GPT 5.6 Sol API: Fiyatlar, deneme alanı ve örnekler
Karmaşık kodlama ve analiz için GPT 5.6 Sol API fiyatlarını, akıl yürütme ayarlarını ve entegrasyon örneklerini inceleyin. Deneme alanı metin sohbetini destekler.
Referans fiyat bağımsız olarak doğrulanmamıştır. Maliyetleri karşılaştırmadan önce sağlayıcının güncel tarifelerini, faturalandırma birimlerini ve geçerli koşullarını kontrol edin.
GPT 5.6 Sol çevrimiçi sohbet aracı
Model ayarları
Bellek ne işe yarar?
Bu konuşmadaki tamamlanmış, yeniden kullanılabilir mesajları sonraki isteğe ekler. Böylece bağlamı tekrarlamadan takip soruları sorabilirsiniz.
Kapatıldığında ne olur?
Yalnızca yeni mesajınız ve varsa sistem istemi gönderilir. Önceki mesajlar görünür kalır; belleği yeniden açmak uygun önceki mesajları tekrar ekler.
Bu uzun süreli bellek mi?
Hayır. Bu, ayrı konuşmalar arasında taşınan bellek değil, mevcut konuşmanın bağlamıdır. Başarısız, durdurulmuş, kesilmiş veya yeniden kullanılamayan yanıtlar dahil edilmez. Daha fazla geçmiş, daha fazla girdi tokenı kullanarak maliyeti artırabilir.
Gelişmiş parametreler
0 veya daha fazla karakter(0/Sabit sınır yok)
Sabit karakter sınırı yoktur; tüm istek, istek boyutu ve model bağlamı sınırlarına tabidir. Bu bir token sayısı değildir.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2
Sohbet
Bugün size nasıl yardımcı olabilirim?
Henüz yanıt verisi yok
Hazır
Kaydedilmiş API Hop örnekleri
22 Ekim 2026 tarihinde API Hop üzerinden kaydedildi. Her sonuç belirtilen model ve mod için tek bir istektir; başarı oranı, hız veya üretim kalitesi garantisi değildir. Aşağıdaki model yanıtları özgün dilinde korunmuştur.
Ödeme webhook yeniden deneme incelemesi
gpt-5.6-sol · code-review ·
Birebir alıntı
**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
Tam model yanıtı (değiştirilmemiş)
**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.
Yanıt gözlenen olguları, koşullu riskleri ve çalıştırılmamış testleri ayırır. Kod veya ödeme sistemi çalıştırılmadı. Girdi kullanımı API’nin bildirdiği şekilde aynen gösterilir ve görünür istemden çok daha büyüktür. Faturalandırma bağımsız olarak doğrulanmadı; token sayıları maliyet değildir.
Tam istek ve girdi
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
}
Bunlar GPT 5.6 Sol için değerlendirme istemleridir, kaydedilmiş model çıktıları değildir. Yalnızca sağlanan metni analiz eder; kod çalıştırmaz, üretim sistemlerini incelemez veya uzun bağlam performansını kanıtlamaz. Alıntılanan kanıtları ve kabul ölçütlerini kontrol edin, ardından üretimde kullanmadan önce yanıt meta verilerini ve kullanımı inceleyin.
Bu kurgusal ödeme-webhook politikasını inceleyin: başarısız her POST üç kez yeniden denenir, idempotency anahtarı saklanmaz ve yanıt gönderilmeden önce bakiye düşülür. Çift ücretlendirme risklerini belirleyin, en az değişiklik ve üç kabul testi önerin. Yalnızca bu bilgileri kullanın; koda, araçlara veya üretim sistemlerine erişiminiz olduğunu varsaymayın.
Bu sentetik izi analiz edin: [L1] 10:00:00 A isteği kabul edildi; [L2] 10:00:01 işçi A’yı başlattı; [L3] 10:00:31 istemci zaman aşımı; [L4] 10:00:33 işçi A’yı tamamladı; [L5] 10:00:35 istemci A’yı yeniden gönderdi. Gözlemleri varsayımlardan ayırın, satır kimliklerini belirtin, eksik kanıtları listeleyip iki kontrol önerin. Gerçek bir sistemi incelediğinizi veya düzeltme yaptığınızı iddia etmeyin.
Kurgusal iki kişilik ekip günde 2.000 rapor çalıştırır. 30 dakikada tamamlanması kabul edilebilir. Veritabanı var, kuyruk servisi yok; işler yeniden başlatma sonrası devam etmeli ve çift teslimatı önlemelidir. Veritabanı tabanlı toplu işlemle ayrı kuyruğu karşılaştırın. Karar tablosu, koşullu öneri, üç bilinmeyen ve seçiminizi değiştiren bir koşul verin. Kıyaslama, maliyet veya test edilmiş garanti uydurmayın.
Bilgilerin kontrol tarihi: 8 Ekim 2026.
ChatGPT-5.6 SOL Nedir?
