GPT-5.6 Sol (US)

GPT-5.6 Sol (US) 属于 gpt-sol 系列，由 Amazon Bedrock 提供调用，2026-07-09 发布，权重不开源。它要解决的是长材料处理与流程自动化中的上下文瓶颈：上下文窗口 1,050,000 tokens，单次最大输出 128,000 tokens，可以把整本手册、整套代码库或多份报告一次性放进同一个请求，而不必先做激进切片。输入模态为文本与图像，输出为文本；能力项包括推理、工具调用、结构化输出与附件输入，适合接入检索、函数调用和表单式返回的完整链路。知识截止时间为 2026-02-16，晚于该时点的信息需要靠外部检索或附件补充。本站第三方跑分暂无收录，因此能力判断只能停留在接口与配置层面，横向强弱需要按自有任务实测。

选型建议需要百万级上下文、结构化输出并接受较高级价差的企业场景可以选它；若追求低成本高并发或需要开源权重，应改看同系列 Global 版本、GPT-6.x 版本或其他模型。

• 解析上百页合同或技术手册，一次性输出结构化字段与风险条目
• 在 Agent 流程中承担工具调用与多步推理决策，串联检索服务与业务接口
• 把设计稿截图与文本需求一同输入，生成可解析的规格说明与改写建议
• 为内部知识库搭建长上下文问答，减少切片检索造成的前后信息丢失
• 批量处理长代码仓库或日志文件，返回固定 JSON 结构供下游程序消费

官方未公开参数规模与网络结构，可确认的是它延续 gpt-sol 系列的多模态输入设计，并以超长上下文和工具调用作为核心接口能力。

• 结构权重不开源，本站只能确认其支持文本与图像输入、文本输出，具体层数、参数规模与训练配方均未披露。
• 上下文窗口约 105 万 tokens，单次输出上限 12.8 万 tokens，适合整本手册、大型代码库或长对话历史一次性放入。
• 能力推理、工具调用、结构化输出与附件输入齐备，便于在 Agent 流程中串联检索、函数调用与可解析返回。
• 披露厂商未公布训练数据构成与对齐细节，架构判断只能停留在接口层面，深入结构信息暂无可靠来源。

开源权重

否

模型家族

gpt-sol

本站未收录该模型的第三方跑分与榜单结果，只能依据接口配置和版本定位做定性判断，精确性能需以自有任务实测为准。

• 强项百万级上下文叠加工具调用与结构化输出，适合长文档问答、多步骤决策这类需要保持前后一致性的任务。
• 短板输出仅限文本，不含图像生成；超长上下文下的首字延迟与长尾成本未见公开数据，横向量化缺少统一基准。
• 适合需要一次吞入大体量材料、并要求返回可解析结构的业务链路；高并发短请求并非它的经济区间。
• 版本作为 5.6 代 US 区版本，知识截止 2026-02-16，此后的事实需依赖检索结果或用户附件补齐。

官方价为输入 4.4 美元/百万 tokens、输出 22.0 美元/百万 tokens、缓存读 0.44 美元/百万 tokens，在同系列中处于偏高档位。

• 定位输入价 4.4、输出价 22 美元/百万 tokens 属该系列较高档，缓存读恰为输入价的十分之一，明显在鼓励前缀复用。
• 横向对比相比 GPT-5.6 Sol (Global) 输入价高约 9.1%，相比 GPT-6 与 GPT-6.1 Sol 各版本高约 50% 至 54.5%。
• 平台差价目前仅 models.dev 及其 amazon-bedrock 条目给出报价，两处价格完全一致，暂时没有跨平台价差可比较。
• 省钱把系统提示与长文档固定在请求前缀并命中缓存读，可把这一部分成本压到输入价的十分之一。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $4.4/M / $22/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 跑分口径本站未收录该模型的第三方跑分与榜单名次，任何能力排序都缺少统一基准，应以自有任务的实测结果为准。
• 部署边界权重不开源，只能通过 Amazon Bedrock 调用，无法本地部署、自行微调或迁移到其他推理栈。
• 区域边界US 区版本定价高于同系列 Global 版本，跨区部署前需先确认数据合规要求与成本差异。
• 模态边界仅支持文本与图像输入、文本输出，涉及图像或音频生成的需求需要另配模型承接。
• 时效边界知识截止 2026-02-16，之后发生的事实无法从模型内部获得，需靠检索或附件补充。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。