GPT-5.6 Sol
- 上下文
- 1.05M
- 最大输出 128K
- 输入价格
- $4.00
- 每百万 tokens · OpenAI API
- 输出价格
- $20.00
- 每百万 tokens
- Epoch Capabilities Index
- 162
- 第 6 名，共 71 个
- LMArena Text
- 1,483
- 第 14 名，共 79 个
在哪里调用
3 个渠道报价 · 按标价显示| 计费项 | 档位 | 价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 标准 | $4.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $2.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $2.00 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $8.00 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $20.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $10.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $10.00 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $40.00 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $0.40 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.20 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.20 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $0.80 / 百万 tokens | |
| 缓存写入 | 标准 | $5.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $2.50 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $2.50 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $10.00 / 百万 tokens | |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-5-6-sol | ||
| 输入 | 标准 | $4.00 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $8.00 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $20.00 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $40.00 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $0.40 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $0.80 / 百万 tokens | |
| 缓存写入 | 标准 | $5.00 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $10.00 / 百万 tokens | |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-5-6-sol | ||
| 输入 | 标准 | $4.40 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $8.80 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $22.00 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $44.00 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $0.44 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $0.88 / 百万 tokens | |
| 缓存写入 | 标准 | $5.50 / 百万 tokens |
| Priority 层级 | $11.00 / 百万 tokens | |
变更
全部变更 →- OpenAI API 移除 8 项报价 输入（提示超过 272K tokens） $8.00 · 输出（提示超过 272K tokens） $30.00 · 缓存读取（提示超过 272K tokens） $0.80 · 输入（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $16.00 · 另有 4 项
厂商自报评分
由 OpenAI 发布，测试条件以其说明为准| 基准 | 测试设置 | 分数 |
|---|---|---|
| SWE-bench Pro | — | 64.6% |
| DeepSWE 1.1 | — | 72.7% |
| Terminal-Bench 2.1 | single agent | 88.8% |
| ultra (multi-agent, 4 agents) | 91.9% | |
| OSWorld 2.0 | set and scoring not stated | 62.6% |
| v2026.08.08 offline set, partial score; maximum across effort levels | 65.7% | |
| BrowseComp | single agent | 90.4% |
| ultra (multi-agent, 4 agents) | 92.2% | |
| GPQA Diamond | — | 94.6% |
| MMMU-Pro | no tools | 83% |
| with tools | 84.6% | |
| MRCR v2 | 8-needle, 256K–512K | 91.5% |
| 8-needle, 512K–1M | 73.8% | |
| Terminal-Bench 4.0 | maximum across effort levels | 37.3% |
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 162
第 6 名，共 71 个上榜模型 · 置信区间 159.6–165.9
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text 1,483
第 14 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,479–1,488 · 34,258 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 89.1%
第 3 名，共 56 个上榜模型 · max effort · ±1.85
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · GPQA Diamond 93.5%
第 9 名，共 64 个上榜模型 · max effort · ±1.57
其他版本：low effort 89.9% · reasoning off 82.8%
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Chinese 1,538
第 8 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,526–1,550 · 2,675 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Coding 1,531
第 14 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,524–1,538 · 9,391 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Vision 1,280
第 20 名，共 49 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,272–1,289 · 7,729 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月13日 · 我们做的改动