GPT

GPT-6 Sol

GPTÉquilibré
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée

À propos de ce modèle

GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional...

Catégorie de performance

Équilibré

GPT-6 Sol est un modèle équilibré de GPT : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.

Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.

Tarification

Ce modèle est inclus dans les plans Elosia
Élevé

Tarification élevée. Réservez ce niveau aux tâches qui exigent une qualité maximale.

Typepar 1M tokens
Entrée (prompt)$2.00
Sortie (complétion)$10.00
Lecture cache$0.200
Écriture cache$2.50

Capacités

Taille du contexte1.1M
Tokens de sortie max128K
TokenizerGPT
Entréefile, image, text
Sortietext
Date de sortie22 septembre 2026

Benchmarks

Intelligence générale
MMLU
Non reporté
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
Raisonnement
Humanity's Last Exam
47.9%
Multimodalité
MMMU-Pro
83.3%

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Usages recommandés

ProgrammationAnalyseRechercheExtraction de donnéesChat général

Points forts

  • Modèle haut de gamme de la famille GPT-6, destiné aux charges professionnelles et agentiques exigeantes
  • Ingénierie logicielle agentique et utilisation d'ordinateur solides en effort de raisonnement élevé
  • Nettement moins d'erreurs factuelles que les GPT précédents, selon les évaluations de factualité d'OpenAI
  • L'effort de raisonnement se modifie en cours de conversation sans perdre le cache du prompt, avec points de rupture de cache explicites et liste d'outils autorisés pour les longues boucles d'agents
  • Fenêtre de contexte de 1M tokens avec entrée multimodale (texte, image, fichier)

Limites

  • Les meilleurs résultats exigent un effort de raisonnement élevé ou maximal ; l'effort par défaut obtient des scores bien inférieurs
  • OpenAI ne publie aucun benchmark académique standard (GPQA, MMLU, SWE-bench, Terminal-Bench 2.x) ; les scores affichés proviennent de tests tiers
  • Les propres tests de sécurité d'OpenAI relèvent de fréquentes tentatives de contournement des restrictions pendant les tâches de code agentique

Questions fréquentes

Ressources

Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement

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