كيف تستخدم GPT-5.6 API: سول وتيرا ولونا

أصدرت OpenAI GPT-5.6 للتوافر العام في 9 يوليو 2026، وأصبح الوصول إلى API متاحًا ذاتيًا: يمكن لأي حساب OpenAI API استدعاء النماذج اليوم دون قائمة انتظار أو قيود خطط. بدل نموذج واحد، تتوفر الآن ثلاث طبقات — Sol وTerra وLuna — لكل منها تكلفة مختلفة، إلى جانب ستة مستويات لجهد الاستدلال وتحكم صريح في التخزين المؤقت للمطالبات.

جرّب Apidog اليوم

يعني ذلك أن اختيار النموذج لم يعد مجرد تبديل لمعرف model. ستحتاج إلى تحديد الطبقة المناسبة، وضبط جهد الاستدلال، وقياس أثر التخزين المؤقت على التكلفة. يغطي هذا الدليل المعرفات، وأول طلبات Python وcurl، وواجهة Responses API، وخطوات الترحيل من GPT-5.5. إذا كنت تحتاج خلفية عن الطبقة الرائدة، فراجع نظرة عامة على GPT-5.6 Sol؛ أما هنا فسنركز على التنفيذ.

في النهاية، ستتمكن من تشغيل الطلب نفسه على الطبقات الثلاث ومقارنتها باستخدام مطالباتك الفعلية في Apidog، لتبني قرار التكلفة والجودة على بيانات منتجك.

باختصار

• ثلاثة معرفات لنفس الجيل:
  • gpt-5.6-sol: أعمق استدلال.
  • gpt-5.6-terra: الخيار المتوازن.
  • gpt-5.6-luna: الأسرع والأقل تكلفة.
• الاسم المستعار gpt-5.6 يشير إلى Sol.
• الوصول إلى API متاح ذاتيًا لأي حساب OpenAI API.
• السعر لكل مليون رمز مميز:
  • Sol: 5 دولارات للإدخال / 30 دولارًا للإخراج.
  • Terra: 2.50 دولار للإدخال / 15 دولارًا للإخراج.
  • Luna: دولار واحد للإدخال / 6 دولارات للإخراج.
• مستويات جهد الاستدلال هي: none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax.
• الوضع الاحترافي إعداد مستقل عبر reasoning.mode: "pro"، وليس نموذجًا منفصلًا.
• التخزين المؤقت الصريح يستخدم prompt_cache_options.mode: "explicit" مع ttl.
• ابدأ ترحيل GPT-5.5 باختبار مستوى جهد أقل، ثم احذف توجيهات الإيجاز المتراكمة من المطالبات وأعد القياس.

معرفات النماذج الثلاثة ومتى تختار كل منها

يستخدم GPT-5.6 تسمية طبقية: الرقم يمثل الجيل، بينما Sol وTerra وLuna هي مستويات قدرة دائمة. وفق تغطية إطلاق MarkTechPost، تتطور هذه الطبقات بوتيراتها الخاصة، لذلك من الأفضل ربط كل مسار في منتجك بطبقة صريحة.

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

Sol هو النموذج الرائد. تشير تقارير OpenAI إلى نحو 53 نقطة في "الاختبار الأخير للوكلاء" مقابل 46.9 نقطة لـ GPT-5.5، لكن تعامل مع ذلك كرقم إطلاق واختبر أداءه على مهامك الفعلية.

Terra هو نقطة البداية العملية لمعظم التطبيقات. ابدأ به، ثم:

1. رقِّ المسار إلى Sol فقط عندما يفشل Terra في معيار جودة واضح.
2. انقل المسارات عالية الحجم والمستقرة إلى Luna.
3. ثبّت معرف الطبقة صراحةً في الإنتاج بدل gpt-5.6 كي تكون التكلفة المقصودة واضحة في الكود.

يتوسع تحليل تسعير GPT-5.6 في مقارنة هذه الأسعار عبر الأجيال والمنافسين.

ملاحظة: gpt-5.6 بدون لاحقة يشير إلى Sol.

طلبك الأول

تطابق المعرفات التالية وثائق مطوري OpenAI. تحتاج فقط إلى مفتاح API مع تمكين الفوترة.

استخدام Chat Completions

إذا كان لديك تكامل قائم، يكفي غالبًا تبديل اسم 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)

والطلب نفسه باستخدام 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."
      }
    ]
  }'

استخدام Responses API للمشاريع الجديدة

للتكاملات الجديدة، استخدم Responses API. إضافات التوفر العام موجودة فيها، كما تسمح بضبط الاستدلال مباشرة:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

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)

قبل ربط النموذج بمنطق منتجك، شغّل المطالبة نفسها على Sol وTerra وLuna. قارن عمليًا بين:

• صحة الإجابة.
• طول المخرجات ونبرتها.
• زمن الاستجابة.
• عدد رموز الإدخال والإخراج.
• التكلفة المقدرة لكل طلب.

