Skip to content
  • 0 Votes
    1 Posts
    4 Views
    A
    <p>Enligt OpenAI:s senaste prisregler använder modeller som GPT-5.6 Sol trappstegsbaserade priser för förfrågningar med extra långa kontexter.</p><p>När kontexten i en enskild förfrågan överstiger 272K tokens kan indata, läsning från cache och utdata beräknas enligt en högre prisnivå. Regeln kommer från OpenAI:s officiella prissättning och innebär inte ett tillfälligt påslag eller en felaktig debitering från AI-ROUTER.</p><p></p><p>Som exempel kan GPT-5.6 Sol:s standardpriser sammanfattas så här:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Post Inom 272K Över 272K</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Indata $5 / 1M tokens $10 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Cacheläsning $0.50 / 1M tokens $1 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Utdata $30 / 1M tokens $45 / 1M tokens</code></pre><p></p><p>Den slutliga kostnaden beräknas fortfarande utifrån den specifika gruppen, kontots multiplikator och andra prisinställningar.</p><p></p><p>Om en x2-markering visas i användningshistoriken betyder det att förfrågan har utlösts av trappstegsbaserad prissättning för lång kontext. Markeringen innebär främst att indata och cacheläsning har gått över till en högre prisnivå. Det betyder inte att alla kostnader för hela förfrågan helt enkelt har fördubblats; utdata kan ha en annan trappstegsmultiplikator.</p><p></p><p><strong> ## Så undviker du trappstegsbaserad prissättning</strong></p><p>Om du inte behöver ett kontextfönster på 1M tokens rekommenderas att du justerar Codex kontextgräns till högst 272K.</p><p></p><p>Öppna:</p><p> ~/.codex/config.toml</p><p></p><p>Ändra den tidigare konfigurationen för 1M:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 1000000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 900000</code></pre><p> </p><p>till:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 272000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 250000</code></pre><p> </p><p>Spara filen, starta om Codex och skapa en ny session.</p><p></p><p>Om du bara vill att ändringen ska gälla tillfälligt för en enskild session kan du använda:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=272000 -c model_auto_compact_token_limit=250000</code></pre><p> Det rekommenderas även att:</p><p> - aktivera automatisk komprimering i tid;</p><p> - dela upp långa uppgifter i flera sessioner;</p><p> - minska mängden verktygsutdata som returneras på en gång;</p><p> - regelbundet sammanfatta och rensa bort äldre konversationsinnehåll.</p><p></p><p>Om du faktiskt behöver ett kontextfönster på 1M tokens kan du fortsätta använda den ursprungliga konfigurationen, men tokens över 272K debiteras enligt OpenAI:s högre prisnivå.</p><p></p><p>Den ursprungliga konfigurationsbeskrivningen finns här: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://ai-router.dev/blog/post-g-677aa3e043912838-how-to-enable-a-1m-token-context-window-in-codex-for-gpt-5-6-sol">Så aktiverar du ett kontextfönster på 1 miljon tokens i Codex för GPT-5.6 Sol </a></p><p></p><p>Tack för er förståelse och ert stöd.</p>
  • 0 Votes
    1 Posts
    76 Views
    A
    <p>Enligt OpenAI:s senaste prisregler använder modeller som GPT-5.6 Sol trappstegspriser för förfrågningar med extra lång kontext.</p><p>När kontexten i en enskild förfrågan överstiger 272K tokens kan indata, cacheläsning och utdata beräknas enligt en högre prisnivå. Regeln kommer från OpenAI:s officiella prissättning och innebär inte ett tillfälligt pristillägg eller en felaktig debitering från AI-ROUTER.</p><p></p><p>Som exempel på standardpriset för GPT-5.6 Sol:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Post Inom 272K Över 272K</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Indata $5 / 1M tokens $10 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Cacheläsning $0.50 / 1M tokens $1 / 1M tokens</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> ────────── ─────────────────── ─────────────────</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> Utdata $30 / 1M tokens $45 / 1M tokens</code></pre><p></p><p>Den slutliga kostnaden beräknas fortfarande utifrån den specifika gruppen, kontots multiplikator och andra prisinställningar.</p><p></p><p>Om en x2-markering visas i användningshistoriken betyder det att förfrågan har utlösts av trappstegsbaserad prissättning för lång kontext. Markeringen innebär främst att indata och cacheläsning har gått över till en högre prisnivå. Det betyder inte att alla kostnader för hela förfrågan helt enkelt har fördubblats; utdata kan ha en annan trappstegsmultiplikator.</p><p></p><p><strong> ## Så undviker du trappstegsbaserad prissättning</strong></p><p>Om du inte behöver ett kontextfönster på 1M tokens rekommenderar vi att du justerar Codex kontextgräns till högst 272K.</p><p></p><p>Öppna:</p><p> ~/.codex/config.toml</p><p></p><p>Ändra den tidigare 1M-konfigurationen:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 1000000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 900000</code></pre><p> </p><p>till:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model = "gpt-5.6-sol"</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_context_window = 272000</code></pre><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code> model_auto_compact_token_limit = 250000</code></pre><p> </p><p>Spara ändringarna, starta om Codex och skapa en ny session.</p><p></p><p>Om du bara vill att ändringen ska gälla tillfälligt för en enskild session kan du använda:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=272000 -c model_auto_compact_token_limit=250000</code></pre><p> Vi rekommenderar också att du:</p><p> - aktiverar automatisk komprimering i god tid;</p><p> - delar upp mycket långa uppgifter i flera sessioner;</p><p> - minskar mängden verktygsutdata som returneras på en gång;</p><p> - regelbundet sammanfattar och rensar bort äldre konversationsinnehåll.</p><p></p><p>Om du faktiskt behöver ett kontextfönster på 1M tokens kan du fortsätta använda den ursprungliga konfigurationen, men tokens över 272K debiteras enligt OpenAI:s högre prisnivå.</p><p></p><p>Se den ursprungliga konfigurationsbeskrivningen här: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://ai-router.dev/blog/post-g-677aa3e043912838-how-to-enable-a-1m-token-context-window-in-codex-for-gpt-5-6-sol">Så aktiverar du ett kontextfönster på 1 miljon tokens i Codex för GPT-5.6 Sol </a></p><p></p><p>Tack för din förståelse och ditt stöd.</p>