GPT 6 Sol
Réseau Neuronal
GPT-6 Sol est un modèle OpenAI de la série GPT-6 pour les tâches professionnelles exigeantes ; accès en ligne et via API sur BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 6 Sol?
GPT-6 Sol occupe une position dans la gamme GPT-6 d'OpenAI entre le fleuron GPT-6 Astra et le rapide GPT-6 Luna : c'est le haut de gamme de la série, conçu pour un coût d'exploitation économique. Le profil du modèle est destiné aux tâches professionnelles exigeantes nécessitant une réponse approfondie, tout en maîtrisant les coûts pour un grand volume de requêtes. Sur BotHub, GPT-6 Sol fonctionne sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe en roubles, uniquement à l'usage, sans abonnement, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison et le basculement via une API compatible OpenAI unique, sans réécrire l'intégration ; les échanges sont protégés par le chiffrement AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents, panneau d'administration et limites pour les employés. Utile pour analyser un document volumineux, préparer une documentation commerciale ou technique, aider au code et au débogage, structurer un raisonnement sur une tâche analytique complexe ou connecter le modèle à un service interne ou un chatbot.Questions fréquentes sur GPT 6 Sol
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gpt-6-sol est un modèle textuel avec raisonnement : il analyse de longs documents, écrit et refactorise du code, aide au débogage, à l'analyse et aux tâches STEM. Il accepte non seulement du texte, mais aussi des images et des documents, ce qui le rend adapté aux rapports, schémas et captures d'écran.
La limite par réponse est de 128 000 jetons, soit des dizaines de pages à la fois. Suffisant pour un document technique volumineux, une analyse détaillée de base de code ou une longue traduction sans découpage manuel. La fenêtre de contexte est de 1 050 000 jetons.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : le modèle réfléchit d'abord à la solution, puis fournit le résultat. La différence est notable en mathématiques, logique, analyse de données multi-étapes et débogage de code — là où il est crucial de parvenir à la réponse de manière séquentielle plutôt que de la deviner.
Oui, il prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, permettant d'intégrer le modèle dans des agents, pipelines et services internes. Sur BotHub, cela est disponible via une API compatible OpenAI unique : vous pouvez connecter un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, les images et documents sont acceptés en entrée : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF et demandez d'analyser le contenu. L'audio et la vidéo ne sont pas répertoriés comme formats d'entrée, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé dans la même fenêtre pour ces tâches.
Nous n'avons pas de notes spécifiques sur les langues, nous ne promettons donc pas de précision particulière — il est plus simple de tester sur votre tâche avec quelques requêtes. Le service lui-même est entièrement en russe : accès depuis la Fédération de Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement par cartes russes à l'usage.