اختيار مستوى جهد الاستدلال

يوفر GPT-5.6 ستة مستويات:

none
low
medium
high
xhigh
max

ابدأ بـ medium لمعظم المهام، ثم تحرك مستوى واحدًا فقط في كل تجربة. لا ترفع الجهد قبل أن تثبت أن الجودة الإضافية تستحق التكلفة وزمن الانتظار.

متى تستخدم none؟

استخدم none للمهام الميكانيكية التي تتطلب سرعة أكثر من العمق، مثل:

• إعادة التنسيق.
• استخراج حقول وفق مخطط واضح.
• ملء القوالب.
• التصنيف أو التوجيه البسيط.

يكون اقتران gpt-5.6-luna مع none مناسبًا خاصةً للطلبات عالية الحجم.

متى تستخدم max؟

احجز max للمشكلات التي تكون فيها تكلفة الخطأ أعلى من تكلفة التأخير، مثل:

• أخطاء التزامن الدقيقة.
• مراجعات البنية المعمارية.
• التخطيط متعدد الخطوات.
• التحليلات المعقدة لما بعد الحوادث.

توقع زمن استجابة أطول وفاتورة أكبر.

الوضع الاحترافي

الوضع الاحترافي منفصل عن جهد الاستدلال:

reasoning={
    "effort": "high",
    "mode": "pro"
}

يعمل reasoning.mode: "pro" مع الطبقات الثلاث، ويعطي أولوية أعلى لجودة الإجابة مقارنة بالسرعة. وهو إعداد وليس معرف نموذج جديدًا.

إعداد التخزين المؤقت للمطالبات

يضيف GPT-5.6 تحكمًا صريحًا في التخزين المؤقت. استخدم الوضع explicit عندما تحتوي الطلبات على بادئة ثابتة كبيرة، مثل تعليمات النظام أو دليل تشغيل أو وثائق منتج يعاد إرسالها باستمرار:

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 الحقل ttl في الكائن نفسه مدة بقاء البادئة المخزنة نشطة. الحد الأدنى هو 30 دقيقة، بينما توجد قيم ttl المدعومة وقواعد وضع نقاط التوقف في مرجع OpenAI API.

كيف تحسب التوفير؟

• كتابة ذاكرة التخزين المؤقت: 1.25x من سعر الإدخال غير المخزن مؤقتًا.
• قراءة ذاكرة التخزين المؤقت: خصم 90%.
• لذلك يبدأ التوفير الفعلي من الطلب الثاني الذي يعيد استخدام البادئة.

مثال: روبوت دعم يرسل دليل تشغيل من 40,000 رمز مميز إلى Luna في كل طلب.

• بدون تخزين مؤقت: 0.04$ لكل طلب للبادئة.
• كتابة أولى صريحة: 0.05$.
• كل قراءة لاحقة داخل ttl: 0.004$.

عبر 100 طلب متتابع:

• بدون تخزين مؤقت: 4.00$.
• مع التخزين المؤقت الصريح: 0.45$.

أي خصم يقارب 89% من الجزء الثابت من الفاتورة في هذا المثال.

قاعدة عملية: إذا كانت لديك بادئة ثابتة كبيرة يعاد استخدامها مرتين أو أكثر داخل ttl، فاختبر الوضع الصريح.

ما الجديد في Responses API عند التوفر العام

وصلت ثلاث إضافات إلى واجهة برمجة تطبيقات Responses:

• استدعاء الأدوات البرمجي: بدل دورة استدعاء أداة واحدة ثم انتظار النتيجة، يكتب النموذج JavaScript ينسق أدواتك. يعمل الكود في بيئة V8 معزولة بلا وصول إلى الشبكة، ويمكنه التكرار والتفرع ودمج نتائج الأدوات دون تمرير رسائل ذهابًا وإيابًا من خادمك.
• متعدد الوكلاء، في بيتا: يمكن للطلب توزيع العمل على وكلاء فرعيين يعملون بالتوازي، وهو مفيد عند تقسيم المهمة إلى أجزاء مستقلة.
• الاستدلال المستمر: ينقل reasoning.context سياق الاستدلال بين الأدوار، حتى لا يعيد الوكيل متعدد الخطوات بناء السياق من الصفر في كل استدعاء.

توجد كذلك إعدادات تفاصيل رؤية مثل original وauto للحفاظ على أبعاد الصورة الأصلية. راجع مرجع OpenAI API لصيغة الطلب الدقيقة وقيود كل إعداد.