Karmaşık Profesyonel İşler İçin GPT-5.6 Ailesinin Sol Modeli
Burada tanıttığımız ChatGPT-5.6 SOL, OpenAI'ın resmî GPT-5.6 Sol modeline karşılık gelir. GPT-5.6 ailesinin amiral gemisidir; Terra ve Luna ile birlikte 9 Temmuz 2026'da resmen yayımlanmıştır. Onu referans materyalleri, kod ve araçları birleştirerek karmaşık görevleri ele alabilen, proje geliştirme, iş analizi ve çok adımlı çalışmaya odaklanan genel amaçlı bir model olarak konumlandırıyoruz. OpenAI'ın resmî sürüm notları
1,05 Milyon Token Bağlamı ve Görsel Girdisi Olan Genel Amaçlı Bir Model
Resmî GPT-5.6 Sol API'si 1.050.000 token bağlam penceresi ve en fazla 128.000 token çıktı sağlar. Metin ve görsel girdisini destekler, metin çıktısı üretir. Çok modlu bir model olarak görsel anlama yeteneği ekran görüntülerini, grafikleri ve arayüz referanslarını okumakta kullanılabilir; görsel üretmek, kod çalıştırmak veya dosya dışa aktarmak için ilgili araçlar ve çalışma ortamı gerekir. Resmî model özellikleri
Çok modlu bir model olduğu için OCR, ön yüz testi, VQA ve çok modlu belge ayrıştırma gibi, çok modlu olmayan modellere kıyasla çok daha fazla kullanım senaryosu vardır.
Düşünmeyi Kapatın veya Akıl Yürütme Çabasını Görev Zorluğuna Göre Ayarlayın
GPT-5.6 Sol altı akıl yürütme çabası ayarını destekler: none, low, medium, high, xhigh ve max. Resmî varsayılan medium seviyesidir. Bunlardan none ek akıl yürütme olmayan istekler içindir; diğer seviyeler, modelin bir sorunu çözmek için harcadığı akıl yürütme çabasını ayarlar. Resmî akıl yürütme seviyeleri
İş senaryosu testlerine medium ile başlamanızı öneriyoruz. Biçimlendirme ve basit bilgi çıkarmada none veya low, çok dosyalı kod analizi ve karmaşık referans materyali işlemede high seviyesini karşılaştırın. Tekrarlı kontrol gerektiren zor sorunlarda xhigh veya max seviyesinin yeterli faydayı sağlayıp sağlamadığını değerlendirin. Birden fazla modelle edindiğimiz deneyime göre xhigh ve max bazen en iyi seçenek değildir.
RequestBeam'in ChatGPT-5.6 SOL Çevrimiçi Aracı ve API'si
RequestBeam aracılığıyla ChatGPT-5.6 SOL'ün kendi görevlerinizde gerçekte nasıl performans gösterdiğini daha hızlı anlamanıza yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Oturum açmanız, bir API Key oluşturmanız ve küçük bir bakiye yüklemeniz, önce API entegrasyon kodu yazmadan veya kısa bir değerlendirme için sabit plan satın almadan çevrimiçi aracı denemek için yeterlidir. Bu, farklı model platformlarında hesap açma ve yönetme zahmetini de azaltır.
ChatGPT-5.6 SOL'ün Temel Özellikleri ve Uzmanlık Alanları
Proje Programlama: Mevcut Kodu Anlama ve Birden Fazla Dosyada Değişiklik Yapma
Sol'ün mevcut veya yeni projelerde özellik geliştirme, hata düzeltme ve yeniden yapılandırma için kullanılmaya değer olduğunu düşünüyoruz. Bir müşterimiz bir gösterge paneli oluşturma ve yaklaşık 20.000 satırlık bir projeyi yeniden yapılandırma deneyimini paylaştı; modeli tekrar tekrar düzeltme ihtiyacının azaldığını belirtti.
Bu geri bildirimin arkasındaki gerçek görevlere daha fazla önem veriyoruz: Model, amaçlanan değişikliklerin dışındaki mevcut kodu koruyabiliyor mu ve birden fazla dosya arasındaki bağımlılıkları ele alabiliyor mu? ChatGPT-5.6 SOL'ü geliştirme görevlerinde kullanırken bağlamı olabildiğince küçük tutmak için işi küçük görevlere bölmenizi öneriyoruz.
Uzun Süren Çalışmalar: Geçişleri Sürdürme ve Test Geri Bildirimiyle Sorunları Düzeltme
Sol'ün çalışmayı sürdürme yeteneğini, açıkça tanımlanmış test kümesi olan geçiş ve değişiklik görevlerinde kullanırdık. Bir müşterimiz, Python kütüphanesini Golang'e dönüştürmek için Sol Ultra'yı tekrar tekrar kullandığını, tüm sürecin yaklaşık 10+ saat sürdüğünü ve sonunda kendi testlerinin birçoğunu geçtiğini bildirdi.
