Okou पर GPT 5.6 Sol। OpenAI का नवीनतम फ्लैगशिप रीज़निंग मॉडल
OpenAI की GPT-5.6 प्रीव्यू पीढ़ी का फ्लैगशिप टियर। OpenAI की ओर एजेंटिक कोडिंग, गहन रीज़निंग और लंबे कंप्यूटर-यूज़ लूप्स के लिए सबसे मज़बूत विकल्प।
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT 5.6 Sol, OpenAI की GPT-5.6 प्रीव्यू पीढ़ी का शीर्ष टियर है और वह मॉडल है जिसे आप तब चुनते हैं जब काम को गहन रीज़निंग और भरोसेमंद टूल-यूज़ दोनों की ज़रूरत हो: मल्टी-स्टेप एजेंट लूप्स को ऑर्केस्ट्रेट करना, ऐसे कोड एडिट जो पहली बार में ही सही उतरने चाहिए, और ऐसे कंप्यूटर-यूज़ वर्कफ़्लो जो कई GUI एक्शन में फैले हों।
वेंडर लिस्ट प्राइस $5 / $30 प्रति 1M टोकन है, कैश्ड इनपुट $0.50 / 1M पर। यह Okou पर ×2 क्रेडिट टियर पर बैठता है — फ्रंटियर-फ्लैगशिप प्राइस बैंड — इसलिए लागत-प्रभावी पैटर्न यह है कि GPT 5.6 Terra या Claude Sonnet 4.6 को हर जगह डिफ़ॉल्ट रखें और केवल सबसे कठिन चरणों को Sol पर रूट करें। GPT-5.6 फ़िलहाल Okou पर एक प्रीव्यू फ़ैमिली है; जब तक Sol ग्रैजुएट नहीं हो जाता तब तक GPT-5.5 ही डिफ़ॉल्ट OpenAI मॉडल बना रहता है।
GPT 5.6 Sol क्या है?
जुलाई 2026 प्रीव्यू (GPT-5.6 फ़ैमिली का शीर्ष टियर) · GPT-5.6 फ़ैमिली का फ्लैगशिप टियर, GPT 5.6 Terra और GPT 5.6 Luna से ऊपर। एजेंटिक कोडिंग और रीज़निंग के लिए OpenAI का नवीनतम फ्रंटियर मॉडल।
GPT-5.6, OpenAI की नवीनतम GPT पीढ़ी है, जिसे जुलाई 2026 में एकल मॉडल के बजाय तीन-टियर फ़ैमिली — Sol, Terra और Luna — के रूप में पेश किया गया। Sol फ्लैगशिप है: वह टियर जिसे OpenAI सबसे कठिन एजेंटिक-कोडिंग, रीज़निंग और कंप्यूटर-यूज़ काम के लिए स्थापित करता है। 400K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और reasoning_effort पैरामीटर GPT-5.5 से बिना बदलाव के आगे बढ़ते हैं, इसलिए मौजूदा Codex एजेंट बिना दोबारा लिखे ही इसमें फिट हो जाते हैं।
GPT-5.5 (पिछला फ्लैगशिप) के मुकाबले, Sol प्रति टोकन रीज़निंग पर ज़्यादा कंप्यूट खर्च करता है और, OpenAI की प्रीव्यू सामग्री में, मल्टी-फ़ाइल रीफ़ैक्टर पर मज़बूत पहले-प्रयास वाले पैच उतारता है, लंबे लूप्स पर कम ग़लत-रूट किए गए टूल कॉल करता है, और ग्रैजुएट-साइंस रीज़निंग तथा कॉम्पिटिशन मैथ में बढ़त हासिल करता है। इसका ट्रेड-ऑफ यह है कि यह GPT-5.5 का लिस्ट प्राइस ($5 / $30 प्रति 1M टोकन) और Okou पर ×2 क्रेडिट मल्टीप्लायर साझा करता है, यही वजह है कि OpenAI, Sol को हर-जगह-डिफ़ॉल्ट के बजाय प्लानर या एस्केलेशन टियर के रूप में प्रस्तुत करता है।
चूँकि GPT-5.6 एक प्रीव्यू फ़ैमिली है, प्रकाशित आँकड़े शुरुआती हैं और बदलेंगे। OpenAI ने फ्रंटियर मॉडलों में SWE-bench Verified पर ट्रेनिंग-डेटा संदूषण को चिह्नित किया है, इसलिए किसी भी परम स्कोर को दिशासूचक मानें। टिकाऊ संकेत संरचित व्यवहार है: टूल-कॉल सटीकता, कंप्यूटर-यूज़ विश्वसनीयता और पहले-प्रयास वाली पैच गुणवत्ता, जिन सभी में प्रीव्यू डेटा GPT-5.5 पर सुधार दिखाता है।
