GPT-5.6 Sol 倍率与接入

模型名 gpt-5.6-sol。它的能力和 6 系列差一档，但成本更低，批量内容生成、改写、结构化抽取这类任务用它更划算。六个 GPT 分组全部可用。

成本优选批量处理全分组可用支持 tools

分组与倍率

覆盖全部 6 个 GPT 分组，档位与新一代一致。

分组	倍率	特点
GPT-超低价（不保稳定）	0.1x	低价混池，价格最低，稳定性不作保证
GPT-pro	0.2x	纯 pro 号池，速度与稳定性最好
GPT-稳绿不降智	0.24x	不降智，首字更快
GPT-不降智	0.24x	不做降智处理
GPT-企业	0.32x	企业号池，基本不断线；pro 正常时没必要用
GPT-专用	0.4x	专用号池，含图像生成与 5.x 全系

倍率是相对官方定价的计费倍数：0.43x 就是按官方价的 43% 计费，数字越小越便宜。实际扣费 = 该模型的官方单价 × 你所在分组的倍率，再按实际 token 数结算。倍率会随上游成本调整，以控制台内实时展示的数值为准。

接入信息

标准参数。

项目	填什么
模型名（model）	`gpt-5.6-sol`
Chat Completions 端点	`https://turingapi.space/v1/chat/completions`
Responses 端点	`https://turingapi.space/v1/responses`
Base URL（OpenAI SDK）	`https://turingapi.space/v1`
认证方式	`Authorization: Bearer sk-xxx`

调用示例

三种写法。

curl（Chat Completions）

curl https://turingapi.space/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

输出长度用 max_completion_tokens 控制；老参数 max_tokens 在新一代模型上可能不被接受。

Python（openai 官方 SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://turingapi.space/v1",   # 含 /v1
)

r = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

OpenAI SDK 的 base_url 必须带 /v1，这和 Anthropic SDK 正好相反。

Responses 协议

curl https://turingapi.space/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "你好"
  }'

Codex CLI 这类新工具走的是 Responses 协议。同一把密钥两个端点都通用。

怎么选分组

批量场景要先算清成本结构：

先用它跑一轮全量

批量任务先用 5.6 Sol 跑一遍全量，看质量是否达标。达标就停在这一档，不达标再考虑升到 6 系列，别一开始就用最贵的。

并发不是越高越好

中转站有并发与频率限制，脚本里加个几十毫秒的间隔和失败重试，比把并发开到最大更省时间——请求被打回后重试反而更慢。

输出结构用 JSON 约束

批量抽取类任务，要求模型返回严格 JSON，并在代码里做解析容错。比事后人工修补省事得多。

在客户端里用这个模型

批量任务通常在脚本里直接调，也可以用这些客户端验证效果：

NextChat

接口地址不要带 /v1，它会自己补

Cherry Studio

桌面聊天，模型名手填

LobeChat

模型列表可自定义

通用 OpenAI 兼容

任意支持自定义 base_url 的工具

常见问题

兼容性和与 6 系列的差别是主要问题。

和 GPT-6 Sol 差多少？

复杂推理上差一档，日常生成与改写差别不大。批量任务优先用它控成本。

老代码里可以直接换模型名吗？

可以。同属 OpenAI 协议，只改 model 字段即可，其他参数不用动。

支持 JSON 模式吗？

可以在提示里要求返回 JSON，并在客户端侧做解析容错。是否支持官方的 response_format 参数，以控制台模型广场的标记为准。

为什么批量跑会有一小部分失败？

可能是频率限制、偶发上游抖动或单条输入超限。给每条请求加重试（指数退避）并记录失败样本，是批处理的基本做法。

适合长文档吗？

不如 Astra。长上下文场景请用 GPT-6 Astra。