Bu örneğin kesintisiz çalışmanın değerini gösterdiğini, aynı zamanda böyle bir görevi bitirmenin uzun sürebileceğini de ortaya koyduğunu düşünüyoruz. Dil geçişleri, arayüz değişimleri ve toplu modül düzenlemelerinde ara sonuçları modül bazında korumanızı ve kabul için hem mevcut testleri hem de gerçek kullanım senaryolarını kullanmanızı öneriyoruz.
Web Sayfası ve Arayüz Üretimi: Kısa Gereksinimleri İncelenebilir Etkileşimli Prototiplere Dönüştürme
Sol'ün açılış sayfaları, ürün demoları ve yönetim arayüzlerinin ilk taslaklarını hazırlamakta kullanılabileceğini düşünüyoruz. Bir müşterimiz, ön yüz geliştirmede ChatGPT-5.6 SOL kullanım deneyimini paylaştı. Ön yüz arayüzleri için ChatGPT serisini kullanıyordu ve GPT-5.6 ailesinin bu alandaki performansının geliştiğini düşünüyordu; ancak estetik açıdan hâlâ dönemin Claude modellerinin gerisinde kalabileceğini belirtti.
Web sayfası ve arayüz üretiminin iş senaryosuna göre değerlendirilmesi gerektiğini düşünüyoruz. Ana işiniz renk ve estetik açısından özellikle yüksek beklentileri olmayan yönetim arayüzleriyse ChatGPT-5.6 SOL görevlerinizi oldukça iyi karşılayabilir. Ancak çok çarpıcı bir web sayfası oluşturmak istiyorsanız işi tamamlamak için onu başka modellerle birlikte kullanmanız gerekir.
Belgeler ve Ofis Çıktıları: Referans Materyallerinden Sunumlar ve İş Dosyaları Hazırlama
Dosya işleme araçlarıyla donatılan Sol'ün materyalleri düzenlenebilir ofis çıktılarına dönüştürüp dönüştüremediğine odaklanıyoruz. OpenAI'ın sürüm sayfasında Model ML, Sol'ü 20 müşteri iş akışı ve yüzlerce sunum üzerinde test ettiğini açıkladı; sayfa okunabilirliğini, veri görselleştirmesini ve yeniden çalışma ihtiyacındaki azalmayı övdü.
İş raporları, ürün önerileri ve düzenli analiz materyallerinde kaynak verileri, referans şablonları ve teslim gereksinimlerini birlikte sağlamanızı öneriyoruz. Böylece model içeriği düzenlerken kaynakları koruyabilir. Kabul aşamasında sayıların tutarlılığına, önemli sonuçların kanıtlarla desteklenmesine ve grafiklerle sayfa yapısının okuyucular için anlaşılır olmasına dikkat edin.
Yazım ve İçerik İyileştirme: Mevcut Taslakları Birkaç Turda Gözden Geçirme
Sol'ü daha çok ana hatları, taslakları ve argümanları geliştirmek için önerirdik. Bir müşterimiz, kısa bir dramayı SOL ile düzeltirken diyalogların karakter ilişkilerini değiştirip değiştirmediğini satır satır tartıştığını; ritmi, önceden verilen ipuçlarını ve seyircinin farklı aşamalarda ne bilmesi gerektiğini kontrol ettiğini paylaştı. Yerel ayrıntılar tartışılırken modelin genel anlatı hedefini izleyebildiğini düşündü; ancak SOL'ün yazımının dönemin Claud modelleri kadar yaratıcı ve farklı yönlere açılan bir yapıda olmadığını da belirtti.
Birden fazla modelle güncel deneyimimize göre, ana odağınız yazı yazmaksa ChatGPT-5.6 SOL en iyi seçeneğiniz olmayabilir. Daha iyi sonuçlar verebilecek Claude Opus 5'i deneyebilirsiniz.
ChatGPT-5.6 SOL Karşılaştırma Testleri ve Performansı
Bu bölümde değerlendirme sürümünü, akıl yürütme seviyesini ve çalışma ortamını koruyoruz. RequestBeam fiyatları ve gerçek entegrasyon maliyetleri için konsoldaki fiyatlar ve istek kullanımı esas alınmalıdır.
Terminal Görevleri: Bağımsız Terminal-Bench 4.0 Değerlendirmesinde %37,88
Vals AI'ın Terminal-Bench 4.0 sıralamasında GPT-5.6 Sol Max, görev başına ortalama USD 7.98 maliyetle %37,88 alıyor. Test, 66 görevin her birini mini-swe-agent ile üç bağımsız kez çalıştırıyor ve ortalama geçme oranını bildiriyor. Aynı sıralamada GPT-6 Astra Max, görev başına ortalama USD 9.58 maliyetle %59,60 alıyor. Vals AI sıralaması ve yöntemi · Sol değerlendirme yapılandırması
Sol'ü gereksinimleri net görevlerde kullanmanızı öneriyoruz. Göreviniz tartışma ve tasarım gerektiriyorsa Astra veya Claude Opus 5.5 seviyesinde bir modele geçmeniz gerekir.