GPT 5.6 Sol में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GPT 5.6 Sol, GPT-5 लाइन से 400K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो बनाए रखता है, जिसका बिल पूरी विंडो में मानक इनपुट प्राइसिंग पर होता है। यह reasoning_effort पैरामीटर, प्रॉम्प्ट कैशिंग (जहाँ कैश्ड इनपुट का बिल इनपुट दर का दसवाँ हिस्सा — $0.50 / 1M — प्लस कैश-राइट शुल्क ($6.25 / 1M) होता है), और Responses API सतह का समर्थन करता है जिसे codex CLI डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल करता है। टूल-यूज़, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और कंप्यूटर-यूज़ GPT-5.5 से आगे बढ़ते हैं। इनपुट टेक्स्ट, विज़न और कोड में मल्टीमोडल हैं; कोई नेटिव इमेज जनरेशन नहीं है (Images API का उपयोग करें)।
एक नज़र में specs
GPT 5.6 Sol benchmarks
OpenAI की GPT-5.6 Sol सामग्री से प्रीव्यू आँकड़े, सार्वजनिक GPT-5.5 नंबरों के मुकाबले दिखाए गए। सभी प्रतिशतों को दिशासूचक मानें: फ़ैमिली प्रीव्यू में है और OpenAI ने फ्रंटियर मॉडलों में SWE-bench Verified पर ट्रेनिंग-डेटा संदूषण चिह्नित किया है।
GPT 5.6 Sol pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GPT 5.6 Sol व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
टूल रूटिंग
GPT-5.6 फ़ैमिली में ग़लत-रूट किए गए टूल कॉल की सबसे कम दर। GPT-5.5 के मुकाबले अंतर कठिन एज केस पर दिखता है: कंडीशनल टूल चयन, गहराई से नेस्टेड आर्गुमेंट, और लंबे रीज़निंग खंडों के बाद डिस्पैच किए गए टूल कॉल।
पहले-प्रयास वाले कोड एडिट
फ़ैमिली में सबसे मज़बूत पैच गुणवत्ता। सही विकल्प जब किसी एजेंट को ऐसा कोड बदलना हो जो कंपाइल होता रहे और टेस्ट पास करता रहे, खासकर जब पैच कई फ़ाइलों में फैला हो। प्रीव्यू SWE-bench Verified इसे सीधे दर्शाता है।
कंप्यूटर यूज़
मल्टी-स्टेप GUI अनुक्रमों पर GPT-5.5 से अधिक विश्वसनीय, यही OSWorld डेल्टा दर्शाता है। इसे तब चुनें जब एजेंट दर्जनों चरणों तक ब्राउज़र या डेस्कटॉप ऐप चलाए और बीच-रन पटरी से उतरना महँगा हो।
स्पीड
Terra से धीमा और Luna से बहुत धीमा। शुरुआती परीक्षण में मीडियम एफ़र्ट पर लगभग 70 tokens/sec। इसे उन चरणों के लिए सुरक्षित रखें जिन्हें वास्तव में अतिरिक्त रीज़निंग गहराई की ज़रूरत हो और हल्के टियरों को समानांतर में चलाएँ।
हैलुसिनेशन व्यवहार
Sol, GPT-5 लाइन से OpenAI का सख़्त कैलिब्रेशन साथ लाता है और गढ़ने के बजाय अनिश्चितता स्वीकार करने की ओर झुकता है, यही कारण है कि टीमें ऊँचे-दांव वाली रीज़निंग के लिए प्रीमियम चुकाती रहती हैं भले ही सस्ते मॉडल बेंचमार्क पर पकड़ बना रहे हों।
GPT 5.6 Sol के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
मल्टी-टूल प्लान चलाने वाला ऑर्केस्ट्रेटर
Sol को उस प्लानर के रूप में उपयोग करें जो किसी अनुरोध को दस चरणों में तोड़ता है, प्रत्येक को Terra- या Luna-टियर सब-एजेंट को सौंपता है, और परिणामों को वापस जोड़ता है। Sol को केवल प्लानर परत पर चलाना उसे शुरू से अंत तक चलाने की तुलना में एक अंश खर्च करता है, और अधिकांश गुणवत्ता बरकरार रहती है।
