OpenAI
GPT 5.6
gpt-5.6-sol
Линейка моделей OpenAI с несколькими уровнями (Sol/Terra/Luna), ориентированная на программирование, сложные рассуждения и кибербезопасность; выбор по кривой производительности и стоимости
- Окно контекста
- 1,050,000
- Ввод
- Макс. вывод
- 128,000 токенов
- Граница знаний
- 2026-02
Цены
gpt-5.6-sol /1M tokens
| Характеристики | Цена за единицу |
|---|---|
| Ввод | $1.250 |
| Кэшированный ввод | $0.125 |
| Вывод | $7.500 |
| Запись в кэш (5 мин) | $1.5625 |
Обзор
Обзор позиционирования
gpt-5.6-sol — флагманская текстовая модель в серии GPT-5.6, ориентированная на задачи повышенной сложности: программирование, сложные рассуждения и агентные рабочие процессы. Она делает акцент на выдаче применимых выводов и решений по исправлению в задачах программной инженерии, код-ревью и защитной безопасности; подходит разработчикам, которые встраивают модель в процесс разработки и нуждаются в высокой глубине рассуждений, а не в минимальной стоимости. Доступна через единый интерфейс HiAPI.ai, оплата по токенам.
Ключевые особенности
- Флагманский уровень в серии — GPT-5.6 предлагается в виде трёх отдельных моделей уровней Sol, Terra и Luna; Sol занимает позицию самого производительного уровня и подходит для задач сложного рассуждения.
- Более высокая эффективность выходных токенов — по заявлению разработчика, при том же бюджете токенов достигаются более сильные результаты, а удельная стоимость длинноцепочечных рассуждений и задач кодирования становится более контролируемой.
- Акцент на кодировании и защитной безопасности — возможности охватывают кодирование, код-ревью, обнаружение и устранение уязвимостей, учения blue team; подходит командам безопасности и инженерным командам для оборонительных задач.
Описание возможностей
Сложные рассуждения и кодирование: справляется с многошаговыми рассуждениями и задачами программной инженерии, выдаёт правки кода, замечания по ревью и результаты локализации проблем, которые напрямую попадают в процесс разработки и ревью.
Выполнение агентных рабочих процессов: подходит на роль узла принятия решений и исполнения в агентной цепочке, продвигает задачи по шагам и выдаёт хорошо структурированные текстовые результаты.
Анализ защитной безопасности: поддерживает моделирование угроз, обнаружение уязвимостей, написание патчей и анализ учений blue team, помогая командам безопасности сократить цикл от обнаружения до исправления.
Вспомогательный научный анализ: может использоваться для выявления причин неудачных экспериментов, оптимизации процесса обучения и интерпретации результатов экспериментов, помогая исследовательским и инженерным командам в диагностике проблем.
Сценарии применения
- Код-ревью и исправление дефектов в инженерных командах — на вход подаются фрагменты кода или контекст репозитория, на выходе получаются замечания по ревью и патчи исправлений для этапов проверки перед слиянием и локализации дефектов.
- Оборонительные учения red/blue team в командах безопасности — на вход подаются код и информация об угрозах, на выходе получаются анализ уязвимостей и рекомендации по усилению защиты для управления уязвимостями на стороне обороны и разбора учений blue team.
- Узел принятия решений в автоматизации бизнес-процессов — на вход подаются бизнес-контекст и описание задачи, на выходе получаются исполнимые суждения и рекомендации по действиям для этапа рассуждений во внутренней автоматизации процессов предприятия.
- Диагностика экспериментов в исследовательском процессе — на вход подаются записи экспериментов и признаки сбоев, на выходе получаются анализ причин и рекомендации по оптимизации для этапа диагностики при обучении моделей и итерациях экспериментов.
Ограничения и рекомендации по выбору
Модель относится к флагманскому уровню: глубина рассуждений приоритетнее низкой стоимости и низкой задержки, поэтому в сценариях с высокой пропускной способностью или чувствительных к стоимости следует оценить более низкие уровни серии. Возможности в области безопасности сосредоточены на обнаружении и исправлении уязвимостей; модель пока не способна надёжно выполнять сквозные автономные атакующие задачи и не подходит для использования в качестве наступательного инструмента. Возможности в области кибербезопасности и биологии не достигают порога Critical, поэтому при решениях о высокорисковом соответствии требуется проверка человеком. Описания текущих возможностей в основном взяты из официальных материалов периода выпуска, долгосрочных сторонних оценок мало, поэтому для критически важных задач рекомендуется сначала провести проверку в небольшом масштабе, а затем выводить в эксплуатацию.
Новости
Смотреть changelog →- Новая модель gpt-5.6-luna запущена
- Новая модель Запуск модели gpt-5.6-sol
- Новая модель Новая модель gpt-5.6-terra теперь доступна
Статьи
Все статьи →-
Руководство
Как вызвать hailuo-2.3-fast/image-to-video через HiAPI API: практика с curl и Python
Первый рабочий запрос к быстрому и недорогому уровню генерации видео по изображению — от ID модели до загрузки MP4
-
Руководство
Использование Kandinsky 6.0 Pro для преобразования текста в видео на HiAPI: руководство по curl и Python
Практическая демонстрация с упором на запросы: построение вызова от промпта до видеоклипа, отправка запроса, опрос статуса завершения и скачивание результата
-
Руководство
Как вызывать kling-4.0/image-to-video на HiAPI: curl, Python и опрос
-
Сравнительный обзор
hailuo-2.3-fast/image-to-video — горизонтальное сравнение: как выбрать модель «изображение в видео» и что учесть при миграции
-
Руководство
Как использовать kling-4.0/text-to-video через HiAPI API: curl, Python и рабочий пример запроса
Практическое руководство для разработчиков: кинематографичные промпты, синхронный звук, асинхронный опрос и скачивание результатов
-
Руководство
Как вызывать hailuo-2.3/text-to-video через API HiAPI: curl, Python и рабочие примеры запросов
-
Руководство
kandinsky-6.0-pro/image-to-video в HiAPI: руководство по curl + Python
Как выполнить рабочий запрос генерации видео из изображения в HiAPI: от загрузки первого кадра до асинхронного опроса и финальной загрузки
-
Сравнительный обзор
Recraft v4.1 Flash 文生图横向对比:开发者选型与迁移指南
用每张 $0.01 的成本与纯文生图能力,判断它是否适合你的图像生成流水线
-
Руководство
Практика генерации изображений по тексту с recraft-v4.1-flash: 5 ценных бизнес-сценариев и ключевые моменты интеграции
Отталкиваясь от стоимости $0.01 за изображение, спланируйте внедрение генерации изображений в реальные бизнес-процессы
Похожие модели
Все модели →Тот же тип
-
Kimi K3 Moonshot AI $0.232 /1 млн токенов -
Kimi K3.1 Pro Moonshot AI $0.216 /1 млн токенов -
DeepSeek V4 DeepSeek $0.014 /1 млн токенов -
Claude 4.8 Anthropic $0.229 /1 млн токенов -
GLM 5.3 Zhipu AI $0.855 /1 млн токенов -
GPT 6 OpenAI $0.0025 /1 млн токенов -
Claude 4.6 Anthropic $0.300 /1 млн токенов -
Grok 4 xAI $0.210 /1 млн токенов -
Claude 5.5 Anthropic $0.100 /1 млн токенов -
GPT 5.6 OpenAI $0.005 /1 млн токенов