GPT-6 Sol API — код, агенты и длинный контекст

Контекст: 1 050 000токенов
Результат: Текстформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-6-sol",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Для GPT-6 Sol указаны контекст 1 050 000 токенов и максимальный ответ 128 000 токенов. Вход — текст, изображения и файлы, выход — текст. Каталог маршрута перечисляет tools и структурированный вывод; работу конкретного инструмента через выбранное подключение проверяют отдельно.

Из требования к изменению — в проверяемый diff

Представьте задачу: поменять расчёт стоимости доставки, не сломав возвраты. Передайте модели действующее правило, несколько тестовых заказов и список затронутых файлов. Сначала попросите найти места, где вычисляется цена, затем составить план изменения и контрольные случаи. После правки агент должен показать diff, выполнить тесты и назвать проверки, которые он не смог запустить. Текст «готово» без результатов команд не подтверждает, что новая логика работает.

Что действительно поместить в длинный контекст

Большое окно полезно, когда задача зависит от спецификации, схемы данных и нескольких модулей. Но отправка всего репозитория может добавить устаревший код и лишний расход. Начните с контрактов и файлов, где происходит расчёт, затем разрешите агенту читать дополнительные участки по необходимости. Если входом служит снимок интерфейса, отдельно приложите значения полей в текстовом виде: точные числа удобнее проверять по данным, а изображение использовать для контекста.

Сравнение с Luna и Sol Pro

Luna логично тестировать на большом потоке простых обращений, а Sol — на заданиях, где нужно удержать несколько ограничений и проверить реализацию. Pro использует тот же базовый Sol с другим режимом рассуждения; для него отдельно измерьте задержку и качество на самых трудных задачах. Выбор делайте по набору собственных тестов, а не по названию уровня модели.

API, токены и коммерческие условия

Одна агентная задача может вызвать модель несколько раз: план, чтение результата инструмента, исправление ошибки, итоговая проверка. Считайте суммарный расход цикла, а не только первый ответ. Для входов свыше 272 тысяч токенов у разработчика могут действовать отдельные условия цены; переносить обычную ставку на все длинные запросы нельзя. В Tokenmost ориентируйтесь на опубликованный розничный тариф и фактический учёт запросов после короткой проверки.

Документация API

Вопросы и ответы

Запустит ли GPT-6 Sol тесты сама?

Нет. Модель может предложить команды и вызвать предоставленный инструмент, но выполнение и права доступа обеспечивает приложение. В отчёте нужно отличать предложенную команду от фактически выполненной.

Можно ли использовать максимум контекста в каждом запросе?

Технический предел не означает, что это разумно по цене и качеству. Для большинства задач лучше передавать отобранные актуальные материалы и измерять расход на полном цикле.