كيف تستخدم GPT-5.6 API: سول وتيرا ولونا

أصدرت OpenAI GPT-5.6 للتوافر العام في 9 يوليو 2026، والوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) متاح ذاتيًا: يمكن لأي حساب API استدعائه اليوم، بدون قائمة انتظار أو قيود على الخطط. أصبحت المعاينة المحدودة التي استمرت حتى أوائل يوليو من الماضي. ما تغير للمطورين هو شكل الإطلاق نفسه. فبدلاً من نموذج واحد، تحصل على ثلاثة نماذج: Sol و Terra و Luna، لكل منها نقطة سعر خاصة به، بالإضافة إلى ستة مستويات جهد استدلال وضوابط صريحة لتخزين المطالبات مؤقتًا.

هذا يعني قرارات أكثر من مجرد تبديل نموذج نموذجي، وعادة ما تلتصق الافتراضات التي تختارها في الأسبوع الأول. يرشدك هذا الدليل عبر معرفات النموذج ومتى يستحق كل منها مكانه، طلبك الأول في Python و curl، جهد الاستدلال، إعداد التخزين المؤقت، واجهة برمجة تطبيقات Responses الجديدة، وكيفية الترحيل من GPT-5.5 بدون مفاجآت. إذا كنت تريد الخلفية الكاملة للطبقة الرائدة أولاً، فإن نظرة عامة على GPT-5.6 Sol تغطي تحديد المواقع والمعايير؛ هذه المقالة تبقى عملية.

بحلول النهاية، سيكون لديك استدعاءات عاملة لجميع الطبقات الثلاث وطريقة قابلة للتكرار لمقارنتها بمطالباتك الخاصة في Apidog، بحيث تأتي قرارات التكلفة والجودة من بياناتك بدلاً من منشور الإطلاق.

باختصار

ثلاثة معرفات نموذج، جيل واحد: gpt-5.6-sol (أعمق استدلال)، gpt-5.6-terra (متوازن)، gpt-5.6-luna (الأسرع والأقل تكلفة). الاسم المستعار المجرد gpt-5.6 يوجه إلى Sol.
الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) متاح ذاتيًا لأي حساب OpenAI API. لم تعد هناك قيود.
التسعير لكل مليون رمز مميز: Sol 5 دولارات إدخال / 30 دولارًا إخراج، Terra 2.50 دولار / 15 دولارًا، Luna 1 دولار / 6 دولارات.
يحتوي جهد الاستدلال على ستة مستويات، من none إلى max. الوضع الاحترافي هو إعداد (reasoning.mode: "pro") في جميع النماذج الثلاثة، وليس نموذجًا منفصلاً.
وصل التخزين المؤقت الصريح للمطالبات: prompt_cache_options.mode: "explicit" بالإضافة إلى ttl. يتم محاسبة عمليات الكتابة بسعر 1.25 ضعف، وتحتفظ عمليات القراءة بخصم 90%، وتعيش ذاكرة التخزين المؤقت 30 دقيقة على الأقل.
الترحيل من GPT-5.5 هو تمريرة ضبط: اختبر مستوى جهد واحدًا أقل وأزل توجيهات الإيجاز من مطالباتك.

معرفات النماذج الثلاثة ومتى تختار كل منها

يخالف GPT-5.6 التسمية المعتادة لـ OpenAI. الرقم هو الجيل؛ Sol و Terra و Luna هي مستويات قدرة دائمة ستتطور بوتيرتها الخاصة، كما يوضح تغطية إطلاق MarkTechPost. الطبقة التي تعتمد عليها اليوم تحتفظ بمعناها في الجيل القادم.

