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OpenAI GPT-5.6

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माइग्रेशन क्विकस्टार्ट

1. वर्कलोड से मेल खाने वाला तय Sol, Terra या Luna मॉडल चुनें।
2. केवल मॉडल ID बदलें और अनुरोध का बाकी हिस्सा स्थिर रखें।
3. रीजनिंग प्रयास, संरचित आउटपुट, टूल, लेटेंसी और प्रति-कार्य लागत को फिर से जाँचें।
4. पुराने GPT-5 मॉडल को फ़ॉलबैक के रूप में उपलब्ध रखते हुए नई रूट को कैनरी करें।

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मॉडल चुनें

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नया क्या है

• GPT-5.6 एक डिफ़ॉल्ट GPT रूट के बजाय नया Sol/Terra/Luna विभाजन जोड़ता है।
• तीनों GPT-5.6 tier सबसे अधिक reasoning budget के लिए reasoning.effort: "max" सपोर्ट करते हैं।
• GPT-5.6 अलग Pro मॉडल slug पर स्विच किए बिना reasoning.mode: "pro" सपोर्ट करता है।
• GPT-5.6 reasoning.context के ज़रिए स्थायी reasoning नियंत्रण जोड़ता है।
• GPT-5.6 योग्य tool-heavy वर्कफ़्लो के लिए multi-agent सपोर्ट और Programmatic Tool Calling बीटा जोड़ता है।
• प्रॉम्प्ट कैशिंग में बिना कैश वाला इनपुट, कैश रीड, कैश राइट और आउटपुट अलग-अलग मीटर से गिने जाते हैं।
• prompt_cache_options से स्पष्ट प्रॉम्प्ट कैशिंग सपोर्ट होती है; OpenAI फ़िलहाल prompt_cache_retention के बजाय prompt_cache_options.ttl की सलाह देता है।

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अपना अनुरोध अपडेट करें

{
  "model": "openai/gpt-5.6-terra",
  "input": "Summarize the rollout risks in this migration plan.",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}

{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "input": "Review this multi-service incident report and propose a rollback plan.",
  "reasoning": {
    "effort": "max"
  }
}

{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Design a test plan for this agent workflow."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "max"
}

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कीमतों की समीक्षा करें

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प्रॉम्प्ट कैशिंग का सोच-समझकर उपयोग करें

{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Stable policy document...",
          "cache_control": {
            "type": "ephemeral",
            "ttl": "1h"
          }
        },
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Apply the policy to this new customer request."
        }
      ]
    }
  ],
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "24h"
  }
}

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किन चीज़ों का परीक्षण करें

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तर्क और आउटपुट गुणवत्ता

• Sol, Terra और Luna को उन effort levels पर जाँचें जिन्हें users को देना है; गुणवत्ता-प्रथम workflows में max भी शामिल करें
• कठिन tasks में standard mode और reasoning.mode: "pro" की तुलना करें, जहाँ latency से अधिक गुणवत्ता महत्वपूर्ण हो
• हर effort level पर structured outputs और schema pass rate
• tool-call selection और arguments की गुणवत्ता

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लागत और विलंबता

• हर reasoning effort पर latency
• मौजूदा production baseline की तुलना में output tokens की वृद्धि
• दोहराए गए prompts पर cache read/write का अनुपात
• केवल प्रति token कीमत नहीं, सफल task की लागत

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पिछले संस्करण पर लौटना

• पुराना GPT-5.x route fallback के रूप में उपलब्ध रखें
• production-जैसे prompts पर प्रमाणित होने तक max को config flag या preset के पीछे रखें
• cache write volume और cache read volume को अलग-अलग monitor करें
• अपने evals से task success, cost और latency की पुष्टि होने के बाद ही GPT-5.6 को default routing में लाएँ

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स्रोत

• OpenAI GPT-5.6 प्रीव्यू की घोषणा
• OpenAI GPT-5.6 मॉडल मार्गदर्शिका
• OpenAI model catalog
• GPT-5.6 प्रीव्यू सिस्टम कार्ड
• AI Stats प्रॉम्प्ट कैशिंग गाइड