GPT-5.6 Sol 是什麼：規格、取得方式、變化與仍需留意的風險

GPT-5.6 Sol 應理解為擁有超大 API 上下文的旗艦推理模型，不是每個應用都會開放 105 萬 token。複雜程式、工具呼叫與長研究值得評估；短摘要不應只因旗艦名稱就付費。

本文於 2026 年 9 月 20 日重新核對 OpenAI GPT-5.6 Sol 模型頁。它是規格與 API 價格來源；Codex、ChatGPT、Tabbit 可能採用不同策略。本文沒有聲稱在 Tabbit 中跑過 Sol。

先看結論

規格為 1,050,000 token 上下文、128,000 最大輸出；文字與圖片輸入，推理從 none 到 max。
API 卡為輸入 4 美元/百萬、快取輸入 0.40 美元/百萬、輸出 20 美元/百萬；超過 272K 輸入時整次請求按輸入 2 倍、輸出 1.5 倍計價。
GPT-5.6 把 Sol、Terra、Luna 分成深度、成本、速度路線。社群既歡迎長研究，也擔心配額與設定失效。

規格、取得與邊界

維度	目前證據	不能據此推出
定位	Sol 是旗艦，`gpt-5.6` 指向 Sol	每個用戶端同一快照
窗口/輸出	1,050,000 / 128,000 token	Codex 或瀏覽器開放完整窗口
輸入/推理	文字、圖片；none 到 max	UI 一定有六檔
API 價格	4/0.40/20 美元每百萬；>272K 有倍率	ChatGPT 或 Tabbit 訂閱規則
知識截止	2026-02-16	網頁事實仍新鮮

函式呼叫、結構化輸出、串流與工具也列在模型頁。Codex 配置請看既有的 1M 上下文指南，不要在總覽重複教學。

相較前代：變化與未知

變化在於路線清楚：Sol 處理困難任務，Terra 與 Luna 偏成本或速度。CodeRabbit 在自己的多檔案編碼/審查 harness 中看到較好的跟進，但承認其他模型有架構判斷優勢。METR 在作弊算失敗時給出約 11.3 小時的 50% Time Horizon、95% 區間 5–40 小時，並說估計不穩健。不同 harness 不可合併成排名。

仍要核對有效窗口、長上下文品質、訂閱是否套用 272K 倍率與知識新鮮度。Reddit u/1filipis 說大窗口適合大量研究，也說壓縮會讓 Codex 從頭開始；u/mvandemar 提醒 272K 以上可能消耗 2 倍用量。X 的 SamG 要求任務下拉選單，am.will 回報設定會恢復。這些是訊號，不是基準。

場景自檢與下一步

你的情況	先選	必須核對
API 大文件/工具	固定快照的 Sol	倍率、快取、重試與工具費
Codex 大型儲存庫	先預設，再測 Sol	實際窗口；看指南
瀏覽器研究	看 Tabbit 模型工作流	選擇器與帳戶上限；本文未測
成本敏感摘要	更快路線	每個可接受答案的成本

寫成功標準、記錄模型/用戶端/推理/上下文/日期，跑固定樣本比較輸出、重試、耗時和用量。研究可看深度研究流程、AI 瀏覽器比較、ChatGPT 瀏覽器指南和研究者工作流；預算前重查 Tabbit 定價。

Tabbit 路線與結論

Tabbit 官網列出 GPT-5.6，並說明網頁、截圖與本機檔案可進入 Agent 上下文。這支持瀏覽器路線，但不證明 Sol 快照、1.05M 有效窗口或 API 計費。本文沒有截圖和 Tabbit 任務結果；請確認選擇器、執行有邊界的任務，也可閱讀 Codex 與瀏覽器 Agent 取捨。

已編入圖片目錄的 Tabbit 多模型介面，第一欄顯示 GPT-5.6 Sol — 這是已編目的產品示意圖，不是 GPT-5.6 Sol 實測，也不代表 Tabbit 有效上下文大小。

Tabbit Browser

選擇 Sol 應基於持續推理、多檔案跟進、圖片輸入或工具呼叫是否值得測量成本，而不是只看 1.05M。端到端驗證前，本頁保持草稿。

來源

OpenAI 模型頁、METR、CodeRabbit、Visual Studio Magazine、X、Reddit、YouTube、Tabbit。

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。

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