทดสอบงานธุรกิจด้วย medium เทียบ none หรือ low สำหรับจัดรูปแบบและสกัดง่าย เทียบ high สำหรับวิเคราะห์โค้ดหลายไฟล์และเอกสารอ้างอิงซับซ้อน และสำหรับปัญหายากที่ต้องตรวจซ้ำ ประเมินว่า xhigh หรือ max ให้ประโยชน์พอหรือไม่ จากประสบการณ์หลายโมเดล xhigh กับ max บางครั้งไม่ใช่ตัวเลือกดีที่สุด

เครื่องมือออนไลน์และ API ของ ChatGPT-5.6 SOL บน API Hop

ผ่าน API Hop เราหวังให้คุณเข้าใจเร็วขึ้นว่า ChatGPT-5.6 SOL ทำงานจริงกับงานของคุณอย่างไร เพียงเข้าสู่ระบบ สร้าง API Key และเติมเครดิตเล็กน้อยก็เริ่มลองเครื่องมือออนไลน์ได้ ไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อม API ก่อนหรือซื้อแผนตายตัวเพื่อประเมินสั้น และลดความยุ่งยากสมัครและดูแลบัญชีหลายแพลตฟอร์มโมเดลเอง

ฟีเจอร์หลักและงานที่ ChatGPT-5.6 SOL ถนัด

โค้ดโครงการ: เข้าใจโค้ดเดิมและเปลี่ยนหลายไฟล์

เราคิดว่า Sol น่าใช้พัฒนาฟีเจอร์ แก้บั๊ก และปรับโครงสร้างในโครงการเดิมหรือใหม่ ลูกค้ารายหนึ่งเล่าประสบการณ์สร้างแดชบอร์ดและปรับโครงสร้างโครงการประมาณ 20,000 บรรทัด และรู้สึกว่าต้องแก้ให้โมเดลซ้ำน้อยลง

เราสนใจงานจริงเบื้องหลังความคิดเห็นมากกว่า: โมเดลปล่อยโค้ดเดิมนอกขอบเขตเปลี่ยนไว้ได้หรือไม่ และจัดการการพึ่งพาระหว่างหลายไฟล์ได้หรือไม่ เมื่อใช้ ChatGPT-5.6 SOL พัฒนา แนะนำแบ่งงานเล็กเพื่อให้บริบทเล็กที่สุดเท่าที่ทำได้

งานต่อเนื่องยาว: ย้ายระบบต่อและแก้ปัญหาตามผลทดสอบ

เราจะใช้ความสามารถทำงานต่อเนื่องของ Sol ในงานย้ายและแก้ที่มีชุดทดสอบชัด ลูกค้ารายหนึ่งเล่าว่าใช้ Sol Ultra ซ้ำเพื่อแปลงไลบรารี Python เป็น Golang กระบวนการรวมประมาณ 10+ ชั่วโมง และสุดท้ายผ่านการทดสอบของตนหลายชุด

เราคิดว่ากรณีนี้แสดงคุณค่างานต่อเนื่อง พร้อมแสดงด้วยว่าการทำงานต่อเนื่องให้เสร็จอาจใช้เวลานาน สำหรับย้ายภาษา แทนอินเทอร์เฟซ และแก้โมดูลจำนวนมาก แนะนำเก็บผลระหว่างทางแยกโมดูลและใช้ทั้งการทดสอบเดิมกับสถานการณ์จริงตรวจรับ

สร้างเว็บและอินเทอร์เฟซ: เปลี่ยนข้อกำหนดสั้นเป็นต้นแบบโต้ตอบที่ตรวจได้

เราคิดว่า Sol ใช้เตรียมร่างหน้าเสนอผลิตภัณฑ์ เดโม และหน้าผู้ดูแลได้ ลูกค้ารายหนึ่งแบ่งปันประสบการณ์ใช้ ChatGPT-5.6 SOL พัฒนาส่วนหน้า เขาใช้ตระกูล ChatGPT ทำอินเทอร์เฟซส่วนหน้ามาตลอดและเห็นว่าตระกูล GPT-5.6 ทำได้ดีขึ้น แม้ความสวยงามอาจยังตาม Claude รุ่นร่วมสมัย

เราคิดว่าการสร้างเว็บและอินเทอร์เฟซควรประเมินตามบริบทธุรกิจ หากงานหลักเป็นหน้าผู้ดูแลที่ไม่ต้องการสีและความงามสูงมาก ChatGPT-5.6 SOL จัดการได้ค่อนข้างดี แต่หากต้องการหน้าเว็บโดดเด่นเป็นพิเศษ ต้องจับคู่โมเดลอื่นช่วยทำให้เสร็จ

