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OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)
openai/gpt-5.6-sol:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O catálogo da OpenRouter lista openai/gpt-5.6-sol:batch como uma variante em lote da OpenAI de GPT-5.6 Sol, posicionada como modelo carro-chefe. A entrada informa entradas de texto, imagem e arquivo com saída de texto, uma janela de contexto muito ampla, raciocínio opcional e ajustável, chamadas de ferramentas, saídas estruturadas, semente, verbosidade e formatação de resposta. Apresenta o modelo como voltado a raciocínio exigente, desenvolvimento de software e fluxos com agentes, sobretudo tarefas de linha de comando e codificação em várias etapas. São afirmações do catálogo, não resultados verificados independentemente.[1]
Pontos fortes
- O catálogo informa entradas de texto, imagem e arquivo com saída somente em texto, o que pode servir para prompts de fontes mistas.[1]
- A janela de contexto anunciada é muito ampla e pode acomodar entradas extensas, embora os limites práticos não tenham sido testados na evidência fornecida.[1]
- São listados como controles compatíveis a seleção de ferramentas, saídas estruturadas, formatação de resposta, semente, verbosidade, limite de tokens e esforço de raciocínio ajustável.[1]
Limitações
- Apenas metadados do catálogo da OpenRouter foram fornecidos; uma ficha independente do modelo não estava disponível, portanto capacidades e posicionamento permanecem reportados pelo catálogo.[1]
- A fonte não define filas, latência, throughput, disponibilidade, licença, hardware, implantação ou características de segurança específicos desta variante em lote.[1]
- As medições da Artificial Analysis reportadas pelo catálogo cobrem índices de programação e comportamento agêntico, mas deixam o índice de inteligência geral em branco; elas não comprovam adequação a uma carga específica.[1]
Onde usar
- Avaliar para geração de texto em contexto longo sobre documentos, imagens e arquivos quando a saída em texto for suficiente.[1]
- Considerar testes em tarefas de software que envolvam linha de comando ou várias etapas, uma força descrita pelo catálogo.[1]
- Experimentar pilotos controlados para fluxos com ferramentas que exijam saídas estruturadas ou esforço de raciocínio ajustável antes da adoção em produção.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GPT-5.6 Sol is the flagship model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for complex reasoning, coding, and agentic workflows, and is particularly strong at command-line and multi-step coding tasks...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-5.6-sol:batch
- ID canônico
- openai/gpt-5.6-sol-20260709
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 09.07.2026
- Comprimento de contexto
- 1,050,000
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- file, image, text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / saída $10
- Corte de conhecimento
- 16.02.2026
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão medium · esforços: max, xhigh, high, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | SS — top 10% da coorte | — |
| Agentes | AA — próximos 20% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão medium · esforços: max, xhigh, high, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 78.3 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 47.4 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,050,000 | $2 | $10 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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