पहले-प्रयास वाले कोड एडिट जो CI रन बर्बाद नहीं करते
Sol से कहें कि 50-फ़ाइल कोडबेस को एक ORM से दूसरे में माइग्रेट करे, किसी उलझे मॉड्यूल को रीफ़ैक्टर करे, या पूरे रेपो में सुरक्षा फ़िक्स लागू करे। पैच फ़ैमिली के किसी भी अन्य टियर की तुलना में पहले प्रयास में अधिक बार साफ़-सुथरा लागू होता है — और यही आपके CI बिल में झलकता है।
कंप्यूटर-यूज़ एजेंट जिसे वर्कफ़्लो पूरा करना ही है
जब एजेंट किसी मल्टी-स्टेप बुकिंग फ़्लो, डेस्कटॉप ऐप, या पुराने एडमिन UI के ज़रिए ब्राउज़र चलाता है, तो Sol का मज़बूत OSWorld स्कोर कम बीच-रन पटरी से उतरना और कम मानवीय हस्तक्षेप का अर्थ रखता है।
कठिन-गणित या कठिन-विज्ञान रिसर्च चरण
कॉम्पिटिशन-स्तर का मैथ सेट या ग्रैजुएट फ़िज़िक्स व्युत्पत्ति दें और Sol उसे उन ऑफ़-बाय-वन चूकों के बिना हल करता है जो हल्के टियरों पर दिखती हैं। AIME 2025 और GPQA Diamond ठीक यही व्यवहार पकड़ते हैं।
GPT 5.6 Sol को कब छोड़ें
Sol को उच्च-मात्रा वाले नियमित काम पर छोड़ दें जहाँ GPT 5.6 Terra आधी क्रेडिट लागत पर वही गुणवत्ता सीमा छूता है, लेटेंसी-संवेदनशील चैट उत्तरों पर जहाँ GPT 5.6 Luna बहुत तेज़ है, और बल्क क्लासिफ़िकेशन या एक्सट्रैक्शन कामों पर जहाँ Luna सस्ता समर्थित विकल्प है।
GPT 5.6 Sol बनाम अन्य models
GPT 5.6 Sol बनाम GPT 5.6 Terra
Terra, GPT-5.6 फ़ैमिली का संतुलित वर्कहॉर्स है और अधिकांश एजेंटों के लिए सही विकल्प है। Sol में तभी प्रमोट करें जब Terra कठिन रीज़निंग, लंबे एजेंटिक लूप्स या पहले-प्रयास वाले कोड एडिट पर स्पष्ट रूप से विफल हो — आमतौर पर उस ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में जो नीचे Terra और Luna को सौंपता है।
GPT 5.6 Sol बनाम GPT-5.5
समान भूमिका, नई पीढ़ी। Sol, GPT-5.5 का प्रीव्यू उत्तराधिकारी है, उसी लिस्ट प्राइस और क्रेडिट टियर पर, एजेंटिक कोडिंग और कंप्यूटर यूज़ पर मज़बूत प्रीव्यू स्कोरों के साथ। जब तक GPT-5.6 प्रीव्यू से ग्रैजुएट नहीं हो जाता, GPT-5.5 Okou पर डिफ़ॉल्ट OpenAI मॉडल बना रहता है; जब आप नवीनतम रीज़निंग गहराई चाहें तो Sol चुनें।
GPT 5.6 Sol बनाम Claude Opus 4.8
अलग फ़ैमिलियों में समकक्ष फ्लैगशिप: ऊँचे-दांव वाला ऑर्केस्ट्रेटर जिसमें आप तब एस्केलेट करते हैं जब सस्ता टियर विफल हो। Opus 4.8 के पास 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और Anthropic की सुरक्षा प्रोफ़ाइल है; Sol के पास Codex इकोसिस्टम और OpenAI के कंप्यूटर-यूज़ स्कोर हैं। इस आधार पर चुनें कि आपके मौजूदा एजेंट किस फ्रेमवर्क को लक्षित करते हैं।
निष्कर्ष: क्या आपको GPT 5.6 Sol इस्तेमाल करना चाहिए?
GPT 5.6 Sol, OpenAI की ओर सबसे नया एस्केलेशन टियर है। Terra को डिफ़ॉल्ट रखें; Sol में केवल उन विशिष्ट चरणों पर प्रमोट करें जहाँ Terra स्पष्ट रूप से कम पड़ता है, और उम्मीद रखें कि प्रीव्यू स्कोर बदलते रहेंगे।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GPT 5.6 Sol की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?