เอกสารและชิ้นงานสำนักงาน: เตรียมงานนำเสนอและไฟล์ธุรกิจจากเอกสารอ้างอิง

เราเน้นว่า Sol เมื่อมีเครื่องมือประมวลผลไฟล์ จัดข้อมูลเป็นชิ้นงานสำนักงานที่ยังแก้ได้หรือไม่ บนหน้าเปิดตัว OpenAI Model ML เปิดเผยว่าทดสอบ Sol กับเวิร์กโฟลว์ลูกค้า 20 แบบและงานนำเสนอหลายร้อยชุด พร้อมชื่นชมความอ่านง่าย การแสดงข้อมูล และการลดงานแก้

สำหรับรายงานธุรกิจ ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ และเอกสารวิเคราะห์ประจำ แนะนำให้ข้อมูลต้นทาง แม่แบบอ้างอิง และข้อกำหนดส่งมอบร่วมกัน เพื่อให้โมเดลรักษาแหล่งข้อมูลระหว่างจัดเนื้อหา เมื่อตรวจรับ ให้ดูตัวเลขสอดคล้อง ข้อสรุปหลักมีหลักฐาน และกราฟกับโครงสร้างหน้าเข้าใจง่ายหรือไม่

การเขียนและปรับเนื้อหา: แก้ร่างเดิมหลายรอบ

เราจะแนะนำ Sol มากกว่าสำหรับปรับโครงร่าง ร่าง และข้อโต้แย้ง ลูกค้ารายหนึ่งเล่าการใช้ SOL แก้ละครสั้น โดยคุยทีละบรรทัดว่าบทสนทนาเปลี่ยนความสัมพันธ์ตัวละครหรือไม่ ตรวจจังหวะ การปูเรื่อง และสิ่งที่ผู้ชมควรรู้แต่ละช่วง เขารู้สึกว่าโมเดลตามเป้าหมายเรื่องรวมได้ขณะคุยรายละเอียดเฉพาะ แต่ยังระบุว่าการเขียน SOL ไม่สร้างสรรค์และแตกแขนงเท่าโมเดล Claud ร่วมสมัย

จากประสบการณ์หลายโมเดลปัจจุบัน หากเน้นการเขียน ChatGPT-5.6 SOL อาจไม่ใช่ตัวเลือกดีที่สุด ลอง Claude Opus 5 ซึ่งอาจให้ผลดีกว่าได้

เบนช์มาร์กและประสิทธิภาพ ChatGPT-5.6 SOL

ส่วนนี้เก็บเวอร์ชันประเมิน ระดับการให้เหตุผล และสภาพแวดล้อมรัน สำหรับราคา API Hop ต้นทุนเชื่อมต่อจริงควรยึดราคาคอนโซลและการใช้คำขอ

งานเทอร์มินัล: 37.88% ในการประเมินอิสระ Terminal-Bench 4.0

บนอันดับ Terminal-Bench 4.0 ของ Vals AI GPT-5.6 Sol Max ได้ 37.88% ต้นทุนเฉลี่ย USD 7.98 ต่องาน การทดสอบใช้ mini-swe-agent รันอิสระสามครั้งต่อแต่ละงานจาก 66 งาน และรายงานอัตราผ่านเฉลี่ย บนอันดับเดียวกัน GPT-6 Astra Max ได้ 59.60% ต้นทุนเฉลี่ย USD 9.58 ต่องาน อันดับและวิธีวิจัย Vals AI · การตั้งค่าประเมิน Sol

เราแนะนำใช้ Sol สำหรับงานข้อกำหนดชัด หากงานต้องหารือและออกแบบ ควรเปลี่ยนเป็นโมเดลระดับ Astra หรือ Claude Opus 5.5

Terminal-Bench 4.0ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
อัตราผ่านเฉลี่ย%
  • GPT-5.6 Sol Max37.88%
  • GPT-6 Astra Max59.60%
ต้นทุนเฉลี่ย / งานUSD / งาน
  • GPT-5.6 Sol Max$7.98
  • GPT-6 Astra Max$9.58
mini-swe-agent; 66 งาน รันอิสระงานละสามครั้ง อัตราผ่านเฉลี่ย ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API HopVals AI

โค้ดโครงการ: CursorBench 4.0 เพิ่มจาก 35.7% ที่ High เป็น 41.7% ที่ Max

CursorBench 4.0 ใช้งานหลายไฟล์จากเซสชัน Cursor จริง ครอบคลุมสืบค้น แก้ไข และปรับโครงสร้าง GPT-5.6 Sol ทำได้ดังนี้ตามระดับการให้เหตุผล อันดับต้นฉบับ CursorBench 4.0

