OpenAI
GPT-6.1 Sol
최대 컨텍스트
1.1M
최대 출력
128K
출시일
N/A
gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol은 Sol 시리즈의 표준 버전으로, 일반 Q&A, 텍스트 처리, 콘텐츠 초안 작성, 요약, 가벼운 코딩 지원 및 비즈니스 자동화 작업에 적합합니다. Sol은 탄탄한 범용 성능을 유지하면서 응답 효율성과 비용을 고려해야 하는 시나리오를 위해 설계되었습니다. 제품 기능, 채팅 도우미, 콘텐츠 생성 도구, 데이터 정제, 지식 기반 Q&A, 배치 처리 작업에 사용할 수 있습니다. 대규모 사용이나 빠른 프로토타이핑을 위한 유연한 출발점입니다.
Context Window
1.1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026년 7월 9일
Modalities
| 토큰 티어 | 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 | 캐시 생성 5m |
|---|---|---|---|---|
| <=272K | $5/M | $30/M | $0.5/M | $6.25/M |
| >272K | $10/M | $45/M | $1/M | $12.5/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
GPT-5.6 Sol은 복잡한 전문 업무를 위한 GPT-5.6 플래그십 모델로, 조정 가능한 추론, 긴 컨텍스트, 시각 이해를 결합합니다.
복잡한 전문 업무를 위해 설계되었으며 추론 수준을 없음부터 최대까지 설정할 수 있습니다.
1,050,000토큰 컨텍스트 창으로 대규모 문서 집합, 저장소, 장기 작업 기록을 종합할 수 있습니다.
텍스트와 이미지 입력을 통해 문서, 스크린샷, 도표 및 기타 시각적 근거를 함께 추론할 수 있습니다.
GPT-5.6 Sol은 대규모 작업 컨텍스트에서 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 전문 연구, 멀티모달 문서 분석을 수행하는 데 적합합니다.
대규모 코드베이스를 이해하고 종속성을 추적해 여러 구성요소와 파일에 걸친 변경을 설계합니다.
방대한 자료를 검토하고 상충하는 해석을 비교해 근거 있는 결론을 포함한 체계적인 보고서를 작성합니다.
텍스트, 도표, 인터페이스 캡처, 스캔 페이지가 포함된 문서를 평가해 근거를 추출하고 불일치를 파악합니다.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 49.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 69.7 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 89.8% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 36.6% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 55.4% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 60.6% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 66.5% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 67.7% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 76.0% |
지표 출처 Artificial Analysis
TokenHub에서 GPT-5.6 Sol를 사용할 때 자주 묻는 질문입니다.
GPT-5.6 Sol는 TokenHub에서 제공되는 GPT-5.6 Sol 시리즈 모델입니다. 채팅, 추론, 글쓰기, API 기반 워크플로에 사용할 범용 AI 모델이 필요한 사용자에게 적합합니다.
대화형 어시스턴트, 콘텐츠 초안 작성, 요약, 구조화된 데이터 추출, 코드 지원, 다단계 작업 자동화에 적합합니다.
강점은 범용 작업 처리, 명확한 지시 따르기, TokenHub를 통한 유연한 통합입니다. 표준 버전은 일상적인 사용, 빠른 반복, 비용을 중시하는 작업에 실용적입니다.
모든 AI 모델과 마찬가지로 중요한 출력은 정확성을 검토하고, 운영 적용 전 자체 데이터로 프롬프트를 테스트하며, 지연 시간, 비용, 품질을 대안 모델과 비교해야 합니다.
TokenHub 요청에서 모델을 “GPT-5.6 Sol”로 선택하고 계정 엔드포인트와 인증 정보를 사용하세요. temperature, max tokens, streaming 같은 매개변수는 애플리케이션 요구에 맞게 설정하면 됩니다.
실제 작업을 반영한 작은 평가 세트로 먼저 테스트하는 것이 좋습니다. 답변 품질, 신뢰성, 지연 시간, 비용의 균형이 작업에 가장 잘 맞는 모델을 선택하세요.
하나의 API 키로 GPT-5.6 Sol과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.