GPT-6 Sol 的技術規格
| 項目 | GPT-6 Sol |
|---|---|
| 供應商 | OpenAI |
| 模型 ID | gpt-6-sol |
| 模型系列 | GPT-6 |
| 輸入 | 文字、影像 |
| 輸出 | 文字 |
| 上下文視窗 | 1,050,000 個 token |
| 最大輸出 | 128,000 個 token |
| 知識截止 | 2026 年 4 月 20 日 |
| 推理努力 | none, low, medium (default), high, xhigh, max |
| 函數呼叫 | 支援 |
| 結構化輸出 | 支援 |
| 微調 | 不支援 |
| Responses API 工具 | 網路搜尋、檔案搜尋、影像生成、程式碼解譯器、託管 Shell、套用補丁、技能、電腦操作、MCP、工具搜尋 |
| API 端點 | Responses、Chat Completions、Batch、Realtime，以及 OpenAI 列出的其他端點 |
官方模型頁面列出 1.05M-token 的上下文視窗、128K 的最大輸出、六種推理努力設定、文字/影像輸入與文字輸出。頁面同時列出函數呼叫、結構化輸出，以及支援的 Responses API 工具。當 reasoning_effort 設為 none 時，Chat Completions 的函數呼叫可用。
什麼是 GPT-6 Sol？
GPT-6 Sol 是 OpenAI 的 GPT-6 模型，定位介於旗艦款 GPT-6 Astra 與更強調效率的 GPT-6 Luna 之間。根據 OpenAI 目前的模型指南，Sol 是在高要求任務上提供強勁推理能力的選項；Astra 面向最高等級的能力，Luna 則面向高效率、可規模化的重複性工作。
GPT-6 Sol 專注於在推理能力、吞吐量與成本之間取得平衡。OpenAI 強調其主要焦點為複雜程式開發與代理型工作流程，而非僅定位為輕量級對話模型。
GPT-6 Sol 的主要特性
- 1.05M-token 上下文視窗：GPT-6 Sol 能在單次請求中處理非常大量的上下文資訊，適用於倉庫級程式碼、長篇技術文件與多步驟工作流程。
- 可設定的推理：模型支援六種推理等級——
none、low、medium、high、xhigh、max——讓開發者在推理深度與延遲、資源使用之間做權衡。medium為文件記載的預設值。 - 代理型工具使用：透過 Responses API，GPT-6 Sol 支援網路搜尋、檔案搜尋、程式碼解譯器、託管 Shell、電腦操作、MCP、工具搜尋、影像生成等工具。
- 進階程式開發工作流程：OpenAI 將 Sol 定位於複雜程式開發與代理型工作流程，適用於程式庫分析、除錯、重構、工具驅動開發與自動化工程任務。
- 多模態輸入：GPT-6 Sol 接受文字與影像輸入並產生文字輸出，支援包含螢幕截圖、示意圖、圖表在內的視覺化除錯與文件分析工作流程。
- 多種 API 介面：GPT-6 Sol 可透過 Responses API 與 Chat Completions API 使用。當需要內建工具與函數呼叫時，OpenAI 建議使用 Responses API。
GPT-6 Sol 的基準表現
OpenAI 目前公開的 GPT-6 Sol 模型文件未提供可與完整技術規格頁面相匹配的一般基準表，因此不應以不受支援的基準數據作為 Sol 的官方成績。
一個官方評估來源 GPT-6 Astra 系統卡，在 HealthBench 的長度調整報告中，Sol 在 HealthBench Professional 得分 60.8、HealthBench 得分 53.2、HealthBench Hard 得分 30.1、HealthBench Consensus 得分 96.2。該來源指出，較短的預設答案影響了部分 HealthBench 結果，因此這些數字應結合評估方法來解讀，而非作為通用的模型品質分數。
