- 1M context
- Multimodal
- Reasoning
- Responses API
GPT-6.1 Sol QuickSilver Pro पर
OpenAI-संगत API के ज़रिए GPT-6.1 Sol का उपयोग करें। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, टूल कॉलिंग और JSON Schema।
- 1M context
- अधिकतम 128K output
- Vision
- Tools
- Reasoning · डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
- Streaming
- JSON Schema output
आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M
$2.00 / $10.00
200K tokens से लंबे prompts: $4.00 / $15.00
OpenAI लिस्ट प्राइस का स्रोत: openai.com/api/pricing
एक नज़र में
- Context
- 1M tokens
- Input / 1M
- $2.00
- Output / 1M
- $10.00
- Default में सोचता है
- हाँ
- अधिकतम output
- 128K
- Latency · लाइव
- —
बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ एजेंट आधारित कोडिंग।
GPT-6.1 Sol कब सही चुनाव है?
catalog की क्षमताओं और प्रकाशित क़ीमतों से तैयार, benchmark से नहीं।
कब इस्तेमाल करें
जब आपके ऐप को इन क्षमताओं की ज़रूरत हो, तब GPT-6.1 Sol चुनें: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, टूल कॉलिंग और JSON Schema।
- लंबे दस्तावेज़ और codebases, 1M tokens तक के context के साथ
- Tools call करने वाले agents, strict JSON Schema output के साथ
- Images वाले prompts
- कई चरणों वाला reasoning, डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
कब कोई और model चुनें
यदि आपके वर्कफ़्लो को यहाँ दी गई क्षमताओं से अधिक की ज़रूरत है, तो दूसरा मॉडल चुनें। मॉडल चुनने से पहले अपने कार्यभार पर परीक्षण करें।
Quickstart (curl)
API key पाएँ →curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6.1-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"input": "Hello!"
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
Gateway का व्यवहार
इस मॉडल के लिए compatibility नोट्स।
prompt- 1M tokens तक के prompts। 200K prompt tokens से ऊपर request का बिल $4.00 input / $15.00 output प्रति 1M पर बनता है।
max_tokens- 128K output tokens तक।
- /v1/chat/completions: समर्थित
- /v1/responses: समर्थित
- streaming: समर्थित
- tools: समर्थित
- image input: समर्थित
- JSON Schema: समर्थित
- reasoning: समर्थित
क़ीमत कहाँ से आती है
- Provider reference
- इस मॉडल के लिए provider की लिस्ट प्राइस से तुलना नहीं की जाती।openai.com/api/pricing
- Catalog में सत्यापित
- Prompt cache · तुलना नहीं
- $0.10 read · $2.50 5m write
- Long-context tier
- 200K से ऊपर $4.00 / $15.00
usage.cost = prompt_tokens × $2.00/1M + completion_tokens × $10.00/1M
FAQ
सामान्य प्रश्न
प्रति दस लाख इनपुट टोकन $2.00 / आउटपुट टोकन $10.00।
1M टोकन का कॉन्टेक्स्ट और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन। इनपुट और आउटपुट दोनों कॉन्टेक्स्ट विंडो में आने चाहिए।
API: Chat Completions और Responses। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, टूल कॉलिंग और JSON Schema। model="gpt-6.1-sol" और base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 का उपयोग करें।
200K प्रॉम्प्ट टोकन से ऊपर, प्रति दस लाख इनपुट टोकन $4.00 और आउटपुट टोकन $15.00 लगते हैं।