GPT-6 Sol
⧉GPT-6 Sol 是 GPT-6 家族中面向复杂编码与 Agentic 工作流的型号：与 Astra 同享 105 万 token 上下文、最高 12.8 万 token 输出，reasoning_effort 支持 none 到 max 六档，支持图片输入与工具调用。完全兼容 OpenAI SDK，把 model 改成 gpt-6-sol 即可接入，同时支持 /chat/completions 与 /responses。按量计费、失败不计费；命中缓存的输入按 1/10 计价，且不加收官方在超长上下文上的附加费。
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高级设置
该模型经 ChatGPT 订阅通路提供，上游不接受 temperature / top_p / max_tokens 等采样参数（传了会被静默忽略）。请用下面的 reasoning_effort 控制思考深度，用提示词约束输出长度。
对话
关于 GPT-6 Sol
GPT-6 Sol 是 OpenAI GPT-6 家族中面向复杂编码与 Agentic 工作流的型号，在 NezhaGate 以 OpenAI 兼容接口提供：与 GPT-6 Astra 同享 1,050,000 token 上下文、单次最高 128,000 token 输出，reasoning_effort 支持 none / low / medium / high / xhigh / max 六档，支持图片输入与工具调用，/chat/completions 与 /responses 两个端点都能用。把 model 改成 gpt-6-sol 即可，SDK 与请求格式不用动。按量计费、失败不计费，命中缓存的输入按输入价的 1/10 结算。
应用场景
多文件重构、跨模块排查、按需求写完整功能——需要持续推理的编码任务交给 Sol，花费比 Astra 低得多。
Codex / Cursor / Claude Code 等工具走 OpenAI 兼容接口，只改 model 字段就能切到 GPT-6 Sol。
105 万 token 足以一次装下整个代码仓库和相关文档，不必再自己切片、拼接上下文。
reasoning_effort 从 none 到 max：简单改动用 none 或 low 求快，难题再调到 xhigh 或 max。
如何选择
复杂编码与 Agent 工作流选 GPT-6 Sol；遇到最难、最需要深度推理的任务换 GPT-6 Astra，大批量、低延迟的简单任务用 GPT-6 Luna 更省。三者同属 GPT-6 家族、同享 105 万 token 上下文，切换只改 model 字段。
常见问题
和 GPT-6 Astra 有什么区别？
reasoning_effort 支持哪些档位？
上下文和输出上限是多少？
可以走 /v1/responses 吗？
失败的调用会扣费吗？
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