GPT Image 2.5 Flare & Sunburst が EvoLink で利用可能にGPT Image 2.5 を試す

GPT-5.6 API

OpenAI の GPT-5.6(GPT 5.6 / gpt-5.6-sol / terra / luna とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に推論、ツール利用、構造化出力を試せます。

OpenAIテキスト生成利用可能
入力 $0.181 / 1M tokens から$0.200 公式価格-10%
API ドキュメント
Chat CompletionsResponses API推論の強度プロンプトキャッシュツール利用
本番ルート公開中
コンテキスト
コンテキスト 1.05M · 最大出力 128K
適した用途
コーディング、本番エージェント、複雑な推論
入力
テキスト
出力
テキスト · JSON(構造化出力)· ツール呼び出し

GPT-5.6 を選ぶ

3 つのバリエーションはすべて同じ OpenAI 互換の統合を利用します。正確なモデル ID を切り替えるだけで、性能とコストを調整できます。

GPT-5.6 Sol

最高水準の推論力と Agent 性能を備えたフラッグシップティア。

選択中
モデル ID
gpt-5.6-sol
適した用途

高難度の推論、コーディング Agent、高価値ワークフロー

< 272K
入力
$3.600 / 1M-10%
244.8 cr / 1M$4.000公式価格
キャッシュ読み取り
$0.361 / 1M-10%
24.5 cr / 1M$0.400公式価格
キャッシュ書き込み
$4.500 / 1M-10%
306 cr / 1M$5.000公式価格
出力
$18.000 / 1M-10%
1224 cr / 1M$20.000公式価格
≥ 272K
入力
$7.200 / 1M-10%
489.6 cr / 1M$8.000公式価格
キャッシュ読み取り
$0.721 / 1M-10%
49 cr / 1M$0.800公式価格
キャッシュ書き込み
$9.000 / 1M-10%
612 cr / 1M$10.000公式価格
出力
$27.000 / 1M-10%
1836 cr / 1M$30.000公式価格

GPT-5.6 Terra

本番環境での推論とコーディングを安定してこなすバランス型ティア。

モデル ID
gpt-5.6-terra
適した用途

プロダクト機能、分析、チャット、日常的な Agent

< 272K
入力
$1.800 / 1M-10%
122.4 cr / 1M$2.000公式価格
キャッシュ読み取り
$0.181 / 1M-10%
12.3 cr / 1M$0.200公式価格
キャッシュ書き込み
$2.250 / 1M-10%
153 cr / 1M$2.500公式価格
出力
$10.800 / 1M-10%
734.4 cr / 1M$12.000公式価格
≥ 272K
入力
$3.600 / 1M-10%
244.8 cr / 1M$4.000公式価格
キャッシュ読み取り
$0.362 / 1M-10%
24.6 cr / 1M$0.400公式価格
キャッシュ書き込み
$4.500 / 1M-10%
306 cr / 1M$5.000公式価格
出力
$16.200 / 1M-10%
1101.6 cr / 1M$18.000公式価格

GPT-5.6 Luna

大量リクエスト向けの高速・低コストティア。

モデル ID
gpt-5.6-luna
適した用途

低レイテンシのチャット、情報抽出、大規模な自動化

< 272K
入力
$0.181 / 1M-10%
12.3 cr / 1M$0.200公式価格
キャッシュ読み取り
$0.020 / 1M-4%
1.3 cr / 1M$0.020公式価格
キャッシュ書き込み
$0.225 / 1M-10%
15.3 cr / 1M$0.250公式価格
出力
$1.081 / 1M-10%
73.5 cr / 1M$1.200公式価格
≥ 272K
入力
$0.362 / 1M-10%
24.6 cr / 1M$0.400公式価格
キャッシュ読み取り
$0.039 / 1M-4%
2.6 cr / 1M$0.040公式価格
キャッシュ書き込み
$0.450 / 1M-10%
30.6 cr / 1M$0.500公式価格
出力
$1.622 / 1M-10%
110.25 cr / 1M$1.800公式価格

すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。 プロンプトが 272K トークンを超えると長コンテキスト段階が適用されます:入力とキャッシュは ×2、出力は ×1.5。

GPT-5.6 の料金

統合前に GPT-5.6 の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。

リクエスト計算機

1 リクエスト分のトークン構成を入力してください。

1 リクエストの推定費用

GPT-5.6 Sol
短コンテキスト料金
USD$0.0091
クレジット0.6169

公式価格の見積 $0.011 · $0.0011 お得(10%)

