2026 年 10 月 22 日透過 API Hop 記錄。每個結果僅代表所列模型與模式的一次請求，不保證成功率、速度或正式環境品質。下方模型回答保留原始語言。
付款 Webhook 重試審查
gpt-5.6-sol · code-review ·
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**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.
完整模型回答（未修改）
**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.
回答區分觀察到的事實、條件風險與未執行的測試。未執行任何程式碼或付款系統。輸入用量依 API 回報原樣呈現，明顯大於可見提示詞。帳單未經獨立驗證；這些 Token 數並非費用數字。
完整請求與輸入資料
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
}
我們更推薦把 Sol 用在提綱、草稿和論證的推敲階段。我們的客戶向我們分享了他使用SOL進行短劇修改的體驗，逐行討論對白是否改變人物關係，檢查節奏、伏筆和觀眾在不同階段應當掌握的資訊。他認為，模型討論區域性細節時仍能跟隨整體敘事目標，但也指出SOL在寫作方面的能力沒有同期Claud模型來得這麼具有創意和發散性。
按目前我們在多個模型的使用經驗來看，如果你的重點領域在寫作，那麼可能 ChatGPT-5.6 SOL 不是你最好的選擇，可以嘗試使用 Claude Opus 5，可能效果會更好。
在 Vals AI 的 Terminal-Bench 4.0 榜單中，GPT-5.6 Sol Max 得到 37.88%，平均每題成本為 7.98 美元。該測試使用 mini-swe-agent，在 66 項任務上分別獨立執行三次，統計平均通過率；同一榜單中的 GPT-6 Astra Max 為 59.60%，平均每題成本為 9.58 美元。Vals AI 榜單與方法 · Sol 的評測配置
我們建議把 Sol 用在需求明確的任務，如果你的任務需要的是討論和設計，那麼你需要換成 Astra 或者 Claude Opus 5.5 級別的模型。
Terminal-Bench 4.0快照
平均通過率%
050100
GPT-5.6 Sol Max37.88%
GPT-6 Astra Max59.60%
平均成本 / 任務USD / 任務
0510
GPT-5.6 Sol Max$7.98
GPT-6 Astra Max$9.58
mini-swe-agent；66 項任務，每項獨立執行三次，採平均通過率。外部評估成本，不是 API Hop 價格。Vals AI
專案程式設計：CursorBench 4.0 從 High 的 35.7% 提高到 Max 的 41.7%
CursorBench 4.0 使用真實 Cursor 會話中的多檔案任務，包含調查、修改與重構。GPT-5.6 Sol 的不同推理檔位表現如下。CursorBench 4.0 原始榜單
推理檔位
成績
平均每任務成本
Medium
31.1%
1.77 美元
High
35.7%
2.85 美元
Extra High
37.7%
4.40 美元
Max
41.7%
8.23 美元
我們更關注 High 到 Max 的變化：成績增加 6 個百分點，任務成本接近原來的 2.9 倍。對於日常專案開發，我們建議普通任務使用 High；當任務約束較多、且比較複雜時再使用 Max，如果你的任務特別複雜，可能你需要切到Astra。
Sol 推理強度快照
CursorBench 4.0 分數%
050100
Sol Medium31.1%
Sol High35.7%
Sol Extra High37.7%
Sol Max41.7%
平均成本 / 任務USD / 任務
0510
Sol Medium$1.77
Sol High$2.85
Sol Extra High$4.40
Sol Max$8.23
真實 Cursor 會話中的多檔案任務。High 到 Max 增加 6 個百分點，成本約為 2.9 倍。外部評估成本，不是 API Hop 價格。CursorBench 4.0
在 Artificial Analysis 的對比中，Astra High 與 Sol Max 的綜合指數分別為 51 和 47，加權每任務成本分別為 1.73 美元和 1.99 美元；AutomationBench-AA 分別約為 67% 和 60%。但 GDPval-AA v2.1 的排序相反，Astra High 為 1485 Elo，Sol Max 為 1611 Elo。Astra High 與 Sol Max 對比
我們建議，複雜工具操作、跨系統執行和需要持續排查的工程任務，可以優先測試 Astra High；已經使用 Sol 生成報告、演示和表格的團隊，則應按交付物品質繼續比較。從我們目前的生產線經驗來說，SOL 更適合有邊界的任務，Astra 更適合開放性的一些任務。
Sol Max 對比 Astra High快照
智慧指數 v4.3.2分
03060
Sol Max47
Astra High51
加權成本 / 任務USD / 任務
0510
Sol Max$1.99
Astra High$1.73
GDPval-AA v2.1Elo
Sol Max1611
Astra High1485
AutomationBench-AA 目標完成%
050100
Sol Max≈ 60%
Astra High≈ 67%
此處為 Astra High，不是 Vals AI 的 Astra Max 設定。外部評估成本，不是 API Hop 價格。自動化為近似目標完成比例，不是通過率。Artificial Analysis
對比 Claude Opus 5.5：複雜專案可以重點對照 Opus High
在 CursorBench 4.0 中，Opus 5.5 High 的成績為 56.0%，平均每任務成本為 3.97 美元；Sol Max 為 41.7%，對應成本為 8.23 美元。我們據此認為，在這套 Cursor 專案任務中，Opus High 更值得優先評估，成本結論也應限定在對應的任務和檔位。CursorBench 同臺結果
我們建議我們的客戶在需要創意和發散思維的場景使用 Claude Opus 5.5，然後把落地交付交給 ChatGPT 5.6 SOL。
Sol Max 對比 Claude Opus 5.5 High快照
CursorBench 4.0 分數%
050100
Sol Max41.7%
Claude Opus 5.5 High56.0%
平均成本 / 任務USD / 任務
0510
Sol Max$8.23
Claude Opus 5.5 High$3.97
真實 Cursor 多檔案專案任務；結論適用於這些任務與推理強度設定。外部評估成本，不是 API Hop 價格。CursorBench 4.0
為什麼透過 API Hop 使用 GPT 5.6 Sol？
依用量計費與模型成本最佳化
費用依目前 API Hop 費率與實際用量計算，可按需儲值。
統一 AI 模型與資料 API，一站存取多模型
一組 API 金鑰連接多個 AI 模型與資料服務，減少整合成本並可一鍵切換。業務應用同時需要 AI 與資料。
呼叫紀錄與應用程式存取控制，每次呼叫清楚可查
每次 API 呼叫都記錄在控制台中。可為不同應用程式建立獨立 API 金鑰。
依任務評估輸出
透過 API Hop 使用文件列出的模型 ID 與支援參數。依自己的驗收條件評估輸出，在正式使用前檢查用量紀錄與回應中繼資料。模型名稱或範例不保證每次結果。
max 是 Sol 支援的推理投入檔位，Ultra 則涉及多 Agent 並行協作。我們不建議把 ultra 直接填成普通請求的 reasoning.effort，也不會把社群中的 Sol Ultra 體驗等同於單次 Max 請求。需要類似的並行處理時，應使用支援多 Agent 的應用或編排能力。OpenAI 對 Max 與 Ultra 的說明