Terminal-Bench 4.0Anlık görünüm
Ortalama geçme oranı%
050100
GPT-5.6 Sol Max37.88%
GPT-6 Astra Max59.60%
Ortalama maliyet / görevUSD / görev
0510
GPT-5.6 Sol Max$7.98
GPT-6 Astra Max$9.58
mini-swe-agent; 66 görev, görev başına üç bağımsız çalıştırma. Ortalama geçme oranı. Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir.Vals AI
Proje Programlama: CursorBench 4.0, High'da %35,7'den Max'te %41,7'ye Yükseliyor
CursorBench 4.0, gerçek Cursor oturumlarından alınan çok dosyalı görevleri kullanıyor; araştırma, değişiklik ve yeniden yapılandırmayı kapsıyor. GPT-5.6 Sol farklı akıl yürütme seviyelerinde aşağıdaki sonuçları veriyor. Özgün CursorBench 4.0 sıralaması
Akıl yürütme seviyesi
Puan
Görev başına ortalama maliyet
Medium
31.1%
USD 1.77
High
35.7%
USD 2.85
Extra High
37.7%
USD 4.40
Max
41.7%
USD 8.23
High'dan Max'e geçişe daha fazla dikkat ediyoruz: Puan 6 yüzde puan artarken görev maliyeti yaklaşık 2,9 katına çıkıyor. Günlük proje geliştirmede sıradan görevler için High, daha fazla kısıt ve karmaşıklık olduğunda Max öneriyoruz. Görev özellikle karmaşıksa Astra'ya geçmeniz gerekebilir.
Sol akıl yürütme çabasıAnlık görünüm
CursorBench 4.0 puanı%
050100
Sol Medium31.1%
Sol High35.7%
Sol Extra High37.7%
Sol Max41.7%
Ortalama maliyet / görevUSD / görev
0510
Sol Medium$1.77
Sol High$2.85
Sol Extra High$4.40
Sol Max$8.23
Çok dosyalı görevlerle gerçek Cursor oturumları. High’dan Max’a: +6 yüzde puanı, yaklaşık 2.9 kat maliyet. Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir.CursorBench 4.0
Profesyonel Bilgi İşleri: GDPval-AA v2.1 Üzerinde 1611 Elo
Artificial Analysis'in güncel karşılaştırma sayfasında GPT-5.6 Sol Max, GDPval-AA v2.1 üzerinde 1611 Elo alıyor. Bu değerlendirme 9 sektördeki 44 mesleği kapsayan 220 görev kullanıyor. Modeller kabuk ve web tarama araçlarıyla belgeler, sunumlar ve elektronik tablolar teslim ediyor; bunlar anonim ikili karşılaştırmalarla puanlanıyor. Bu puanı, ilgili değerlendirme içindeki teslim kalitesinin bir işareti olarak yorumluyoruz. Sol'ün GDPval-AA puanı · Değerlendirme yöntemi
Rapor, sunum ve iş tabloları hazırlamakta Sol kullanan ekiplerin mevcut kabul örneklerini korumasını, sonra yeni bir modelin eksik bilgiyi, sayısal hataları ve elle yeniden çalışmayı azaltıp azaltmadığını karşılaştırmasını öneriyoruz. Bir modelin programlama sıralaması, ofis çıktıları sıralamasından farklı olabilir; bu nedenle her çıktı türü için geçiş kararını ayrı vermenizi öneriyoruz.
Profesyonel iş teslimiAnlık görünüm
GDPval-AA v2.1Elo
GPT-5.6 Sol Max1611
44 meslek ve dokuz sektörde 220 görev; shell ve web araçları; teslimlerin anonim ikili değerlendirmesi. Elo göreli derecelendirmedir, yüzde değildir.Artificial Analysis
Uygulamalar Arası Otomasyon: AutomationBench-AA Üzerinde Yaklaşık %60 Hedef Tamamlama
Artificial Analysis'in güncel karşılaştırmasında Sol Max, AutomationBench-AA üzerinde yaklaşık %60 alıyor. Bu, tamamlanan görev hedeflerinin ortalama oranını ölçüyor: Bir görev değerlendirmede belirtilen herhangi bir iş kısıtını ihlal ederse sıfır puan alıyor. Dolayısıyla %60, on tam iş akışının altısının artık insan müdahalesi olmadan çalışabildiği anlamına gelmiyor. Sol'ün otomasyon puanı · AutomationBench-AA puanlama açıklaması
Müşteri bilgisi alma, destek taleplerini özetleme ve işlem önerileri oluşturma gibi sonuçları kolay doğrulanabilen akışlarla başlamanızı öneriyoruz. Birden fazla iş sistemi bağlandıktan sonra sorguların doğruluğunu, kayıtların doğru varlıklara işaret ettiğini ve son durumun gereksinimleri karşıladığını ayrı ayrı kontrol edin. Akıl yürütmede önce high ile başlayıp iş durumuna göre düşünme seviyesini azaltmanızı veya yükseltmenizi öneriyoruz.