ระดับการให้เหตุผลคะแนนต้นทุนเฉลี่ยต่องาน
ปานกลาง31.1%USD 1.77
สูง35.7%USD 2.85
สูงพิเศษ37.7%USD 4.40
สูงสุด41.7%USD 8.23

เราเน้นการเปลี่ยนจาก High เป็น Max มากกว่า: คะแนนเพิ่ม 6 จุดเปอร์เซ็นต์ แต่ต้นทุนงานเกือบ 2.9 เท่าของเดิม สำหรับพัฒนาโครงการประจำ แนะนำ High กับงานปกติ และ Max เมื่อข้อจำกัดมากและซับซ้อนขึ้น หากงานซับซ้อนเป็นพิเศษ อาจต้องเปลี่ยน Astra

ระดับการให้เหตุผล Solข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
คะแนน CursorBench 4.0%
  • Sol Medium31.1%
  • Sol High35.7%
  • Sol Extra High37.7%
  • Sol Max41.7%
ต้นทุนเฉลี่ย / งานUSD / งาน
  • Sol Medium$1.77
  • Sol High$2.85
  • Sol Extra High$4.40
  • Sol Max$8.23
เซสชัน Cursor จริงกับงานหลายไฟล์ จาก High เป็น Max: +6 จุดเปอร์เซ็นต์ที่ต้นทุนประมาณ 2.9 เท่า ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API HopCursorBench 4.0

งานความรู้วิชาชีพ: 1611 Elo บน GDPval-AA v2.1

บนหน้าเทียบปัจจุบัน Artificial Analysis GPT-5.6 Sol Max ได้ 1611 Elo บน GDPval-AA v2.1 การประเมินใช้ 220 งานจาก 44 อาชีพและ 9 อุตสาหกรรม โมเดลใช้เครื่องมือเชลล์และท่องเว็บส่งเอกสาร งานนำเสนอ และตารางคำนวณ แล้วให้คะแนนด้วยการเทียบคู่ไม่ระบุชื่อ เราตีความคะแนนเป็นสัญญาณคุณภาพชิ้นงานภายในการประเมินนั้น คะแนน GDPval-AA ของ Sol · วิธีประเมิน

ทีมที่ใช้ Sol เตรียมรายงาน งานนำเสนอ และตารางธุรกิจอยู่แล้วควรเก็บตัวอย่างตรวจรับเดิม แล้วเทียบว่าโมเดลใหม่ลดข้อมูลขาด ตัวเลขผิด และงานแก้ด้วยคนหรือไม่ อันดับโมเดลด้านโค้ดอาจต่างจากชิ้นงานสำนักงาน จึงแนะนำตัดสินย้ายแยกตามประเภทชิ้นงาน

การส่งมอบงานวิชาชีพข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
GDPval-AA v2.1Elo
  • GPT-5.6 Sol Max1611
220 งาน ครอบคลุม 44 อาชีพและเก้าอุตสาหกรรม ใช้เครื่องมือเชลล์และเว็บ ประเมินชิ้นงานแบบจับคู่ไม่ระบุชื่อ Elo เป็นคะแนนสัมพัทธ์ ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์Artificial Analysis

ระบบอัตโนมัติข้ามแอป: บรรลุเป้าหมายประมาณ 60% บน AutomationBench-AA

ในการเทียบปัจจุบัน Artificial Analysis Sol Max ได้ประมาณ 60% บน AutomationBench-AA ซึ่งวัดสัดส่วนเฉลี่ยของเป้าหมายงานที่สำเร็จ หากงานละเมิดข้อจำกัดธุรกิจใดที่การประเมินกำหนด งานนั้นได้ศูนย์ ดังนั้น 60% ไม่ได้หมายถึงหกในสิบเวิร์กโฟลว์ธุรกิจครบทำงานโดยไม่มีคนแทรกได้แล้ว คะแนนระบบอัตโนมัติ Sol · คำอธิบายคะแนน AutomationBench-AA

เราแนะนำเริ่มเวิร์กโฟลว์ที่ตรวจผลได้ง่าย เช่น ดึงข้อมูลลูกค้า สรุปทิกเก็ตช่วยเหลือ และสร้างข้อเสนอจัดการ หลังเชื่อมหลายระบบธุรกิจ ให้ตรวจแยกว่าค้นถูก ระเบียนชี้เอนทิตีถูก และสถานะสุดท้ายตรงข้อกำหนดหรือไม่ ระดับการให้เหตุผลแนะนำเริ่ม high แล้วลดหรือเพิ่มตามงานธุรกิจ