معرف النموذج	الطبقة	الإدخال / الإخراج لكل مليون رمز مميز	استخدمه عندما
`gpt-5.6-sol`	رائدة	$5 / $30	الاستدلال العميق، تنسيق العوامل، تصحيح الأخطاء الصعبة
`gpt-5.6-terra`	متوازن	$2.50 / $15	ميزات المنتج اليومية، العمل من فئة GPT-5.5 بتكلفة أقل
`gpt-5.6-luna`	سريع	$1 / $6	التصنيف، الاستخراج، التوجيه، المسودة الأولية

Sol هو النموذج الرائد. تشير تقارير OpenAI إلى أنه حقق حوالي 53 نقطة في "الاختبار الأخير للوكلاء" مقابل 46.9 نقطة لـ GPT-5.5، لذا تعامل مع ذلك كادعاء ليوم الإطلاق وتحقق منه في مهامك الخاصة. Terra هو الخيار العملي: تضعه OpenAI في منافسة مع GPT-5.5 بنصف التكلفة تقريبًا. يوجد Luna للأعمال ذات الحجم الكبير والحساسة للتأخير، حيث تهتم باقتصاديات الوحدة أكثر من العمق.

افتراضي معقول: قم بالنمذجة الأولية على Terra، وقم بالترقية إلى Sol فقط عندما يفشل Terra بشكل ملموس، وادفع المسارات عالية الحجم إلى Luna بمجرد استقرار المطالبة. يتعمق تحليل تسعير GPT-5.6 في كيفية مقارنة هذه الأسعار عبر الأجيال والمنافسين.

اسم مستعار واحد يستحق المعرفة: gpt-5.6 بدون لاحقة يوجه إلى Sol. قم بتثبيت معرفات الطبقات الصريحة في كود الإنتاج بحيث يوضح كل استدعاء تكلفته بالضبط.

طلبك الأول

تتطابق معرفات النماذج أدناه مع وثائق مطوري OpenAI حرفيًا. تحتاج إلى مفتاح API لـ OpenAI مع تمكين الفواتير؛ لا شيء آخر.

تعمل استكمالات الدردشة دون تغيير، لذا تحتاج التعليمات البرمجية الحالية فقط إلى تبديل النموذج:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise code reviewer."},
        {"role": "user", "content": "Review this for edge cases: def parse_price(raw): return float(raw.strip('$'))"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

نفس الاستدعاء في curl:

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain idempotency keys in one paragraph."}
    ]
  }'

بالنسبة للمباني الجديدة، استهدف واجهة برمجة تطبيقات Responses بدلاً من ذلك. تعيش كل إضافة من GA هناك، وتتلقى كتلة استدلال مباشرة:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    input="Summarize the trade-offs between webhooks and polling.",
    reasoning={"effort": "low"}
)

print(response.output_text)

قم بتشغيل نفس المطالبة على جميع الطبقات الثلاث قبل أن تكتب سطرًا آخر من كود التكامل. من الأسهل الشعور بالاختلافات في النبرة والطول والوقت المستغرق بدلاً من قراءتها.

اختيار مستوى جهد الاستدلال

يكشف GPT-5.6 عن ستة مستويات لجهد الاستدلال: none، low، medium، high، xhigh، و max.

none يوقف الاستدلال. استخدمه عندما تكون المهمة ميكانيكية ويكون التأخير أكثر أهمية من العمق: إعادة التنسيق، الاستخراج مقابل مخطط واضح، ملء القوالب. يتصرف Luna عند none كنموذج إكمال كلاسيكي سريع، وهذا الاقتران هو حيث يتألق معدل إدخاله البالغ 1 دولار.

max يقع في الطرف الآخر. احجزه للمشاكل التي تكون فيها الإجابة الخاطئة أكثر تكلفة من الإجابة البطيئة: أخطاء التزامن الدقيقة، مراجعات الهندسة المعمارية، التخطيط متعدد الخطوات. توقع فترات انتظار أطول وفاتورة أكبر.

معظم أعباء العمل تقع في المنتصف. ابدأ بـ medium، ثم انتقل مستوى واحدًا في كل مرة، وقم بقياس الجودة قبل أن تقبل التكلفة الإضافية للارتفاع. غالبًا ما يكون النزول مجانيًا: تشير إرشادات OpenAI الخاصة بالترحيل إلى أن العديد من أعباء عمل GPT-5.5 تحافظ على الجودة بمستوى أقل في GPT-5.6.