入力トークン0.2448 cr
キャッシュ読み取りトークン0.0049 cr
キャッシュ書き込みトークン0 cr
出力トークン0.3672 cr

最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。 プロンプトが 272K トークンに達すると、入力とキャッシュは ×2、出力は ×1.5 で課金されます。ツール呼び出しは倍率の対象外です。

予算の目安

現在のトークン構成でのおおよそのリクエスト数。
クレジットを追加
$10
約 1053 リクエスト

手早いテスト向け

$50
約 5511 リクエスト

日常的な開発向け

$100
約 11022 リクエスト

本番評価向け

GPT-5.6 API — Sol・Terra・Luna

1 つの EvoLink API キーで 3 つの GPT-5.6 モデルを利用できます。最大能力の Sol、バランス型の Terra、高速で低コストな Luna から選択できます。

GPT-5.6 は EvoLink ではモデル ID gpt-5.6-sol として Chat Completions · Responses で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。1.05M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力に加えて推論、ツール利用、構造化出力を備えています。

GPT-5.6

GPT-5.6 の仕様と機能

数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。

コンテキストウィンドウ
1.05M トークン
最大出力
128K トークン
入力
テキスト
出力
テキスト · JSON(構造化出力)· ツール呼び出し
ツール利用
複数ステップのツール連携を含む Function Calling
プロンプトキャッシュ
キャッシュ書き込み + 読み取りの料金
長コンテキスト段階
プロンプト 272K トークン超で入力 ×2 / 出力 ×1.5
プロトコル
Chat Completions · Responses
モデル ID
gpt-5.6-sol

GPT-5.6 が最も得意なこと

ワークロードでティアを選ぶ:深さなら Sol、日常の本番運用なら Terra、大量処理なら Luna。

GPT-5.6 Sol でのエージェント型コーディングと大規模リファクタ

複数ファイルの変更、コードレビュー、ツール多用のエージェントループなど、推論の深さが元を取る作業。

GPT-5.6 Terra での本番アシスタント

顧客向けチャット、ドキュメント Q&A、構造化抽出を、価格と品質のバランスよく。

GPT-5.6 Luna での大量分類とルーティング

タグ付け、トリアージ、軽い要約など、トークン単価が支配的な用途。

最大 1M トークンの長文脈分析

リポジトリ全体や文書セットをまとめて読み込み、プロンプトキャッシュで繰り返しの文脈を安く保つ。

GPT-5.6 を使う 2 つの方法:EvoLink API または Agent

プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から GPT-5.6 を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。

方法 1

EvoLink API で統合する

向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン

OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。

  1. 1コンソールで EvoLink API キーを作成する
  2. 2OpenAI または Anthropic の SDK の base URL を EvoLink に向け、上に表示されたモデル ID を選ぶ
  3. 3代表的なリクエストを 1 件送り、usage フィールドで入力・キャッシュ・出力トークンを確認する
  4. 4タスクごとに max_tokens と再試行を設定し、複数ターンでは tool-call の ID と結果を保持する
方法 2

Agent から呼び出す

向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析

タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で GPT-5.6 を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。

  1. 1EVOLINK_API_KEY をローカル環境変数に設定する(コードやプロンプトには書かない)
  2. 2タスク、含める入力、期待する出力形式を説明する
  3. 3EvoLink 経由で GPT-5.6 を呼び出し、送信前にリクエストを表示するよう Agent に指示する
  4. 4回答、トークン使用量、エラー本文を Agent に報告させる

GPT-5.6 API のコード例とエラー処理

この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。

完全な API ドキュメントを見る
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
      { "role": "user", "content": "Review this diff and list the blocking issues with file and line:\n<diff>" }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.2
  }'

# Swap the model ID for gpt-5.6-terra or gpt-5.6-luna to change the tier.
# The response includes choices[0].message and a usage object
# (prompt_tokens, completion_tokens, and cached tokens when a prefix is
# reused).