ระบบอัตโนมัติข้ามแอปข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
การบรรลุเป้าหมาย AutomationBench-AA%
  • GPT-5.6 Sol Max≈ 60%
สัดส่วนเฉลี่ยของเป้าหมายงานที่บรรลุ ไม่ใช่อัตราผ่านเวิร์กโฟลว์ งานที่ละเมิดข้อจำกัดทางธุรกิจได้ศูนย์Artificial Analysis

ดัชนีรวมและความเร็วสร้าง: 47 คะแนนและประมาณ 81 โทเคนต่อวินาที

Intelligence Index v4.3.2 ของ Artificial Analysis บันทึก GPT-5.6 Sol Max ที่ 47 คะแนน ต้นทุนถ่วงน้ำหนักประมาณ USD 1.99 ต่องาน การวัด OpenAI API แสดงความเร็วเอาต์พุตประมาณ 81.3 โทเคนต่อวินาที เราแยกความเร็วหลังเริ่มสร้าง เวลารอก่อนข้อความคำตอบปรากฏ และเวลาทำงานทั้งหมดเสร็จ การประเมินโมเดล Artificial Analysis

สำหรับผลิตภัณฑ์ที่โต้ตอบบ่อย แนะนำเทียบเวลาตอบ Medium และ High ก่อน งานวิเคราะห์ซับซ้อนที่ทำเบื้องหลังได้ ให้ประเมินว่า Max เพิ่มคุณภาพชิ้นงานสุดท้ายหรือไม่ หากงานธุรกิจไวต่อเวลาเป็นพิเศษ แนะนำใช้ตระกูล Luna หรือ Sonnet

คุณภาพ ต้นทุน และความเร็วเอาต์พุตข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
ดัชนี Intelligence Index v4.3.2คะแนน
  • GPT-5.6 Sol Max47
ต้นทุนถ่วงน้ำหนัก / งานUSD / งาน
  • GPT-5.6 Sol Max≈ $1.99
ความเร็วเอาต์พุต OpenAI APIToken/s
  • GPT-5.6 Sol Max≈ 81.3
ความเร็วเอาต์พุตวัดบน OpenAI API หลังเริ่มสร้าง ไม่ใช่อัตราส่งข้อมูล API Hop เวลาถึงโทเคนแรก หรือเวลางานรวม ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API HopArtificial Analysis

เปรียบเทียบ ChatGPT-5.6 SOL กับ GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra และ Claude Opus 5.5

เทียบ GPT-5.5: ที่ระดับ High เดียวกัน ผลงานรวมและต้นทุนงาน Sol ควรได้รับการประเมิน

ในการเทียบ Artificial Analysis v4.3.2 ที่ระดับการให้เหตุผลเดียวกัน Sol High และ GPT-5.5 High ได้ดัชนีรวม 42 กับ 37 ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน USD 0.81 กับ USD 1.54 และ GDPval-AA v2.1 ได้ 1505 กับ 1329 Elo ตามลำดับ Sol High เทียบ GPT-5.5 High

จากผลนี้ เราแนะนำทีมที่ยังใช้ GPT-5.5 ให้ความสำคัญกับการอัปเกรด ChatGPT-5.6 SOL หากธุรกิจทำงานน่าเชื่อถือแล้ว ต้องหากรณีเล็กทดสอบก่อนสลับ

Sol High เทียบ GPT-5.5 Highข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
ดัชนี Intelligence Index v4.3.2คะแนน
  • Sol High42
  • GPT-5.5 High37
ต้นทุนถ่วงน้ำหนัก / งานUSD / งาน
  • Sol High$0.81
  • GPT-5.5 High$1.54
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol High1505
  • GPT-5.5 High1329
ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API HopArtificial Analysis

เทียบ GPT-5.6 Terra: จัดโมเดลและงบการให้เหตุผลตามความยากงาน

ที่ระดับ Max เดียวกัน Sol กับ Terra มีดัชนีรวม 47 และ 42 ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน USD 1.99 และ USD 1.40 และ GDPval-AA v2.1 ได้ 1611 และ 1453 Elo ตามลำดับ แต่หน้าเทียบแสดงทั้งคู่ประมาณ 60% บน AutomationBench-AA เราจึงถือว่าผลงานใกล้กันในตัวชี้วัดระบบอัตโนมัตินี้ Sol Max เทียบ Terra Max