Uygulamalar arası otomasyonAnlık görünüm
AutomationBench-AA hedef tamamlama%
GPT-5.6 Sol Max≈ 60%
Tamamlanan görev hedeflerinin ortalama oranıdır, iş akışı geçme oranı değildir. İş kısıtını ihlal eden görev sıfır alır.Artificial Analysis
Genel Endeks ve Üretim Hızı: 47 Puan ve Saniyede Yaklaşık 81 Token
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, GPT-5.6 Sol Max için 47 puan ve görev başına yaklaşık USD 1.99 ağırlıklı maliyet kaydediyor. OpenAI API ölçümleri saniyede yaklaşık 81,3 token çıktı hızı gösteriyor. Üretim başladıktan sonraki çıktı hızını, yanıt metninin görünmesine kadar geçen beklemeyi ve tüm görevin tamamlanma süresini birbirinden ayırıyoruz. Artificial Analysis model değerlendirmesi
Sık etkileşim gerektiren ürünlerde önce Medium ve High yanıt sürelerini karşılaştırmanızı öneriyoruz. Arka planda çalışabilecek karmaşık analizlerde Max'in son çıktı kalitesini iyileştirip iyileştirmediğini değerlendirin. İş senaryonuz zamana özellikle duyarlıysa Luna veya Sonnet serisindeki modelleri öneriyoruz.
Kalite, maliyet ve çıktı hızıAnlık görünüm
Zekâ Endeksi v4.3.2Puan
GPT-5.6 Sol Max47
Ağırlıklı maliyet / görevUSD / görev
GPT-5.6 Sol Max≈ $1.99
OpenAI API çıktı hızıToken/s
GPT-5.6 Sol Max≈ 81.3
Çıktı hızı üretim başladıktan sonra OpenAI API’de ölçülür; API Hop aktarım hızı, ilk token süresi veya toplam görev süresi değildir. Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir.Artificial Analysis
ChatGPT-5.6 SOL'ün GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra ve Claude Opus 5.5 ile Karşılaştırılması
GPT-5.5 ile Karşılaştırma: Aynı High Seviyesinde Sol'ün Genel Performansını ve Görev Maliyetini Değerlendirin
Artificial Analysis v4.3.2'nin aynı akıl yürütme seviyesindeki karşılaştırmasında Sol High ve GPT-5.5 High'ın genel endeks puanları sırasıyla 42 ve 37, ağırlıklı görev maliyetleri USD 0.81 ve USD 1.54, GDPval-AA v2.1 puanları ise 1505 ve 1329 Elo. Sol High ve GPT-5.5 High karşılaştırması
Bu sonuçlara dayanarak hâlâ GPT-5.5 kullanan ekiplerin ChatGPT-5.6 SOL'e yükseltmeye öncelik vermesini öneriyoruz. İşiniz zaten güvenilir biçimde çalışıyorsa geçişten önce küçük bir test senaryosu bulmanız gerekir.
Sol High ile GPT-5.5 High karşılaştırmasıAnlık görünüm
Zekâ Endeksi v4.3.2Puan
03060
Sol High42
GPT-5.5 High37
Ağırlıklı maliyet / görevUSD / görev
0510
Sol High$0.81
GPT-5.5 High$1.54
GDPval-AA v2.1Elo
Sol High1505
GPT-5.5 High1329
Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir.Artificial Analysis
GPT-5.6 Terra ile Karşılaştırma: Modelleri ve Akıl Yürütme Bütçesini Görev Zorluğuna Göre Dağıtın
Aynı Max seviyesinde Sol ve Terra'nın genel endeks puanları sırasıyla 47 ve 42, ağırlıklı görev maliyetleri USD 1.99 ve USD 1.40, GDPval-AA v2.1 puanları ise 1611 ve 1453 Elo. Ancak karşılaştırma sayfasında AutomationBench-AA için her ikisi de yaklaşık %60 gösteriliyor. Bu nedenle bu otomasyon ölçütündeki performanslarını birbirine yakın görüyoruz. Sol Max ve Terra Max karşılaştırması
Sabit biçimli materyalleri düzenleme, toplu bilgi çıkarma ve basit iş asistanları için Terra'nın maliyetini değerlendirmenizi öneriyoruz. Birden fazla materyali birleştirmeyi, birbirine bağlı kısıtları incelemeyi ve tam rapor üretmeyi gerektiren işlerde Sol testlerine odaklanın. Model çıktısı beklentilerinizi karşılamıyorsa düşünme seviyesini ayarlayabilirsiniz. Göreviniz oldukça zorsa Astra'ya geçmenizi öneriyoruz.