無効なリクエストまたは未対応パラメータ

API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。

認証または残高の問題

Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。

コンテキスト長の超過

プロンプトのトークンが GPT-5.6 のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。

レート制限(429)

バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。

コンテンツまたはツール呼び出しの拒否

再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。

GPT-5.6 を本番投入する前に

コストと安定性を決める 4 つの確認。

01

正確な GPT-5.6 モデル ID を選ぶ

gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna を使う。汎用の gpt-5.6 エイリアスはない。

必須
02

272K の長文脈しきい値を予算に入れる

プロンプトが 272K トークンを超えるとリクエスト全体が長文脈料金になる。可能なら下に収める。

推奨
03

キャッシュ読み取りを前提にプロンプトを構成する

安定した指示と参照資料を先頭に置き、繰り返し呼び出しではキャッシュ読み取りに全額入力を置き換えさせる。

推奨
04

定価ではなく usage で測る

トラフィックを拡大する前に usage オブジェクト(非キャッシュ入力・キャッシュ読み取り・書き込み・出力)でコストを突き合わせる。

必須

4 区分のプロンプトキャッシュ課金

キャッシュ外入力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、出力は最終的な usage オブジェクトに基づき個別に精算されます。キャッシュ書き込みが通常入力として再課金されることはありません。

長コンテキストのしきい値

prompt tokens が 272K を超えると、リクエスト全体で入力と両キャッシュ区分は 2 倍、出力は 1.5 倍の料金になります。

GPT-5.6 vs 他のテキストモデル

EvoLink

選択中の GPT-5.6 ティアと同等のフロンティアテキストモデルを、1M tokens あたりの EvoLink 価格で比較します。

GPT-5.6 Sol
EvoLink 価格 / 1M(入力 / 出力)$3.6 / $18
コンテキストウィンドウ1.05M
プロンプトキャッシュキャッシュ読み取り + 書き込み
最適な用途高難度の推論、コーディング Agent、高価値ワークフロー
Claude Opus 4.8
EvoLink 価格 / 1M(入力 / 出力)$4.5 / $22.5
コンテキストウィンドウ1M
プロンプトキャッシュキャッシュ読み取り + 書き込み
最適な用途深い推論・コーディング・長時間稼働の Agent に適した Anthropic のフラッグシップ。
Gemini 3.1 Pro
EvoLink 価格 / 1M(入力 / 出力)$1.865 / $11.183
コンテキストウィンドウ1M
プロンプトキャッシュコンテキストキャッシュ
最適な用途マルチモーダル推論と大規模コンテキストのワークロードに適した Google のフラッグシップ。

基本コンテキスト料金は現在の EvoLink ユーザーグループに基づきます。ログイン時はグループ料金、未ログイン時は Default 料金を表示します。長文コンテキスト倍率は各モデルの Pricing で確認できます。

GPT モデルファミリー

同じ API キーと残高のまま、統合を変えずにティアを切り替えられます。

GPT モデルをすべて比較
GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol

複数ファイルの開発とResponsesエージェント向けの新Sol

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GPT-6 Astra

GPT-6 Astra

呼び出し可能な GPT-5.6 ルートと GPT-6 Astra の公開仕様を比較し、アップグレード前にコスト・評価・ロールアウトのゲートを定義します

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GPT-6 Sol

GPT-6 Sol

複雑なコーディングとエージェントワークフロー向けに作られた GPT-6 モデル

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GPT-5.6 以外の EvoLink のテキストモデル

Claude Opus 4.8

Claude Opus 4.8

深い推論・コーディング・長時間稼働の Agent に適した Anthropic のフラッグシップ。

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Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro

マルチモーダル推論と大規模コンテキストのワークロードに適した Google のフラッグシップ。

モデルを見る
Grok 4.5

Grok 4.5

50万トークンのコンテキストとサーバーサイド検索ツールを備えた xAI の推論・ツール活用ルートです。

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Kimi K3

Kimi K3

リポジトリ規模のコーディングや複数ドキュメント作業に適した Moonshot の長コンテキスト推論ルート。

モデルを見る

GPT-5.6 API - よくある質問

利用できるモデル ID は?

gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna のいずれかを使用してください。汎用の gpt-5.6 エイリアスは提供していません。

キャッシュ入力はどのように課金されますか?

キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは独立した token 区分で、どちらも通常入力として再課金されることはありません。

長コンテキスト料金はいつ適用されますか?

prompt tokens の合計が 272,000 を超えると、リクエスト全体に料金表の長コンテキスト倍率が適用されます。

EvoLink で OpenAI SDK から GPT-5.6 を使えますか?

はい。SDK の base URL を EvoLink に向け、EvoLink API キーを使い、3 つの GPT-5.6 モデル ID のいずれかを指定します。

GPT-5.6 はどのティアから始めるべきですか?

本番作業の多くは Terra から。より深い推論が必要なら Sol、大量でコスト重視のリクエストは Luna。

GPT-5.6 はツール呼び出しと構造化出力に対応していますか?

はい。3 ティアとも標準の Chat Completions フィールドで関数呼び出しと JSON 構造化出力に対応します。