GPT-5.6 Sol API

Aktuelle Katalogpreise

Preise pro 1 Mio. Token; abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt.

Offizielle Preisquelle: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol

Gemessen auf Wokey

Letzte 28 Tage (2026-10-13 bis 2026-11-09), jeden Montag aktualisiert · Echte Anfragen von 100+ Konten

Zeit bis zum ersten Token, kurze Prompts

5,9 s (Median · Prompts unter 8K Token · P90 14 s)

Zeit bis zum ersten Token, Agent-Prompts

10 s (Median · Prompts mit 32K–128K Token)

Trefferquote des Prompt-Cache

82% (Anteil der Eingabe-Token, die aus dem Cache gelesen wurden)

Meistgenutzte Clients: Codex 92%. Anteil an den Anfragen erkannter Clients; bei 39% der Anfragen wurde der Client erkannt.

So wird gemessen

Die Zeit bis zum ersten Token läuft vom Eingang der Anfrage am Wokey-Gateway bis zum ersten gestreamten Inhalt (Text, Zusammenfassung des Reasonings oder Ablehnung). Sie enthält Wartezeit in der Warteschlange, Wiederholungen über ein anderes Konto und die Denkzeit des Modells und ist deshalb länger als die eigene First-Token-Latenz des Upstreams. Gezählt werden nur erfolgreiche Streaming-Anfragen, gruppiert nach Prompt-Größe (Eingabe plus Cache-Lesen und Cache-Schreiben).

Cache-Trefferquote = aus dem Cache gelesene Token ÷ Eingabe-Token über erfolgreiche Anfragen. Sie hängt vom Client und von der Art der Nutzung ab; die Seiten zur Cache-Trefferquote schlüsseln sie nach Client auf.

Enterprise-Konten und Wokeys eigene Testkonten sind ausgenommen. Ein Modell wird angezeigt, sobald es in den letzten 28 Tagen von mindestens 20 Nutzern verwendet wurde und kein einzelner Nutzer mehr als 50 % der Anfragen gesendet hat; Konten, die über dieselbe Empfehlungskette registriert wurden, zählen als ein Nutzer. Jeder Wert für die Zeit bis zum ersten Token braucht mindestens 500 Anfragen.

Cache-Trefferquote nach Client

Modellfähigkeiten

Context

1,050,000 tokens

Maximale Ausgabe

128,000 tokens

Streaming

Unterstützt

Tools

Unterstützt

Vision

Unterstützt

Unterstützte API-Formate

/v1/chat/completions · /v1/responses

Anfrage senden

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.6-sol","input":"Hello"}'

GPT-5.6 Sol in deinen Tools nutzen

Das Gateway ist https://api.wokey.ai (OpenAI-kompatible Clients erwarten meist https://api.wokey.ai/v1), die Modell-ID lautet gpt-5.6-sol. Öffne die Einrichtung für deinen Client.

• GPT-5.6 Sol in Codex nutzen: OpenAI Responses · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in opencode nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in DeepSeek Harness nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in Cherry Studio nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in WorkBuddy nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in OpenClaw nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in Hermes Agent nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-5.6 Sol in Magpie nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• GPT-API-Kostenrechner: was GPT-5.6 Sol pro Monat kostet: Vergleiche die Monatskosten über die OpenAI API und über Wokey für deine Nutzung und Cache-Trefferquote.
• OpenRouter-Alternative: Wokey und OpenRouter im Vergleich: Vergleiche Token-Preise, Zahlungsgebühren, API-Formate und Upstream-Quellen.
• Verifizierbare KI-API: prüfe, ob eine Antwort von GPT-5.6 Sol vom offiziellen Upstream stammt: Welche Antworten einen tee.proof tragen und was ein Nachweis belegt – und was nicht.
• GPT-5.6 Sol-Antwort online prüfen: Prüfwerkzeug für KI-API-Relays: Füge eine Antwort samt tee.proof ein und prüfe sie lokal im Browser; es wird nichts hochgeladen.

Beispiel eines echten Aufrufs

Diese Nutzungswerte stammen aus einem abgeschlossenen Aufruf von GPT-5.6 Sol, der beim ersten Versuch erfolgreich war und mit der Abrechnung abgeglichen wurde.

Eingabe gesamt

89950

Ausgabe

844

Cache-Anteil der Eingabe

99.5%

Dauer des Aufrufs

25.67 s

Responses usage

Aus dem Abrechnungseintrag als Beispiel für die API-Felder zusammengestellt. input_tokens ist die gesamte Eingabe einschließlich gecachter Token.

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "usage": {
    "input_tokens": 89950,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 89472
    },
    "output_tokens": 844,
    "total_tokens": 90794
  }
}

Token-Abgleich

Das sind die endgültigen Preise pro 1 Mio. Token, die für diesen Aufruf erfasst wurden.

Abgerechneter Betrag

$0.006004

Kosten = Summe aus Token × jeweiligem Preis ÷ 1,000,000, nach dem Summieren auf sechs Nachkommastellen gerundet.

Quelle dieses Aufrufs

Dieser Aufruf lief über den Kanal OpenAI auf chatgpt.com mit OAuth-Autorisierung. Die Nutzung wurde upstream gemessen, die Anfrage lieferte HTTP 200.

Prompt Cache prüfen

1. Halte das gemeinsame Präfix langer Prompts identisch und verwende den Kontext gemäß den Cache-Regeln der gewählten API wieder.
2. Prüfe input_tokens_details.cached_tokens; null bedeutet, dass für diesen Aufruf kein Cache-Lesen erfasst wurde.
3. Nicht gecachte Eingabe = input_tokens minus gecachte Token. Berechne jeden Posten mit seinem Preis und addiere die Kosten der Ausgabe.

Häufige Fragen

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