Sol Max ile Terra Max karşılaştırmasıAnlık görünüm
Zekâ Endeksi v4.3.2Puan
03060
Sol Max47
Terra Max42
Ağırlıklı maliyet / görevUSD / görev
0510
Sol Max$1.99
Terra Max$1.40
GDPval-AA v2.1Elo
Sol Max1611
Terra Max1453
AutomationBench-AA hedef tamamlama%
050100
Sol Max≈ 60%
Terra Max≈ 60%
Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir. Otomasyon puanları yaklaşık hedef tamamlamadır, iş akışı geçme oranı değildir.Artificial Analysis
GPT-6 Astra ile Karşılaştırma: Karmaşık Yürütme Görevlerinde Yükseltmeyi Düşünün, Belge Akışlarını Ayrı Karşılaştırın
Artificial Analysis karşılaştırmasında Astra High ve Sol Max'in genel endeks puanları sırasıyla 51 ve 47, ağırlıklı görev maliyetleri USD 1.73 ve USD 1.99, AutomationBench-AA puanları ise yaklaşık %67 ve %60. Ancak GDPval-AA v2.1 üzerinde sıralama tersine dönüyor: Astra High 1485 Elo, Sol Max 1611 Elo alıyor. Astra High ve Sol Max karşılaştırması
Karmaşık araç işlemleri, sistemler arası yürütme ve devamlı araştırma gerektiren mühendislik görevlerinde Astra High testlerine öncelik vermenizi öneriyoruz. Sol ile rapor, sunum ve elektronik tablo oluşturan ekipler çıktı kalitesini karşılaştırmaya devam etmelidir. Güncel üretim deneyimimize göre SOL sınırları belirli görevlere, Astra ise daha açık uçlu görevlere daha uygundur.
Sol Max ile Astra High karşılaştırmasıAnlık görünüm
Zekâ Endeksi v4.3.2Puan
03060
Sol Max47
Astra High51
Ağırlıklı maliyet / görevUSD / görev
0510
Sol Max$1.99
Astra High$1.73
GDPval-AA v2.1Elo
Sol Max1611
Astra High1485
AutomationBench-AA hedef tamamlama%
050100
Sol Max≈ 60%
Astra High≈ 67%
Burada Astra High kullanılır, Vals AI’daki Astra Max yapılandırması değil. Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir. Otomasyon yaklaşık hedef tamamlamadır, geçme oranı değildir.Artificial Analysis
Claude Opus 5.5 ile Karşılaştırma: Karmaşık Projelerde Opus High'ı Karşılaştırmaya Odaklanın
CursorBench 4.0 üzerinde Opus 5.5 High, görev başına ortalama USD 3.97 maliyetle %56,0 alıyor. Sol Max ise USD 8.23 maliyetle %41,7 alıyor. Bu nedenle bu Cursor proje görevleri kümesinde Opus High'ın öncelikli değerlendirmeyi hak ettiğini düşünüyoruz; maliyet sonucu da yalnızca ilgili görevler ve akıl yürütme seviyeleriyle sınırlı tutulmalıdır. CursorBench doğrudan karşılaştırma sonuçları
Müşterilerimize yaratıcılık ve farklı yönlerde düşünme gerektiren senaryolarda Claude Opus 5.5 kullanmalarını, ardından uygulama ve teslimi ChatGPT 5.6 SOL'e bırakmalarını öneriyoruz.
Sol Max ile Claude Opus 5.5 High karşılaştırmasıAnlık görünüm
CursorBench 4.0 puanı%
050100
Sol Max41.7%
Claude Opus 5.5 High56.0%
Ortalama maliyet / görevUSD / görev
0510
Sol Max$8.23
Claude Opus 5.5 High$3.97
Gerçek Cursor çok dosyalı proje görevleri; sonuçlar bu görevler ve çaba ayarları için geçerlidir. Dış değerlendirme maliyetleridir, API Hop fiyatları değildir.CursorBench 4.0
GPT 5.6 Sol neden API Hop üzerinden kullanılmalı?
Kullanıma dayalı faturalandırma ve model maliyeti optimizasyonu
Ücretler güncel API Hop fiyatlarına ve gerçek kullanıma göre belirlenir. Gerektikçe bakiye yükleyin.
Birden fazla modele tek yerden erişim sunan birleşik AI modelleri ve veri API’leri
Tek bir API anahtarı birden fazla AI modeline ve veri hizmetine bağlanarak entegrasyon maliyetlerini azaltır ve tek tıkla geçiş sağlar. İş uygulamaları hem AI hem de veriye ihtiyaç duyar.
Her çağrı için şeffaflık sağlayan çağrı kayıtları ve uygulama erişim kontrolleri
Her API çağrısı kontrol panelinize kaydedilir. Farklı uygulamalar için ayrı API anahtarları oluşturun.
Çıktıları görevinize göre değerlendirin
API Hop üzerinden belgelenmiş model kimliğini ve desteklenen parametreleri kullanın. Çıktıları kendi kabul ölçütlerinizle değerlendirin; üretim kullanımı öncesinde kullanım kayıtlarını ve yanıt meta verilerini inceleyin. Model adı veya örnek, her sonucu garanti etmez.