เราแนะนำประเมินต้นทุน Terra สำหรับจัดข้อมูลรูปแบบคงที่ สกัดจำนวนมาก และผู้ช่วยธุรกิจง่าย งานที่ต้องรวมหลายแหล่ง ประเมินข้อจำกัดสัมพันธ์กัน และทำรายงานครบ ให้เน้นทดสอบ Sol หากเอาต์พุตไม่ตรงคาด ปรับระดับการคิดได้ หากงานยากมาก แนะนำเปลี่ยน Astra

Sol Max เทียบ Terra Maxข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
ดัชนี Intelligence Index v4.3.2คะแนน
  • Sol Max47
  • Terra Max42
ต้นทุนถ่วงน้ำหนัก / งานUSD / งาน
  • Sol Max$1.99
  • Terra Max$1.40
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol Max1611
  • Terra Max1453
การบรรลุเป้าหมาย AutomationBench-AA%
  • Sol Max≈ 60%
  • Terra Max≈ 60%
ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API Hop คะแนนระบบอัตโนมัติเป็นการบรรลุเป้าหมายโดยประมาณ ไม่ใช่อัตราผ่านเวิร์กโฟลว์Artificial Analysis

เทียบ GPT-6 Astra: พิจารณาอัปเกรดสำหรับงานประมวลผลซับซ้อน แต่เทียบเอกสารแยก

ในการเทียบ Artificial Analysis Astra High กับ Sol Max มีดัชนีรวม 51 และ 47 ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน USD 1.73 และ USD 1.99 และ AutomationBench-AA ประมาณ 67% และ 60% ตามลำดับ แต่อันดับกลับกันบน GDPval-AA v2.1: Astra High ได้ 1485 Elo ส่วน Sol Max ได้ 1611 Elo Astra High เทียบ Sol Max

เราแนะนำให้ทดสอบ Astra High ก่อนในงานเครื่องมือซับซ้อน ประมวลผลข้ามระบบ และงานวิศวกรรมที่ต้องสืบค้นต่อเนื่อง ทีมที่ใช้ Sol สร้างรายงาน งานนำเสนอ และตารางควรเทียบคุณภาพชิ้นงานต่อ จากประสบการณ์งานจริงปัจจุบัน SOL เหมาะกับงานขอบเขตชัดกว่า ส่วน Astra เหมาะกับงานปลายเปิดกว่า

Sol Max เทียบ Astra Highข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
ดัชนี Intelligence Index v4.3.2คะแนน
  • Sol Max47
  • Astra High51
ต้นทุนถ่วงน้ำหนัก / งานUSD / งาน
  • Sol Max$1.99
  • Astra High$1.73
GDPval-AA v2.1Elo
  • Sol Max1611
  • Astra High1485
การบรรลุเป้าหมาย AutomationBench-AA%
  • Sol Max≈ 60%
  • Astra High≈ 67%
ที่นี่ใช้ Astra High ไม่ใช่ Astra Max ใน Vals AI ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API Hop ระบบอัตโนมัติเป็นการบรรลุเป้าหมายโดยประมาณ ไม่ใช่อัตราผ่านArtificial Analysis

เทียบ Claude Opus 5.5: เน้นเทียบ Opus High สำหรับโครงการซับซ้อน

บน CursorBench 4.0 Opus 5.5 High ได้ 56.0% ต้นทุนเฉลี่ย USD 3.97 ต่องาน Sol Max ได้ 41.7% ต้นทุนที่ตรงกัน USD 8.23 เราจึงคิดว่า Opus High ควรได้ประเมินก่อนสำหรับชุดงานโครงการ Cursor นี้ ข้อสรุปต้นทุนก็ควรจำกัดกับงานและระดับการให้เหตุผลที่ตรง ผลเทียบตรง CursorBench

เราแนะนำลูกค้าใช้ Claude Opus 5.5 ในสถานการณ์ที่ต้องการความสร้างสรรค์และคิดแตกแขนง แล้วมอบการพัฒนาและส่งมอบให้ ChatGPT 5.6 SOL

Sol Max เทียบ Claude Opus 5.5 Highข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก
คะแนน CursorBench 4.0%
  • Sol Max41.7%
  • Claude Opus 5.5 High56.0%
ต้นทุนเฉลี่ย / งานUSD / งาน
  • Sol Max$8.23
  • Claude Opus 5.5 High$3.97
งานโครงการหลายไฟล์ใน Cursor จริง ข้อสรุปใช้กับงานและระดับการให้เหตุผลเหล่านี้ ต้นทุนประเมินภายนอก ไม่ใช่ราคา API HopCursorBench 4.0

ทำไมจึงใช้ GPT 5.6 Sol ผ่าน API Hop?

