モデル詳細
GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Solは、OpenAIのGPT-5.6シリーズの代表的なモデルです。複雑な推論、コーディング、エージェント型ワークフローに適しており、特にコマンドライン処理や複数ステップのコーディングタスク、長期的な問題解決に優れています。
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-5.6-sol
- コンテキスト長
- 1.05M
- 最大出力
- 128K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-07
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
段階料金
単位: /1M Tokens
| ティア | 入力 /1M Tokens | 出力 /1M Tokens | キャッシュ読み取り /1M Tokens | キャッシュ書き込み /1M Tokens |
|---|---|---|---|---|
| standard Length ≤ 272K | $4.0000 | $20.0000 | $0.4000 | $5.0000 |
| long_context Length > 272K | $8.0000 | $30.0000 | $0.8000 | $10.0000 |
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト
GPT-5.6 Sol はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,050,000 トークン、1 回の最大出力は 128,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
1,050,000 context、出力上限 128,000
GPT-5.6 Sol の採用前に、入力が 272,000 トークンを超えると上位の料金帯に切り替わります、標準入力は $4.00/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2026-02-16、2026-07-09 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
GPT-5.6 Sol は 1,050,000 トークンの context を同じ経路で提供
1,050,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で GPT-5.6 Sol を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-5.6-sol に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
GPT-5.6 Solは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
GPT-5.6 Solは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
GPT-5.6 Solはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
GPT-5.6 Solは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
GPT-5.6 Solはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してGPT-5.6 Solを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)
09
FAQ
GPT-5.6 Sol のプロンプトキャッシュでは、標準入力の場合、$4.00/100万トークン ではなく $0.40/100万トークン でキャッシュされた入力が課金されます。この節約はキャッシュされたプレフィックスのみに適用され、リクエストの残りの部分は通常どおり課金されます。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。