Geschwindigkeitsanalyse
Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.
Qualitätswerte
Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.
Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.
Preise
Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.
Tokens pro Sekunde
Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.
Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.
Fähigkeiten
Verfügbarkeit
Verfügbarkeit
Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.
Letzte 7 Tage
—
Letzte 30 Tage
100.0%
n=1
Mediane Antwortzeit
2,410ms
n=1
Basierend auf 201 Messungen in den letzten 30 Tagen.
Technische Details
Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.
Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.
Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.
Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.
Gesamte Aufrufe (30d)
1
OK-Antworten (30d)
1
Gesamte Aufrufe (7d)
0
OK-Antworten (7d)
0
Tokonomix-Benchmark-Urteile
Major capability expansion adds multimodal tools and advanced features
This benchmark window marks a significant evolution for gpt-5.6-sol with the introduction of eight new capabilities that transform it from a reasoning-focused model into a comprehensive multimodal platform. The model now supports tools, vision, PDF input, JSON mode with schema validation, parallel tool execution, reasoning features, and prompt caching. These additions position it as a full-featured model capable of handling complex workflows that combine visual understanding, structured data processing, and external tool integration. The vision capability enables image analysis and multimodal reasoning tasks. PDF input support allows direct document processing without preprocessing. JSON mode with schema validation ensures reliable structured outputs for API integrations and data pipelines. Parallel tools execution improves efficiency for multi-step operations. Prompt caching should reduce costs and latency for repetitive queries. The core reasoning capabilities that defined the previous baseline remain intact while being augmented by these new modalities. Users gain access to a significantly more versatile model that can handle end-to-end workflows spanning document analysis, visual tasks, structured data generation, and tool-assisted problem solving. This represents one of the most substantial capability expansions in a single benchmark window.
Qualität
—
Latenz p50
—
Testläufe
0