คิดค่าบริการตามการใช้งานและปรับต้นทุนโมเดล

ค่าบริการเป็นไปตามอัตรา API Hop ปัจจุบันและการใช้งานจริง เติมเงินตามต้องการ

รวมโมเดล AI และ API ข้อมูล เข้าถึงหลายโมเดลในที่เดียว

คีย์ API เดียวเชื่อมต่อหลายโมเดล AI และบริการข้อมูล ลดต้นทุนการเชื่อมต่อและสลับได้ในคลิกเดียว แอปธุรกิจต้องการทั้ง AI และข้อมูล

บันทึกการเรียกใช้และควบคุมการเข้าถึงแอป ชัดเจนทุกการเรียก

การเรียก API ทุกครั้งบันทึกในแดชบอร์ด สร้างคีย์ API แยกสำหรับแต่ละแอป

ประเมินเอาต์พุตเทียบกับงานของคุณ

ใช้ ID โมเดลตามเอกสารและพารามิเตอร์ที่รองรับผ่าน API Hop ประเมินเอาต์พุตตามเกณฑ์ยอมรับของคุณ แล้วตรวจบันทึกการใช้งานและเมทาดาทาการตอบกลับก่อนใช้งานจริง ชื่อโมเดลหรือตัวอย่างไม่รับประกันแต่ละผลลัพธ์

วิธีใช้ GPT 5.6 Sol บน API Hop

หลังสร้างคีย์ API ในคอนโซล ให้ทำตามเอกสารเพื่อเริ่มใช้ GPT 5.6 Sol

เตรียมบัญชีและทดสอบออนไลน์

เข้าสู่ระบบ ตรวจสอบยอดเงิน และสร้างคีย์ API

ลองในพื้นที่ทดลอง

สำรวจความสามารถโมเดลในพื้นที่ทดลองเพื่อหาวิธีใช้ที่เหมาะที่สุด

เชื่อมต่อ GPT 5.6 Sol เข้ากับธุรกิจของคุณ

ทำตามเอกสารนักพัฒนาของเราเพื่อเชื่อมต่อ GPT 5.6 Sol เข้ากับธุรกิจ

การอัปเกรดโมเดลในอนาคต

หากจะเปลี่ยนเป็นโมเดลใหม่กว่า ให้ยืนยันก่อนว่าแค็ตตาล็อกโมเดลของคีย์ API ส่ง ID ที่ตรงกันกลับมา หากรองรับเอนด์พอยต์และฟิลด์คำขอเดียวกัน ให้อัปเดต ID แล้วทดสอบรูปแบบการตอบกลับ สตรีม ขีดจำกัดเอาต์พุต และการคิดค่าบริการก่อนส่งทราฟฟิกจริง สำหรับงานภาพหรือวิดีโอแบบอะซิงโครนัส ให้ตรวจการส่งงาน โพลสถานะ และดึงผลลัพธ์ด้วย

คำถามที่พบบ่อยของ API GPT 5.6 Sol

เรียก GPT 5.6 Sol API ผ่าน API Hop อย่างไร?

เราแนะนำเข้าสู่ระบบ API Hop และสร้าง API Key ก่อน แล้วอ่านเอกสารหรือขอ AI ช่วยตั้งค่าการเชื่อมต่อ

แนะนำทำการทดสอบสร้างขั้นต่ำผ่านเครื่องมือออนไลน์ก่อน แล้วเชื่อมตามเอกสาร GPT 5.6 Sol API ปัจจุบันของ API Hop เพื่อยืนยันว่าโมเดลตอบโจทย์ธุรกิจก่อนเชื่อม และเลี่ยงนำเส้นทางเอนด์พอยต์กับพารามิเตอร์จากผู้ให้บริการอื่นมาใช้ผิด

API Hop ระบุทั้ง Chat Completions และ Responses ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับ gpt-5.6-sol ไม่ใช่ Claude Messages ใช้ messages สำหรับ Chat และ input สำหรับ Responses และแยกรูปแบบคำตอบให้ตรง อย่าอนุมานการรองรับ Compact, previous_response_id แบบมีสถานะ หรือทุกเครื่องมือดั้งเดิมจากการมี Responses ทั่วไป

ตั้งค่าการให้เหตุผลอย่างไร และ Max กับ Ultra ต่างกันอย่างไร?