الترحيل من GPT-5.5

تعامل مع الترحيل كجولة ضبط، لا كتبديل اسم نموذج فقط. إذا كنت تستخدم التدفق الموضح في دليل GPT-5.5 API، نفّذ الخطوات التالية:

1. اختبر مستوى الجهد الحالي ومستوى أقل منه. قد يحافظ GPT-5.6 على الجودة نفسها عند مستوى أدنى، ما يخفض التكلفة مباشرة.
2. أزل توجيهات الإيجاز المتكررة. مخرجات GPT-5.6 أكثر إحكامًا عادةً. احذف تعليمات مثل "كن موجزًا" أو "تخط المقدمة"، ثم أعد الاختبار لتجنب اختصار مفرط.
3. راقب الرموز المميزة المخزنة مؤقتًا. أثناء الضبط، افحص بيانات الاستخدام في الاستجابات واختبر مجموعة مهام تمثيلية قبل تحويل حركة مرور الإنتاج.
4. ابدأ بـ Terra. إذا كانت مخرجاته قابلة للمقارنة مع GPT-5.5، فقد يكون الخيار الأول الذي يستحق التحقق بسبب التكلفة الأقل.

لمنظور مستقل عن سلوك العائلة عند الإطلاق، راجع مقال سايمون ويليسون.

اختبار API في Apidog

يثبت curl أن نقطة النهاية تعمل، لكنه لا يكفي لاتخاذ قرار بين ثلاث طبقات. نزّل Apidog وأنشئ بيئة مقارنة قابلة للتكرار:

1. أنشئ بيئة تحتوي على OPENAI_API_KEY وثلاثة متغيرات:

   MODEL_SOL=gpt-5.6-sol
   MODEL_TERRA=gpt-5.6-terra
   MODEL_LUNA=gpt-5.6-luna

1. أنشئ طلب POST واحدًا إلى API واستخدم متغير النموذج في الجسم:

   {
     "model": "{{MODEL_SOL}}",
     "input": "ضع هنا مطالبة الإنتاج الفعلية"
   }

1. انسخ الطلب مرتين، ثم استبدل المتغير بـ {{MODEL_TERRA}} و{{MODEL_LUNA}}.
2. أرسل المطالبة نفسها إلى الطبقات الثلاث.
3. قارن الإجابات وبيانات usage في كل استجابة.
4. اضرب عدد الرموز المميزة في معدل الطبقة للحصول على تكلفة تقديرية مبنية على بياناتك.

استخدم النظام نفسه لضبط جهد الاستدلال: عدّل reasoning.effort في طلب محفوظ، أعد إرساله، ثم راقب تغير رموز الإخراج. هذا يمنحك منحنى الجودة مقابل التكلفة الخاص بمطالباتك.

الأسئلة الشائعة

هل واجهة برمجة تطبيقات GPT-5.6 متاحة للجميع؟

نعم. منذ 9 يوليو 2026، يمكن لأي حساب OpenAI API استدعاء النماذج الثلاثة ذاتيًا. لا يعتمد وصول API على خطة ChatGPT. مستويات الخطط تخص منتج الدردشة؛ حيث يحصل مستخدمو Free وGo على Terra، بينما تفتح 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، وإخراجًا أقصى يبلغ 128 ألف رمز مميز، وآخر تحديث للمعلومات في 16 فبراير 2026. راجع صفحة نماذج OpenAI باعتبارها المصدر الرسمي، وتحقق من هذه القيم لحسابك.

ما الفرق بين الوضع الاحترافي وUltra؟

الوضع الاحترافي هو إعداد API عبر reasoning.mode: "pro" يعمل على النماذج الثلاثة ويوازن بين السرعة وجودة الإجابة.

أما Ultra فهو إعداد متعدد الوكلاء يشغل أربعة وكلاء بالتوازي افتراضيًا، ومتوفر في ChatGPT Work لخطط Pro وEnterprise، إضافة إلى Codex من Plus فما فوق. يشرح تحليل وضع Ultra لـ GPT-5.6 متى يكون إنفاق الرموز الإضافية مبررًا.

هل أبني على Chat Completions أم Responses API؟

ستستمر تكاملات Chat Completions الحالية في العمل عند تبديل معرف النموذج، لذلك لا توجد إعادة كتابة إلزامية. لكن للمشاريع الجديدة، استهدف Responses API لأن استدعاء الأدوات البرمجي، ومتعدد الوكلاء، والاستدلال المستمر متاحون فيها.

ماذا يعني هذا لك؟

لا تحتاج إلى مشروع ترحيل كبير للبدء:

1. اختر gpt-5.6-terra.
2. شغّل مطالبة حقيقية من منتجك باستخدام reasoning.effort: "medium".
3. أعد تشغيلها بمستوى جهد أقل.
4. قارن الجودة والرموز وزمن الاستجابة.
5. أضف التخزين المؤقت الصريح إذا كانت الطلبات تشترك في بادئة ثابتة كبيرة.
6. قرر بعدها فقط أي المسارات تستحق Sol وأيها يمكن نقله إلى Luna.

احتفظ ببيئة المقارنة ثلاثية الطبقات. تتقدم Sol وTerra وLuna بوتيرات مختلفة، لذلك يجب أن يكون تقييم الإصدار التالي مجرد إعادة تشغيل لطلبات محفوظة، لا مشروع بحث جديد. يساعدك Apidog على الاحتفاظ بالطلبات والبيئات وأعداد الرموز في مكان واحد، لتختبر كل إطلاق نموذج جديد بدل التخمين.