curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 20 % en dessous des tarifs officiels.
| Scénario | Liste OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Économies / mois |
|---|---|---|---|---|
| Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache) | $27.36 | $28.86 | $21.89 | −$5.47≈ $65.66 / an |
| Équipe100M tokens / mois (48M en cache) | $273.60 | $288.65 | $218.88 | −$54.72≈ $656.64 / an |
| Entreprise500M tokens / mois (240M en cache) | $1368.00 | $1443.24 | $1094.40 | −$273.60≈ $3283.20 / an |
OpenAI · 1.05M context · $1.6/M input · $8/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Utilisez GPT-6 Sol lorsqu’une application doit raisonner sur des fichiers, des résultats d’outils et plusieurs étapes d’une tâche. Commencez par un flux de travail représentatif de codage ou d’agent, puis comparez son taux de tâches terminées, sa latence et son coût total avec les autres modèles disponibles.
Contexte de 1,05 M de tokens
Gardez les fichiers du dépôt, les spécifications et les conclusions antérieures dans une seule requête. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens en sortie ; les prompts volumineux nécessitent toujours une discipline de récupération et une vérification des coûts.
Un raisonnement que vous pouvez ajuster
Choisissez none, low, medium, high, xhigh ou max selon la tâche. Commencez par le réglage medium par défaut, puis testez un effort inférieur pour les tâches courantes et un effort supérieur pour les tâches plus difficiles.
Codage et workflows d’agents
Utilisez GPT-6 Sol pour les modifications de code, le débogage et les plans qui nécessitent plusieurs étapes. Gardez l’exécution des outils et la vérification dans votre application ; le modèle propose des actions, tandis que votre flux de travail détermine ce qui s’exécute.
Entrée de texte et d’images
OpenAI documente l’entrée de texte et d’images avec une sortie texte. Utilisez la compréhension d’images pour les captures d’écran ou les diagrammes lorsque la route GPTProto sélectionnée le prend en charge ; ce modèle ne produit pas directement d’images, d’audio ni de vidéo.
GPT-6 Sol est le modèle d'OpenAI pour les tâches de codage et agentiques exigeantes. Son identifiant de modèle publié est gpt-6-sol. Il accepte les entrées textuelles et image, renvoie du texte, et prend en charge le streaming et les sorties structurées en amont. Il s'agit d'un modèle propriétaire hébergé, et non d'un téléchargement open source.
Sol se situe entre Luna et le niveau phare Astra. Choisissez-le lorsque le codage ou le travail en plusieurs étapes nécessite plus de raisonnement qu'une tâche routinière à haut volume. Testez le même travail et les mêmes critères d'acceptation sur tous les niveaux ; comparez les tâches terminées, la latence et le nombre total de tokens, pas seulement les prix catalogue.
| Spécification publiée | GPT-6 Sol |
|---|---|
| ID de modèle OpenAI | gpt-6-sol |
| Fenêtre de contexte | 1,050,000 tokens |
| Sortie maximale | 128,000 tokens |
| Entrée / sortie | Texte et image / texte |
| Effort de raisonnement | none, low, medium (par défaut), high, xhigh, max |
| Streaming / sorties structurées | Pris en charge en amont |
| Fine-tuning | Non pris en charge |
La fenêtre de contexte est une limite de capacité, et non une raison d'envoyer tous les fichiers du dépôt à chaque appel. Récupérez les fichiers pertinents et réservez un budget de sortie pour le patch. Pour les tâches longues, journalisez l'utilisation des tokens, les appels d'outils et si le résultat a passé vos tests ; les tentatives supplémentaires modifient le coût réel.
Codage à l'échelle du dépôt. Fournissez les fichiers et interfaces pertinents pour une modification, puis vérifiez le patch avec vos tests. Cela convient aux modifications multi-fichiers, aux revues et au débogage.
Travail agentique. Votre application gère la recherche, l'accès aux fichiers et l'exécution des outils. OpenAI recommande Responses pour l'appel d'outils ; Chat Completions ne prend en charge l'appel de fonctions qu'avec reasoning_effort: "none". Vérifiez la route et les paramètres exposés par GPTProto avant de migrer un agent.
Documents longs et références visuelles. Analysez les spécifications ou les captures d'écran parallèlement aux exigences écrites. Utilisez un modèle distinct lorsque le flux de travail nécessite une sortie d'image.
Les trois modèles publient une fenêtre de contexte de 1,050,000 tokens et une sortie maximale de 128,000 tokens. Ce sont les tarifs standard en amont d'OpenAI, et non les prix GPTProto ; utilisez le widget en direct pour la facturation GPTProto.
| Modèle | Commencez ici quand… | Tarif OpenAI listé entrée / sortie par million de tokens | Vérification pratique |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | La charge de travail est ciblée, répétitive et sensible au coût ou au temps de réponse. | $0.10 / $0.50 | Mesurez s'il termine suffisamment de tâches sans escalade. |
| GPT-6 Sol | Le codage, le raisonnement ou les tâches d'agent à plusieurs étapes nécessitent plus de marge de manœuvre. | $2 / $10 | Comparez les résultats acceptés et les boucles d'outils par rapport à Luna et Astra. |
| GPT-6 Astra | Les tâches les plus difficiles multi-outils, de recherche ou d'utilisation d'ordinateur justifient le niveau phare. | $10 / $50 | Vérifiez si son taux de réussite plus élevé réduit le coût total par tâche terminée. |
OpenAI publie des tarifs distincts pour les entrées mises en cache, l'écriture de cache et le contexte long. Au-delà de 272,000 tokens d'entrée, des tarifs de contexte long plus élevés s'appliquent à la requête entière en amont. Consultez les règles de facturation en direct de GPTProto avant de budgétiser une longue exécution d'agent.
Testez votre prompt et le schéma d'outils avec l'ID de modèle sur cette page. Confirmez que la route sélectionnée prend en charge la combinaison nécessaire de raisonnement et d'outils. Comparez l'effort faible et moyen sur des tâches représentatives, conservez une solution de secours dans votre application, et suivez le coût par tâche terminée.
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