Análisis de velocidad
Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.
Puntuaciones de calidad
Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.
Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.
Precios
Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.
Tokens por segundo
Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.
Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.
Capacidades
Disponibilidad
Disponibilidad
Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.
Últimos 7 días
—
Últimos 30 días
100.0%
n=1
Tiempo de respuesta mediano
2,410ms
n=1
Basado en 165 mediciones en los últimos 30 días.
Detalles técnicos
Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.
Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.
Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.
Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.
Total de llamadas (30d)
1
Respuestas OK (30d)
1
Total de llamadas (7d)
0
Respuestas OK (7d)
0
Veredictos del benchmark Tokonomix
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.
Calidad
—
Latencia p50
—
Ejecuciones de test
0