來自 Artificial Analysis 的獨立評估在 2026 年 9 月的版本分析中，報告 GPT-6 Sol 的 Intelligence Index 最高分為 48，且指出 Sol 在每項 Intelligence Index 任務的成本約為 GPT-5.6 Sol 的一半。這屬於外部基準，非 OpenAI 報告數據，應與 OpenAI 的官方測量分開看待。
GPT-6 Sol 與 GPT-6 Astra 與 GPT-6 Luna 的比較
| 模型 | 定位 | 上下文 | 最大輸出 | 推理 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 能力最高的 GPT-6 模型 | 1.05M | 128K | low–max |
| GPT-6 Sol | 複雜程式開發與代理型工作流程 | 1.05M | 128K | none–max |
| GPT-6 Luna | 高效率、高批量的工作負載 | 1.05M | 128K | none–max |
差異主要在工作負載定位，而非上下文容量：根據 OpenAI 的模型目錄，三款目前的 GPT-6 旗艦模型皆具備 1.05M-token 的上下文視窗與 128K 的最大輸出。OpenAI 建議 Astra 用於最嚴苛的推理與程式開發、Sol 用於在高要求任務上提供強勁推理、Luna 用於規模化的高效率工作。
GPT-6 Sol 的限制
- 不支援微調：OpenAI 目前列出 GPT-6 Sol 不支援微調。
- 僅文字輸出：雖然可接受影像輸入，但其文件記載的輸出模態為文字。
- 音訊與視訊不支援為模型模態：OpenAI 列出此模型不支援音訊與視訊作為輸入/輸出模態。
- 依賴工具的工作流程應使用 Responses API：OpenAI 建議在需要內建工具與函數呼叫時使用 Responses API。當
reasoning_effort設為none時，Chat Completions 對 Sol 的函數呼叫也受支援。 - 推理等級會影響行為：開發者應在自身工作負載上基準測試不同的
reasoning.effort設定，而非假設最高設定總是最佳。
GPT-6 Sol 的使用情境
大規模軟體工程
結合 1.05M-token 上下文視窗、可設定推理與代理型工具，GPT-6 Sol 適用於倉庫層級的開發任務，如程式碼分析、重構、除錯、測試生成與多檔案變更。
代理型工作流程
GPT-6 Sol 能透過 Responses API 結合推理與工具，包括網路搜尋、檔案搜尋、程式碼解譯器、託管 Shell、電腦操作、MCP 與工具搜尋等。適合需要模型進行多步推理並與外部工具互動的應用。
長上下文文件分析
百萬級上下文可支援大型技術規格、研究合集、原始碼庫、合約或其他長篇輸入，能保持大量上下文對重點分析的重要性。
視覺化軟體除錯
由於 GPT-6 Sol 接受影像輸入，開發者可在程式開發或分析工作流程中加入螢幕截圖、示意圖、圖表與其他視覺材料。
企業知識性工作
模型的長上下文、結構化輸出、函數呼叫與工具生態，適用於以文件為中心的企業工作流程、內部知識系統、研究助理與自動化分析管線。
如何透過 CometAPI 存取 GPT-6 Sol API
CometAPI 目前在其模型目錄中列出 GPT-6 Sol（gpt-6-sol）。
步驟 1：建立 CometAPI API 金鑰
建立或登入 CometAPI 帳戶，並在「API Keys」區域產生 API 金鑰。
步驟 2：選擇 GPT-6 Sol
使用模型 ID：
gpt-6-sol
CometAPI 提供與 OpenAI 相容的介面，開發者可沿用既有的 OpenAI SDK 結構，同時更換 API 基底 URL 與模型識別碼。
步驟 3：送出請求
將 CometAPI 的基底 URL 設為：
https://api.cometapi.com/v1
然後指定 gpt-6-sol 為模型。相同的整合方式可用於透過 CometAPI 在支援的模型間切換，而無需為每個模型建立獨立的供應商整合。CometAPI 本身文件列出該模型的 Chat Completions 與 Responses 端點。