OPENAIモデルガイド

GPT-5.6 Sol API

複雑な業務、高度なコード開発、推論、長時間のエージェント作業向けのOpenAI最上位モデルGPT-5.6。

主な仕様仕様を2026年9月1日に確認
公式モデルIDgpt-5.6-sol
コンテキスト / 最大出力1.05M / 128K
公式入力/出力料金・1Mあたり$4 入力 / $20 出力
推論none · low · medium · high · xhigh · max
選び方の目安Solは難しい作業で品質を重視するときの選択肢です。すべてのリクエストの基本にはしません。
向いている用途

価値の高いコード開発、大きなリポジトリ変更、深い調査、失敗の損失が大きいエージェント。

向いていない用途

分類、抽出、大量の書き換え、Terra・Lunaが安定して合格する作業。

02

選び方と連携

01

GPT-5.6 Sol API料金の内訳

GPT-5.6 Sol(gpt-5.6-sol)はトークン使用量で請求します。下の料金は1Mトークンあたりの米ドルです。LLMFly AIのグループ倍率0.3xは適用済みです。再度掛けないでください。公式参考価格は別表示です。サイトのモデル一覧スナップショットを使用しているため、実行前に最新一覧とアカウント料金を確認してください。

例:未キャッシュ入力10,000トークンと出力1,000トークンなら、LLMFly AIのトークン料金は約$0.024です。キャッシュ書き込み、ツール、再試行などは含みません。

  • 平台と提供元は別の入力料金帯を使います。公式の長文倍率をLLMFly AI料金に掛けないでください。
  • 未掲載は無料ではありません。キャッシュ読み取り、書き込み、未キャッシュ入力は各項目に分けて計上してください。
  • トークン料金=各項目のトークン数×100万あたりの単価÷1,000,000。ツールなどの費用は別に加えます。
料金の出典入力トークン/1回入力出力キャッシュ保存キャッシュ読込1時間キャッシュ書き込み
LLMFly AI0 < トークン数 ≤ 272,000$1.5$9$1.875$0.15$1.875
LLMFly AIトークン数 > 272,000$3$13.5$3.75$0.3$3.75
公式参考価格0 < トークン数 ≤ 272,000$5$30$6.25$0.5$6.25
公式参考価格トークン数 > 272,000$10$45$12.5$1$12.5
02
品質重視

GPT-5.6 Solを選ぶ理由

より難しい業務で、さらに高い能力が必要なときにSolが役立ちます。 本番の基準はTerraにし、失敗した作業や高リスク作業だけSolへ回してください。

  • リポジトリ全体の開発と複数ファイルのリファクタリング。
  • 複数ツールを組み合わせる長時間エージェント。
  • 誤った結論の損失が大きい、多くの資料を使う調査。
  • 最安単価より、最初の結果の品質を重視する業務。
03
シリーズ内の選び方

GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの比較

グレード名だけで選ばないでください。 同じ作業、ツール、合格基準で比較し、品質向上が追加料金に見合う場合だけSolを使います。

判断項目SolTerraLuna
基本的な用途品質重視本番の基準モデル費用重視
まず試す用途難しいコード開発・複雑なエージェント一般的な開発・業務フロー抽出・分類・大量処理
上位モデルに切り替える条件—Terraが品質基準を満たさない再試行でLunaの節約効果がなくなる
公式入力/出力料金$4 / $20$2 / $12$0.20 / $1.20
04
長いコンテキストの費用

1.05Mコンテキストを使う価値がある場面

  • 取得した文章、ツールログ、重複ファイルを整理してください。
  • 固定の共通部分と変わる内容を分け、実際のキャッシュ命中を測ります。
  • 長い履歴は圧縮・要約し、全文をずっと再送しないでください。
  • 大きなリクエストが完了するかだけでなく、採用できる結果の費用と品質を評価してください。
05
エージェントの設計

推論とツール実行を設定する

Solの推論はnone~maxで設定できます。 mediumを基準にし、難しいサンプルだけ上げます。推論レベル、ツール実行回数、出力長をまとめて記録してください。

  • ストリーミング、関数呼び出し、構造化出力。
  • Responses APIツール:Web・ファイル検索、コード実行、ホスト型シェル、PC操作、MCP、ツール検索。
  • 大きなリポジトリ・文書集向けの1.05Mトークンコンテキスト。
  • 推論は6段階、公式の初期値はmedium。
06
連携方法

LLMFly AIで最初のSolリクエストを送る

例は提供元のモデルIDを使っています。 本番前に一覧からAPIキーで使えるIDをコピーし、通常応答のリクエスト、エラー処理、利用履歴を確認します。

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the tradeoffs in three bullets."}],
    "stream": false
  }'
07
本番前の評価

切り替え条件を決めてSolを評価する

  • Terraで代表的な作業を20~50件実行し、失敗を分類します。
  • 価値がある失敗サンプルだけSolへ送り、追加で合格できた数を測ります。
  • 採用結果ごとの費用、最初のトークンまでの時間、総待ち時間、ツール再試行を記録します。
  • すべてをSolへ送らず、自動切り替えの条件を明確に決めてください。
08
制約

Solに向いていない用途

  • 簡単な分類、抽出、大量の書き換えには、通常は過剰です。
  • 入力272Kトークン超では、リクエスト全体に高い長文料金を適用します。
  • コンテキストが大きくても、情報の選別と重複削除は必要です。
  • 選んだLLMFly AI接続先で、エンドポイントとツールを確認する必要があります。
09
出典の範囲

GPT-5.6 Sol仕様の出典と利用時の注意

仕様と公式定価はOpenAI GPT-5.6 Sol資料で確認しました:https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol。 モデル一覧でLLMFly AIのID、キー権限、利用可否、料金を確認してください。

よくある質問

GPT-5.6 SolとTerraの実用上の違いは?

難しい作業で品質を伸ばすならSol。通常の本番基準にはTerraが向いています。 Solで採用できる結果が十分増え、追加料金に見合うか試してください。

1.05Mコンテキストを使い切るべきですか?

いいえ。 まず必要な情報を選び、重複を減らし、圧縮してください。入力272Kトークン超の高い料金帯も含めて計算します。

Solの推論レベルは?

mediumから始め、難しいサンプルでhigh、xhigh、maxを試してください。待ち時間、出力数、ツール実行も記録します。

Solを使わなくてよいリクエストは?

安定した分類、抽出、書き換えや、Terra・Lunaで確実に扱える作業は、通常は最上位モデルが不要です。

LLMFly AIのモデルIDは必ずgpt-5.6-solですか?

必ずしも同じではありません。例は公式IDです。モデル一覧からAPIキーで使える現在のIDをコピーしてください。

お使いの作業でGPT-5.6 Solを試す

APIキーを作り、モデルIDを確認し、代表的な小さなリクエストから始めてください。

APIキーを取得