ใน Responses ตั้งความเข้มการให้เหตุผลผ่านออบเจ็กต์ เช่น reasoning: {"effort":"high"} ส่วนฟิลด์ที่ตรงใน OpenAI Chat Completions คือ reasoning_effort ระดับบนสุด เราแนะนำทำตามเอกสารพารามิเตอร์ของเอนด์พอยต์ที่เลือกและเริ่มทดสอบด้วยการตั้งค่าที่บริการปัจจุบันรองรับ พารามิเตอร์การให้เหตุผล OpenAI · พารามิเตอร์ Chat Completions

max เป็นระดับการให้เหตุผลที่ Sol รองรับ ส่วน Ultra เกี่ยวกับการร่วมงานขนานของหลายเอเจนต์ เราไม่แนะนำใส่ ultra เป็น reasoning.effort ของคำขอทั่วไปโดยตรง และไม่ถือว่าประสบการณ์ชุมชน Sol Ultra เท่ากับคำขอ Max ครั้งเดียว สำหรับการประมวลผลขนานแบบนั้น ใช้แอปหรือความสามารถประสานงานที่รองรับหลายเอเจนต์ คำอธิบาย Max และ Ultra ของ OpenAI

เหตุใดใช้โทเคนแล้วแต่ข้อความคำตอบไม่ครบ?

เราแนะนำตรวจงบเอาต์พุตและสถานะการจบก่อน สำหรับโมเดลการให้เหตุผล max_output_tokens ของ Responses ครอบคลุมทั้งโทเคนการให้เหตุผลและข้อความคำตอบที่เห็น งบอาจหมดก่อนคำตอบจริง หากคืน status: "incomplete" และ incomplete_details.reason เป็น max_output_tokens คุณเพิ่มงบหรือลดระดับการให้เหตุผลเมื่อคุณภาพยังยอมรับได้ คำอธิบายงบเอาต์พุต OpenAI

เรายังแนะนำตรวจโค้ดแยกคำตอบ output ของ Responses เป็นรายการเนื้อหาที่อาจมีข้อความและการเรียกเครื่องมือ จึงถือว่ารายการแรกเป็นคำตอบเสมอไม่ได้ หากโมเดลคืนการเรียกเครื่องมือ แอปต้องรันและส่งผลกลับก่อนงานเดินต่อ เมื่อเปิดสตรีม ให้ประมวลผลข้อความส่วนเพิ่มและเหตุการณ์จบต่อเนื่อง โครงสร้างคำตอบและสตรีม API Hop

สำหรับ Chat Completions ให้ตรวจ finish_reason และการใช้งานด้วย จำกัดงานหรือปรับโควตา เอาต์พุตบางส่วนไม่ใช่คำตอบทางเทคนิคที่ครบ

0

เหตุใดแชตทั่วไปใช้ได้แต่ Codex รายงานว่า Compact ใช้ไม่ได้?

เราแนะนำตรวจคำขอ Responses ปกติกับการบีบอัดบริบทแยกกัน เอกสาร Codex ปัจจุบันของ API Hop ระบุว่าโมเดล GPT ห้าตัวรวม Sol ยังไม่มีช่องทาง Compact ที่ยืนยัน แชตทั่วไปคืนผลไม่ได้หมายถึง POST https://api.apihop.ai/openai/responses/compact ใช้ได้แล้ว การปรับเกณฑ์โทเคนในเครื่องหรือสลับ HTTP กับ WebSocket ไม่ทำให้มีความสามารถนี้อัตโนมัติ คู่มือเชื่อม Codex ของ API Hop

สำหรับงานโครงการยาว แนะนำบันทึกข้อกำหนด การเปลี่ยนที่เสร็จ และขั้นต่อไปในแต่ละช่วง จำกัดประวัติที่นำเข้าแต่ละรอบ และเริ่มเซสชันใหม่ก่อนถึงขีดจำกัดบริบท เมื่อต้องใช้การบีบอัดอัตโนมัติหรือการต่อแบบมีสถานะที่พึ่ง previous_response_id ให้ยืนยันก่อนว่าบริการที่เลือกรองรับความสามารถนั้นชัดเจน ก่อนให้เวิร์กโฟลว์ธุรกิจพึ่งมัน คำอธิบายความสามารถเซสชัน API Hop

Playground ของ GPT 5.6 Sol วิเคราะห์ภาพ PDF หรือคลังโค้ดที่ลิงก์ได้หรือไม่?