Konsolda bir API anahtarı oluşturduktan sonra GPT 5.6 Sol kullanmaya başlamak için belgeleri izleyin.
Hesabınızı hazırlayın ve çevrimiçi test edin
Oturum açın, bakiyenizi doğrulayın ve bir API anahtarı oluşturun.
Deneme alanında deneyin
En uygun kullanım şeklini bulmak için modelin yeteneklerini deneme alanında keşfedin.
GPT 5.6 Sol modelini işinize entegre edin
GPT 5.6 Sol modelini işinize entegre etmek için geliştirici belgelerimizi izleyin.
Gelecekteki model yükseltmeleri
Daha yeni bir modele geçmeden önce tam kimliğinin API anahtarınızın model kataloğunda döndüğünü doğrulayın. Aynı uç noktayı ve istek alanlarını destekliyorsa model kimliğini güncelleyin; üretim trafiğini yönlendirmeden önce yanıt biçimlerini, akışı, çıktı sınırlarını ve faturalandırmayı test edin. Eşzamansız görüntü veya video görevlerinde görev gönderimini, durum sorgulamasını ve sonuç alımını da doğrulayın.
GPT 5.6 Sol API'sini RequestBeam Üzerinden Nasıl Çağırırım?
Önce RequestBeam'de oturum açıp bir API Key oluşturmanızı, ardından belgelerimizi okumanızı veya bağlantıyı yapılandırmak için yapay zekâdan yardım istemenizi öneriyoruz.
Önce çevrimiçi araçta asgari bir üretim testi tamamlamanızı, sonra RequestBeam'in güncel GPT 5.6 Sol API belgelerine göre entegrasyon yapmanızı öneriyoruz. Böylece modelin iş gereksinimlerinizi karşılayıp karşılamadığını entegrasyondan önce doğrulayabilir ve diğer sağlayıcılardan uç nokta yollarını ya da parametreleri yanlışlıkla RequestBeam'e taşımaktan kaçınabilirsiniz.
API Hop, gpt-5.6-sol için Chat Completions ve OpenAI uyumlu Responses belgeler, Claude Messages değil. Chat için messages, Responses için input kullanın ve eşleşen yanıt biçimini ayrıştırın. Normal Responses kullanılabilirliğinden Compact, durum koruyan previous_response_id veya tüm yerel araçların desteklendiğini çıkarmayın.
Akıl Yürütme Parametreleri Nasıl Ayarlanır, Max ve Ultra Arasındaki Fark Nedir?
Responses'ta akıl yürütme yoğunluğu reasoning: {"effort":"high"} gibi bir nesneyle yapılandırılır; OpenAI Chat Completions'ta karşılık gelen alan üst düzey reasoning_effort alanıdır. Seçtiğiniz uç noktanın parametre belgelerini izleyip mevcut hizmetin desteklediği yapılandırmalarla testlere başlamanızı öneriyoruz. OpenAI akıl yürütme parametreleri · Chat Completions parametreleri
max, Sol'ün desteklediği bir akıl yürütme çabası seviyesidir; Ultra ise birden fazla ajanın paralel işbirliğini içerir. ultra değerini sıradan bir isteğin reasoning.effort alanına doğrudan girmenizi önermiyoruz ve topluluktaki Sol Ultra deneyimlerini tek bir Max isteğiyle eşitlemiyoruz. Benzer paralel işlem için birden fazla ajanı destekleyen bir uygulama veya orkestrasyon yeteneği kullanın. OpenAI'ın Max ve Ultra açıklaması
Tam Yanıt Metni Olmadan Neden Token Tüketildi?
Önce çıktı bütçesini ve tamamlanma durumunu kontrol etmenizi öneriyoruz. Akıl yürütme modellerinde Responses'ın max_output_tokens alanı hem akıl yürütme tokenlarını hem de görünen yanıt metnini kapsar; bütçe gerçek yanıttan önce tükenebilir. Yanıt status: "incomplete" döndürür ve incomplete_details.reason alanı max_output_tokens olursa bütçeyi artırabilir veya kalite izin veriyorsa akıl yürütme seviyesini azaltabilirsiniz. OpenAI çıktı bütçesi açıklaması
Yanıt ayrıştırma kodunuzu da kontrol etmenizi öneriyoruz. Responses'ın output alanı mesajlar ve araç çağrıları içerebilen bir içerik öğeleri listesidir; ilk öğeyi her zaman yanıt metni sayamazsınız. Model bir araç çağrısı döndürürse görev devam etmeden önce uygulama aracı çalıştırıp sonuçlarını geri göndermelidir. Akış etkinse metin farklarını ve tamamlanma olaylarını sürekli işleyin. RequestBeam yanıt yapısı ve akış açıklaması
Chat Completions için finish_reason ve kullanımı da kontrol edin. Görevi daraltın veya kotayı ayarlayın; kısmi çıktı tamamlanmış teknik yanıt değildir.
