OpenAI GPT 5.6 Sol: AI 大语言模型
使用 OpenAI 的 GPT 5.6 Sol 旗舰模型生成文本。面向数学、代码和科学研究的深度推理。无需订阅。
使用 OpenAI 的 GPT 5.6 Sol 旗舰模型生成文本。面向数学、代码和科学研究的深度推理。无需订阅。
关于此模型
成本分析
| 提供商 | 费用 | 备注 |
|---|---|---|
| muapiapp | $10.00/M 输入, $60.00/M 输出 | 按 Token 计费，每次调用最低 $0.0008。 |
| OpenAI (official) | $5.00/M 输入, $30.00/M 输出 | Official 定价 for the flagship model. Muapiapp matches the official price without a markup on the underlying model tier. |
| Replicate | 暂不可用 | 目前没有专用的 GPT 5.6 Sol 端点。 |
按 Token 计费，每次调用最低 $0.0008。
Official 定价 for the flagship model. Muapiapp matches the official price without a markup on the underlying model tier.
目前没有专用的 GPT 5.6 Sol 端点。
** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。
配置参数
| 参数 | 类型 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| 提示词 | string | 用户消息或指令。 | Solve this complex math puzzle step by step. |
| 图像 URL | string | 多模态请求的可选图像 URL。 | undefined |
| 系统提示词 | string | 可选的系统级指令，用于引导模型行为。 | You are an expert mathematician. |
| 网页搜索开关 | boolean | 启用网页搜索工具以获取实时信息。 | false |
| 推理强度 | 枚举（4 个选项） | 推理深度级别：low、medium、high 或 xhigh。 | low |
用户消息或指令。
Solve this complex math puzzle step by step.多模态请求的可选图像 URL。
undefined可选的系统级指令，用于引导模型行为。
You are an expert mathematician.启用网页搜索工具以获取实时信息。
false推理深度级别：low、medium、high 或 xhigh。
low开发者文档
POST /api/v1/gpt-5-6-sol — 返回 request_id，通过 /api/v1/predictions/{id}/result 轮询结果。
POST /api/v1/gpt-5-6-sol/stream — 返回实时服务器发送事件流（Content-Type: text/event-stream）。每个分块格式为 data: {"choices":[{"delta":{"content":"text"}}]}，以 data: [DONE] 结束。
curl -X POST "https://api.muapi.ai/api/v1/gpt-5-6-sol" \
-H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "Solve this complex math puzzle step by step.",
"reasoning_effort": "xhigh"
}'
常见问答
Sol 是 GPT 5.6 家族中的旗舰推理模型，针对复杂数学、编程和科学研究进行了优化，适合最看重推理深度的场景。
价格按 token 计费：每百万输入 token $10.00，每百万输出 token $60.00，每次调用最低收费 $0.0008。
支持，Sol 可在单条消息中接收混合文本和图像（image_url）输入。
你可以通过传入 reasoning_effort 值来控制推理深度，可选值为 'low'、'medium'、'high' 或 'xhigh'。Sol 专为在高难度问题上充分利用 'high' 和 'xhigh' 设置而设计，不过这会增加延迟。
对于用户期待实时反馈的交互式聊天界面，请使用流式端点（/gpt-5-6-sol/stream）。对于后台任务、工作流和自动化脚本，请使用异步端点（/gpt-5-6-sol）。
对于高吞吐、低延迟的分类任务，请使用 Luna；对于均衡的通用商业和分析工作，请使用 Terra，尤其是在不需要 Sol 的深层推理且希望降低成本时。