เครื่องมือสนทนารับข้อความโดยไม่มีปุ่มอัปโหลดไฟล์หรือภาพ Sol มีความสามารถรับภาพดั้งเดิม และคู่มือ Responses อธิบายรูปแบบอินพุตภาพกับ PDF ตามการรองรับโมเดลและช่องทาง อินพุตเหล่านั้นแยกจากแชตข้อความนี้ ลิงก์ที่วางไม่ได้โหลดไฟล์หรือคลังโค้ดให้อัตโนมัติ

ความจำบทสนทนาคงอยู่ระหว่างเซสชันแยกกันหรือไม่?

ไม่ ระบบส่งเทิร์นที่เสร็จและเข้าเกณฑ์จากบทสนทนาปัจจุบันพร้อมคำขอถัดไป การปิดยังแสดงประวัติแต่ไม่รวมในอินพุตใหม่ และตัดคำตอบที่ล้มเหลว ถูกหยุด ถูกตัด หรือใช้ซ้ำไม่ได้ออก ประวัติมากขึ้นอาจเพิ่มการใช้อินพุต ตัวควบคุมนี้ไม่เปิดการเก็บการให้เหตุผลของ Responses หรือการต่อเนื่องแบบมีสถานะ

แก้ปัญหาข้อผิดพลาด 401, 402, 403 หรือ 429 อย่างไร?

ตรวจการยืนยันตัวตนสำหรับ 401 ยอดคงเหลือสำหรับ 402 สิทธิ์โมเดลสำหรับ 403 และอัตราหรือโควตาสำหรับ 429 ยืนยัน gpt-5.6-sol กับแค็ตตาล็อกโมเดลของคีย์คุณ รหัสตัวเลขแพลตฟอร์มแยกจากสถานะ HTTP ตรวจข้อผิดพลาดครบสำหรับความล้มเหลวต้นทาง และจัดการข้อผิดพลาดภายในสตรีม SSE ตามโปรโตคอล

GPT 5.6 Sol คืน JSON หรือแผนที่เสนอหลายแบบได้หรือไม่?

ขอหลายทางเลือกในคำตอบเดียวและกำหนดฟิลด์ที่จำเป็น ชนิดข้อมูล และพฤติกรรมค่าที่ไม่ทราบสำหรับ JSON Playground ข้อความไม่ได้บังคับสคีมาเพียงเพราะพรอมป์ต์ขอ Responses มีการตั้งค่า text.format ตามเอกสารขึ้นอยู่กับการรองรับโมเดล ตรวจไวยากรณ์ สคีมา และค่าข้อเท็จจริงก่อนนำไปใช้ต่อ

GPT 5.6 Sol รันการย้ายข้อมูลหรือใช้เครื่องมือที่นี่ได้หรือไม่?

ไม่ได้ Playground ข้อความนี้ไม่รันคำสั่ง แก้ไฟล์ หรือเข้าฐานข้อมูลของคุณ เอเจนต์ผ่าน API ต้องมีนิยามเครื่องมือที่รองรับ สภาพแวดล้อมประมวลผล สิทธิ์ ผลตอบกลับ และจุดอนุมัติ การเรียกฟังก์ชันที่คืนมาเป็นคำขอให้ดำเนินการ ไม่ใช่หลักฐานว่าการย้ายข้อมูลหรือปรับใช้สำเร็จ

ควรลองใหม่ทันทีเมื่อคำขอช้า ถูกขัดจังหวะ หรือถูกหยุดหรือไม่?

ตรวจเอาต์พุตที่มี ระเบียนคำขอ และการใช้งานก่อน การให้เหตุผล อินพุตขนาดใหญ่ และเอาต์พุตยาวมีผลต่อระยะเวลา การหยุดรอในเบราว์เซอร์หรือสตรีมขาดไม่ได้ยืนยันว่างานต้นทางถูกยกเลิกหรือยังไม่ประมวลผล ตรวจผลค้างและใช้นโยบายลองใหม่เฉพาะข้อผิดพลาดแบบจำกัดเพื่อลดงานและค่าใช้จ่ายซ้ำ

API ข้อความที่เกี่ยวข้อง

GPT 5.6 Terra

อีกโมเดลจาก OpenAI ที่รองรับ Chat Completions เปรียบเทียบเอาต์พุต ข้อจำกัด และราคา

Claude Fable 5

รองรับ Chat Completions ด้วย เปรียบเทียบเอาต์พุต ข้อจำกัด และราคาสำหรับงานเดียวกัน

Kimi K3

รองรับ Chat Completions ด้วย เปรียบเทียบเอาต์พุต ข้อจำกัด และราคาสำหรับงานเดียวกัน

GPT-6 Astra

อีกโมเดลจาก OpenAI ที่รองรับ Chat Completions เปรียบเทียบเอาต์พุต ข้อจำกัด และราคา