الوضع الاحترافي منفصل عن الجهد. اضبط reasoning.mode: "pro" وسيعطي النموذج الأولوية لجودة الإجابة على السرعة. يعمل هذا على جميع الطبقات الثلاث وهو إعداد، وليس معرف نموذج مختلف، لذلك لا يوجد اسم مميز خاص بالمحترفين للبحث عنه. أعباء العمل التي تركز على الجودة مثل الملخصات القانونية أو تحليلات ما بعد الحوادث هي مجاله. للحصول على شكل الطلب والقيود الدقيقة، راجع مرجع API الخاص بـ OpenAI.

إعداد التخزين المؤقت للمطالبات

يضيف GPT-5.6 تحكمًا صريحًا في ذاكرة التخزين المؤقت. اضبط prompt_cache_options.mode على "explicit" وأنت تقرر ما يتم تخزينه مؤقتًا بدلاً من الاعتماد على الكشف التلقائي عن البادئة:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    input=[
        {"role": "system", "content": SUPPORT_PLAYBOOK},
        {"role": "user", "content": ticket_text}
    ],
    prompt_cache_options={"mode": "explicit"}
)

يحدد حقل ttl في نفس كائن الخيارات المدة التي يبقى فيها البادئة المخزنة مؤقتًا نشطة؛ مهما طلبت، فإن الحد الأدنى هو 30 دقيقة. قيم ttl المقبولة وقواعد وضع نقاط التوقف موجودة في مرجع API الخاص بـ OpenAI.

الاقتصاديات بسيطة. يتم محاسبة عمليات كتابة ذاكرة التخزين المؤقت بسعر 1.25 ضعف سعر الإدخال غير المخزن مؤقتًا. تحتفظ عمليات قراءة ذاكرة التخزين المؤقت بخصم 90%. لذا فإن التخزين المؤقت يؤتي ثماره من الضربة الثانية: تمريرتان غير مخزنتين مؤقتًا على بادئة تكلف 2.0 ضعف سعر الرمز المميز، بينما تكلف كتابة واحدة بالإضافة إلى قراءة واحدة 1.35 ضعف.

مثال عملي. لنفترض أن روبوت دعم يرسل دليل تشغيل يحتوي على 40,000 رمز مميز في كل استدعاء لـ Luna. بدون تخزين مؤقت، يكلف هذا البادئة 0.04 دولار لكل استدعاء بمعدل إدخال Luna البالغ 1 دولار لكل مليون رمز مميز. مع التخزين المؤقت الصريح، تكلف أول عملية كتابة 0.05 دولار، وتكلف كل قراءة داخل ttl 0.004 دولار. عبر 100 استدعاء متتابع، يكون الإجمالي 0.45 دولار بدلاً من 4.00 دولارات، أي خصم حوالي 89% من الجزء الثابت من فاتورتك. يعني الحد الأدنى لمدة 30 دقيقة أن حركة المرور المتقطعة التي تتخللها فجوات أقل من نصف ساعة تستمر في الحصول على قراءات رخيصة أيضًا.

القاعدة العامة: أي مطالبة تحتوي على بادئة ثابتة كبيرة يتم إعادة استخدامها مرتين على الأقل داخل ttl يجب أن تعمل في الوضع الصريح.

