GPT-6 Sol API
1.1M contextgpt-6-sol — текстовая модель-модель от Openai.
computer_usedocument_understandingfile_generationfile_searchfunction_callingprompt_cachingreasoningstreamingvisionweb_search
Попробуйте прямо здесь
GPT-6 Sol Открыть в песочнице
Что умеет GPT-6 Sol
- Computer Use
- Анализ документов
- Генерация файлов
- File Search
- Вызов функций
- Кэширование промпта
- Рассуждения
- Потоковый ответ
- Анализ изображений
- Поиск в интернете
Стоимость
за 1 млн кэшированных входных токенов
<= 272k
66.5 ₽
> 272k
133 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
<= 272k
665 ₽
> 272k
1 330 ₽
за 1 млн записанных в кэш токенов
<= 272k
831 ₽
> 272k
1 663 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
<= 272k
3 325 ₽
> 272k
4 988 ₽
web search
per call
3.33 ₽
code interpreter
per 4GB container
9.97 ₽
Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.
Технические характеристики
Контекст
1,050,000
токенов
Output
128,000
токенов
Vendor
openai
Modality
text
Параметры запроса
Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.
ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
messagesreqarray
—
—Сообщения диалога; content поддерживает текст, изображения и файлы.
max_completion_tokensinteger
min: 1 · max: 128000
8192reasoning_effortenum
none, low, medium, high, xhigh, max
mediumresponse_formatobject
—
—Структурированный ответ.
toolsarray
—
—Инструменты доступны через Responses API; в Chat Completions function calling требует effort=none.
streamboolean
—
falsestoreboolean
—
falsemetadataobject
—
—prompt_cache_keystring
—
—safety_identifierstring
max: 64
—Пример кода
gpt-6-sol_example.py
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
# ── С веб-поиском ──
resp = client.responses.create(
model="gpt-6-sol",
input="Что нового в AI сегодня?",
tools=[{"type": "web_search"}],
)
print(resp.output_text)
# Генерация файла: client.responses.create(model="gpt-6-sol", input="...", tools=[{"type":"code_interpreter"}])