0
Normal Sohbet Çalışırken Codex Neden Compact Kullanılamıyor Diyor?
Normal Responses isteklerini ve bağlam sıkıştırmayı ayrı kontrol etmenizi öneriyoruz. RequestBeam'in güncel Codex belgeleri, Sol dahil beş GPT modeli için henüz doğrulanmış Compact kanalı olmadığını belirtiyor. Normal sohbetten sonuç gelmesi, POST https://api.requestbeam.com/openai/responses/compact uç noktasının kullanılabilir olduğu anlamına gelmez. Yerel token eşiğini ayarlamak veya HTTP ile WebSocket arasında geçmek bu yeteneği otomatik sağlamaz. RequestBeam Codex entegrasyon kılavuzu
Uzun süren proje görevlerinde her aşamada gereksinimleri, tamamlanan değişiklikleri ve sonraki adımları kaydetmenizi, her tura taşınan geçmişi sınırlandırmanızı ve bağlam sınırına ulaşmadan yeni oturum başlatmanızı öneriyoruz. Otomatik sıkıştırma veya previous_response_id alanına dayanan durumlu devam gerektiğinde iş akışınızı buna bağlamadan önce seçilen hizmetin ilgili yeteneği açıkça desteklediğini doğrulayın. RequestBeam oturum yetenekleri açıklaması
GPT 5.6 Sol deneme alanı görüntüleri, PDF’leri veya bağlantılı depoları analiz edebilir mi?
Sohbet aracı dosya veya görüntü yükleme denetimi olmadan metin kabul eder. Sol yerel görüntü girdisi yeteneğine sahiptir ve Responses kılavuzu model ve kanal desteğine bağlı görüntü ve PDF girdi biçimlerini açıklar. Bu girdiler metin sohbetinden ayrıdır; yapıştırılan bağlantı dosya veya depoyu otomatik yüklemez.
Sohbet belleği ayrı oturumlar arasında kalıcı mı?
Hayır. Mevcut sohbetin uygun tamamlanmış turlarını sonraki isteğinizle gönderir. Kapatınca geçmiş görünür kalır ama yeni girdiden çıkarılır; başarısız, durdurulmuş, kesilmiş veya yeniden kullanılamayan yanıtlar dışlanır. Daha fazla geçmiş girdi kullanımını artırabilir. Bu denetim Responses kalıcı akıl yürütmesini veya durum koruyan devamını etkinleştirmez.
401, 402, 403 veya 429 hatalarını nasıl gideririm?
401 için kimlik doğrulamayı, 402 için bakiyeyi, 403 için model izinlerini, 429 için hız veya kota sınırlarını kontrol edin. gpt-5.6-sol modelini anahtarınızın kataloğuyla doğrulayın. Sayısal platform kodu HTTP durumundan ayrıdır; üst sağlayıcı hatalarında tam hatayı inceleyin ve SSE akış içi hatalarını protokole özel ele alın.
GPT 5.6 Sol JSON veya birkaç plan önerisi döndürebilir mi?
Tek yanıtta birkaç alternatif isteyin; JSON için gerekli alanları, türleri ve bilinmeyen değer davranışını tanımlayın. Metin deneme alanı yalnızca istem istediği için şemayı zorunlu kılmaz. Responses model desteğine bağlı belgelenmiş text.format ayarına sahiptir; sonraki kullanım öncesi sözdizimini, şemayı ve olgusal değerleri doğrulayın.
GPT 5.6 Sol burada geçiş veya araç çalıştırabilir mi?
Hayır. Bu metin deneme alanı komut çalıştırmaz, dosya değiştirmez veya veritabanınıza erişmez. API tabanlı ajan desteklenen araç tanımlarına, yürütme ortamına, izinlere, sonuç geri bildirimine ve onay noktalarına ihtiyaç duyar. Dönen işlev çağrısı bir eylem isteğidir; geçiş veya dağıtımın başarılı olduğunun kanıtı değildir.
Yavaş, kesilen veya durdurulan isteği hemen yeniden denemeli miyim?
Önce mevcut çıktıyı, istek kayıtlarını ve kullanımı kontrol edin. Akıl yürütme, büyük girdiler ve uzun çıktılar süreyi etkiler. Tarayıcı bekleyişini durdurmak veya akışı kaybetmek üst işin iptal edildiğini ya da işlenmediğini kanıtlamaz. Bekleyen sonuçları netleştirip yinelenen iş ve ücretleri azaltmak için hataya özel sınırlı yeniden deneme politikası uygulayın.
OpenAI uyumlu Responses API. Bu uç nokta OpenAI tarzı `input` kullanır; metin, herkese açık görsel URL’leri, PDF dosya girdisi, araç çağrıları, akıl yürütme seçenekleri ve akış parametrelerini destekler.