ما الجديد في واجهة برمجة تطبيقات Responses عند التوفر العام (GA)

ثلاث إضافات تم شحنها مع التوفر العام، جميعها في واجهة برمجة تطبيقات Responses:

استدعاء الأدوات البرمجي. بدلاً من دورة الذهاب والإياب حيث يُصدر النموذج استدعاء أداة واحد، ينتظر نتيجتك، ثم يُصدر التالي، يكتب النموذج JavaScript يقوم بتنسيق أدواتك. يعمل هذا الكود في بيئة تشغيل V8 معزولة بدون وصول للشبكة، لذا يمكنه التكرار والتفرع ودمج نتائج الأدوات دون أن يقوم خادمك بنقل الرسائل ذهابًا وإيابًا.
متعدد الوكلاء، في مرحلة بيتا. يمكن لطلب واحد توزيع العمل على وكلاء فرعيين ينفذون بالتوازي، وهو مفيد عندما تنقسم المهمة إلى أجزاء مستقلة.
الاستدلال المستمر. يتم نقل سياق الاستدلال عبر الأدوار عبر reasoning.context، بحيث لا يعيد الوكيل متعدد الأدوار بناء سلسلة أفكاره من الصفر في كل استدعاء.

توجد أيضًا إعدادات تفاصيل رؤية جديدة، original و auto، تحافظ على أبعاد الصورة الأصلية. أشكال الطلبات ومعايير كل هذه الإعدادات موجودة في مرجع API الخاص بـ OpenAI؛ الآليات المذكورة أعلاه هي ما يجب أن تصمم حوله.

الترحيل من GPT-5.5

إرشادات OpenAI واضحة: تعامل مع الترحيل كعملية ضبط، وليس مجرد تغيير لاسم النموذج. إذا كان تكاملك يتبع سير العمل في دليل GPT-5.5 API الخاص بنا، فإن ثلاثة تعديلات مهمة.

أولاً، اختبر جهد الاستدلال الحالي لديك ومستوى واحد أقل. غالبًا ما يحافظ GPT-5.6 على الجودة بمستوى أدنى، وهو ما يمثل تخفيضًا مباشرًا في التكلفة على نفس حجم حركة المرور.
ثانيًا، توقع إجابات أقصر. يكتب GPT-5.6 مخرجات أكثر إحكامًا بشكل ملحوظ مع عدد أقل من المقدمات العامة. إذا كانت مطالباتك تتضمن توجيهات مثل "كن موجزًا" أو "تخط المقدمة"، فقم بإزالتها وأعد الاختبار، لأن تعليمات الإيجاز المتراكمة قد تتجاوز الحد الآن. مقال سايمون ويليسون في يوم الإطلاق قراءة مستقلة مفيدة حول كيفية تصرف العائلة عمليًا.
ثالثًا، راقب استخدام الرموز المميزة المخزنة مؤقتًا في استجاباتك أثناء الضبط، وقم باختبار مجموعة مهام تمثيلية قبل تحويل حركة المرور للإنتاج. مخرجات قابلة للمقارنة على Terra بنصف سعر GPT-5.5 هي النتيجة التي تستحق التحقق منها أولاً.

اختبار واجهة برمجة التطبيقات في Apidog

يثبت Curl أن نقطة النهاية تعمل. يتطلب الاختيار بين ثلاث طبقات شيئًا قابلاً للتكرار. قم بتنزيل Apidog وقم بإعداد نظام مقارنة صغير:

قم بإنشاء بيئة باستخدام OPENAI_API_KEY الخاص بك بالإضافة إلى ثلاثة متغيرات: MODEL_SOL=gpt-5.6-sol، MODEL_TERRA=gpt-5.6-terra، MODEL_LUNA=gpt-5.6-luna.
قم بإنشاء طلب POST واحد إلى واجهة برمجة التطبيقات وارجع إلى {{MODEL_SOL}} في الجسم، ثم كرره مرتين واستبدل المتغيرات الأخرى.
أرسل نفس المطالبة المجهزة للإنتاج عبر الطبقات الثلاث واقرأ الإجابات جنبًا إلى جنب.
تحقق من كتلة الاستخدام في كل استجابة. اضرب عدد الرموز المميزة في معدل كل طبقة وستحصل على تقدير للتكلفة لكل طلب بناءً على مطالباتك الخاصة، وليس معيار شخص آخر.