400,000 टोकन, प्रति उत्तर 128K तक टोकन आउटपुट के साथ। पूरी विंडो मानक दरों पर बिल होती है।
क्या GPT-5.6 Okou पर आम तौर पर उपलब्ध है?
यह प्रीव्यू में है। तीनों टियर — Sol, Terra और Luna — चुनने योग्य हैं, लेकिन जब तक GPT-5.6 फ़ैमिली ग्रैजुएट नहीं हो जाती, GPT-5.5 डिफ़ॉल्ट OpenAI मॉडल बना रहता है। प्रीव्यू बेंचमार्क नंबर शुरुआती हैं और बदलेंगे।
मुझे GPT 5.6 Terra के बजाय Sol कब चुनना चाहिए?
जब (a) एजेंट प्लानर हो और निर्णय झरने की तरह आगे बढ़ें, (b) रन इतना लंबा हो कि Terra टूल कॉल ग़लत-रूट करने लगे, या (c) आउटपुट को पहले प्रयास में ही साफ़-सुथरा लागू होना हो — कोड एडिट, स्ट्रक्चर्ड पेलोड, कंप्यूटर-यूज़ वर्कफ़्लो।
क्या GPT 5.6 Sol प्रॉम्प्ट कैशिंग का समर्थन करता है?
हाँ। कैश्ड इनपुट $0.50 प्रति 1M टोकन पर बिल होता है — कैश्ड हिस्से पर 10× छूट — जिसमें $6.25 प्रति 1M का कैश-राइट शुल्क होता है। जब भी आपका सिस्टम प्रॉम्प्ट या टूल स्कीमा कॉल्स में स्थिर रहे, इसका उपयोग करना उपयोगी है।
GPT 5.6 Sol, Okou पर कौन-सा फ्रेमवर्क इस्तेमाल करता है?
Codex। Okou, GPT-5.6 को Codex फ्रेमवर्क की Responses API सतह के ज़रिए रूट करता है, जिसे codex CLI डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल करता है। Claude Code-फ्रेमवर्क एजेंट Okou पर GPT-5 मॉडलों के साथ संगत नहीं हैं।
विकल्प
Okou पर GPT 5.6 Sol का उपयोग
Okou पर GPT 5.6 Sol तक पहुँचने के दो तरीके
Okou, GPT 5.6 Sol को Okou credits में बिल किए जाने वाले एक Built-in model के रूप में, और OpenAI API key के साथ bring-your-own के ज़रिए समर्थन करता है। Built-in रास्ता Okou Managed routing और नीचे समझाए गए credit multiplier का उपयोग करता है; bring-your-own रास्ता आपको सीधे upstream vendor के साथ बिल करता है और Okou credit conversion को पूरी तरह छोड़ देता है।
Okou की सिफ़ारिश
Okou, GPT 5.6 Sol को एक core agent model के रूप में रखता है, जिसकी सिफ़ारिश Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, और Claude Sonnet 4.6 के साथ उन steps के लिए की जाती है जो किसी agent run के असली परिणाम को संचालित करते हैं। ये वे models हैं जिन्हें हम orchestrator भूमिका के लिए, code-touching agents के लिए, और किसी भी ऐसे step के लिए चुनेंगे जहाँ गलत जवाब महंगा पड़ता है।
Credits और ×2 multiplier
Okou पर हर Built-in model की कीमत Claude Sonnet 4.6 के एक गुणक के रूप में तय की जाती है, जो ×1 credit baseline पर है। GPT 5.6 Sol, ×2 credits पर बिल करता है। Multiplier ही वह है जो आपके Okou invoice पर दिखता है; ऊपर pricing table में vendor सूची मूल्य वह है जो Okou द्वारा इसे credits में बदलने से पहले upstream provider वसूलता है।
GPT 5.6 Sol, ×2 पर बिल करता है, जिसका मतलब है कि यहाँ एक step की लागत Sonnet 4.6 (×1 baseline) पर समकक्ष step के 2× credits है। यह Okou पर एक premium tier है, इसलिए लागत-प्रभावी तरीका यह है कि डिफ़ॉल्ट रूप से एक सस्ता model इस्तेमाल करें और केवल उन्हीं steps को GPT 5.6 Sol पर भेजें जिन्हें वास्तव में अतिरिक्त reasoning गहराई की ज़रूरत है।