يكسب نفس النظام جدواه أثناء ضبط الجهد. قم بتغيير مستوى الجهد في طلب واحد محفوظ، وأعد إرساله، وراقب تحرك الرموز المميزة للمخرجات؛ هذا الرقم مضروبًا في معدل الرمز المميز هو منحنى الجودة مقابل التكلفة الخاص بك، والذي يصبح مرئيًا طلبًا واحدًا في كل مرة.

الأسئلة الشائعة

هل واجهة برمجة تطبيقات GPT-5.6 متاحة للجميع؟

نعم. منذ 9 يوليو 2026، يمكن لأي حساب OpenAI API استدعاء جميع النماذج الثلاثة ذاتيًا. تم رفع قيد المعاينة قبل الإطلاق العام، ولا يعتمد الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات على خطة ChatGPT الخاصة بك. تحدد مستويات الخطط فقط منتج الدردشة، حيث يحصل مستخدمو Free و Go على Terra وتفتح الخطط المدفوعة محدد النموذج الكامل.

ما هو حجم نافذة السياق وحد المعرفة لـ GPT-5.6؟

وفقًا للتغطية المبكرة للوثائق، تحمل العائلة نافذة سياق بحجم مليون رمز مميز، وإخراج أقصى يبلغ 128 ألف رمز مميز، وآخر تحديث للمعلومات في 16 فبراير 2026. صفحة نماذج OpenAI هي المصدر الرسمي؛ تعامل مع هذه الأرقام على أنها معلومات مُبلغ عنها حتى تؤكدها لحسابك.

ما الفرق بين الوضع الاحترافي و Ultra؟

الوضع الاحترافي هو إعداد لواجهة برمجة التطبيقات (reasoning.mode: "pro") يعمل على جميع النماذج الثلاثة ويوازن بين السرعة وجودة الإجابة. Ultra هو إعداد متعدد الوكلاء يشغل أربعة وكلاء بالتوازي افتراضيًا، وهو متاح في ChatGPT Work على خطط Pro و Enterprise بالإضافة إلى Codex من Plus فصاعدًا. يغطي تحليل وضع Ultra لـ GPT-5.6 متى يكون الإنفاق المتعمد على الرموز المميزة الإضافية يستحق العناء.

هل يجب أن أبني على Chat Completions أم Responses API؟

تستمر تعليمات Chat Completions البرمجية الحالية في العمل بتبديل معرف النموذج، لذلك لا يوجد إعادة كتابة قسرية. يجب أن تستهدف الإنشاءات الجديدة واجهة برمجة تطبيقات Responses: فقد تم شحن استدعاء الأدوات البرمجي، ومتعدد الوكلاء، والاستدلال المستمر جميعها هناك، وتتركز وثائق OpenAI لـ GPT-5.6 عليها.

ماذا يعني هذا لك

لا تحتاج إلى مشروع ترحيل للبدء. اختر Terra، وقم بتشغيل مطالبة حقيقية واحدة من منتجك من خلالها بجهد medium، ثم انتقل بمستوى واحد لأسفل وقارن. قم بتوصيل التخزين المؤقت الصريح إذا كانت مطالباتك تشارك بادئة ثابتة كبيرة؛ فإن التوفير بنسبة 89% في المثال أعلاه نموذجي لما يقدمه المطالبة النظامية الكبيرة. عندئذ فقط قرر أين ينتمي Sol و Luna في مجموعتك.

احتفظ بنظام المقارنة ثلاثي الطبقات أيضًا. ستتقدم Sol و Terra و Luna بإيقاعاتها الخاصة، لذا فإن الإصدار التالي سيكون إعادة تشغيل للطلبات المحفوظة بدلاً من مشروع بحثي. يحتفظ Apidog بهذه الطلبات والبيئات وأعداد الرموز المميزة في مكان واحد، مما يحول كل إطلاق نموذج مستقبلي إلى فترة ما بعد الظهر من الاختبار بدلاً من التخمين.

زر التنزيل