GPT-4 Turbo Preview 0125 هو إصدار OpenAI المحدّث للمعاينة البحثية من GPT-4 Turbo، والمركّز على النص. يعالج التعليمات المكتوبة والمادة المصدرية والشيفرة، وينتج إجابات نصية أو سجلات موجّهة للتطبيقات. يستهدف تحديث يناير تحديدًا إتمام المهام بصورة أشمل في مجالات مثل توليد الشيفرة، ويصلح خطأً يؤثر في توليد UTF-8 بلغات غير الإنجليزية. إصدار 0125 المسمّى هذا منفصل عن 1106 Preview الأقدم وعن GPT-4 Turbo with Vision.
تذكر بطاقة Preview لدى المنتج نافذة سياق بطول 128,000 رمز وإخراجًا يصل إلى 4,096 رمزًا، مع تاريخ انتهاء معرفة في 1 ديسمبر 2023. تستطيع نافذة الإدخال الكبيرة احتواء مستندات أو شيفرة مترابطة إلى جانب سؤال مفصّل؛ وسعة الإخراج أصغر بكثير وينبغي أن تشكّل الناتج المطلوب. قدّم أدلة راهنة عندما يعتمد السؤال على معلومات تتجاوز المعرفة المخزنة لدى النموذج.
لمقارنة المتطلبات، أرفق المستندات ذات الصلة، وحدّد أيها يحكم عند الاختلاف، واطلب المتطلب المتغيّر ومقطعه الداعم وأثره في مسار العمل المذكور. ولمهمة شيفرة، قدّم السلوك المراد تحقيقه والدوال ذات الصلة والنتيجة المتوقعة. اطلب تغييرًا كاملًا ضمن ذلك النطاق، وحدّد ما يُعد إتمامًا، بدلًا من اعتبار جزء مقنع المهمة كاملة.
تضيف عائلة GPT-4 Turbo Preview التزامًا أقوى بالصيغ ووضع JSON. يصف المنتج وضع JSON بأنه يقيّد الاستجابة لتكون JSON صحيحًا نحويًا؛ ولا يتحقق بصورة مستقلة من صحة قيمة حقل أو استيفاء سجل لكل قاعدة تجارية. عرّف الحقول والقيم المسموح بها ومعالجة المعلومات المفقودة في التعليمة، ثم افحص الكائن المُرجع مقابل تلك المتطلبات. عند استخدام وضع JSON لدى المنتج، وجّه النموذج صراحةً إلى إنتاج JSON، وأدرج كلمة «JSON» في المحادثة. من دون هذه التعليمة، قد ينتج مسافات بيضاء حتى حد الرموز؛ لذا تحقّق من إرجاع كائن مكتمل.
يمكن لمهمة استخراج طلب معرّف عنصر والنص المصدري الذي يثبت حالته والإجراء التالي الذي تدعمه هذه الأدلة. احتفظ بالمادة الأصلية مع السجل ليمكن فحص القيمة. قبول محلّل JSON المُرجع جزء من المسار؛ وصحة الربط بين المصدر والحقول المستخرجة جزء آخر.
يوثّق إصدار Preview من OpenAI استدعاء الدوال، بما يشمل طلب عدة دوال في رسالة واحدة. يصف المطوّر كل دالة ومعلماتها، ويعيد النموذج وسائط للعملية المطلوبة. ينفّذ التطبيق المحيط العملية ويعيد النتيجة الفعلية. لذلك يكون طلب البحث منفصلًا عن السجل المسترجع، والإجراء المقترح منفصلًا عن إتمامه.
قدّم دوال تناسب المهمة، وسمِّ الأدلة التي ينبغي أن تستخدمها الإجابة التالية. يمكن لمساعد مقارنة طلب سجلات عنصرين مسمّيين، ثم شرح فروقهما باستخدام القيم المُرجعة. إذا فشل أحد الاستعلامات أو أعطى مادة ناقصة، فاحتفظ بهذا الوضع بدلًا من إنشاء بديل مقنع. احتفظ بمعرّفات الدوال ونتائجها مع المتابعة.
يُوثَّق تحكم seed في عائلة Preview كأداة تجريبية مساعدة للحصول على إكمالات متسقة في معظم الأوقات. يفيد في مقارنة تغيير في الموجّه مع إبقاء الإعدادات الأخرى ثابتة؛ ولا يضمن إخراجًا متطابقًا لكل طلب مكرر. احتفظ بالتعليمة والمادة المصدرية والإعدادات معًا عند مقارنة الردود.
الوسائط المذكورة لهذا الخيار هي إدخال نصي وإخراج نصي. ويخص تحليل الصور Vision Preview ذي الاسم المنفصل أو خيارات متعددة الوسائط لاحقة. كما يختلف وضع JSON عن ميزات أحدث تقيّد الإخراج بمخطط. ولا تلغي تحسينات تحديث 0125 في الاكتمال والترميز الحاجة إلى فحص تغيير شيفرة أو حقل مستخرج أو استنتاج مقابل الأدلة المقدّمة. اختر ناتجًا محدودًا يلائم سعة الإخراج، واحتفظ بالإصدار المسمّى المحدد مع النتيجة.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 0125 هو إصدار OpenAI المحدّث للمعاينة البحثية من GPT-4 Turbo، والمركّز على النص. يعالج التعليمات المكتوبة والمادة المصدرية والشيفرة، وينتج إجابات نصية أو سجلات موجّهة للتطبيقات. يستهدف تحديث يناير تحديدًا إتمام المهام بصورة أشمل في مجالات مثل توليد الشيفرة، ويصلح خطأً يؤثر في توليد UTF-8 بلغات غير الإنجليزية. إصدار 0125 المسمّى هذا منفصل عن 1106 Preview الأقدم وعن GPT-4 Turbo with Vision.\n\n### العمل النصي بسياق كبير\n\nتذكر بطاقة Preview لدى المنتج نافذة سياق بطول 128,000 رمز وإخراجًا يصل إلى 4,096 رمزًا، مع تاريخ انتهاء معرفة في 1 ديسمبر 2023. تستطيع نافذة الإدخال الكبيرة احتواء مستندات أو شيفرة مترابطة إلى جانب سؤال مفصّل؛ وسعة الإخراج أصغر بكثير وينبغي أن تشكّل الناتج المطلوب. قدّم أدلة راهنة عندما يعتمد السؤال على معلومات تتجاوز المعرفة المخزنة لدى النموذج.\n\nلمقارنة المتطلبات، أرفق المستندات ذات الصلة، وحدّد أيها يحكم عند الاختلاف، واطلب المتطلب المتغيّر ومقطعه الداعم وأثره في مسار العمل المذكور. ولمهمة شيفرة، قدّم السلوك المراد تحقيقه والدوال ذات الصلة والنتيجة المتوقعة. اطلب تغييرًا كاملًا ضمن ذلك النطاق، وحدّد ما يُعد إتمامًا، بدلًا من اعتبار جزء مقنع المهمة كاملة.\n\n### الصيغ ووضع JSON\n\nتضيف عائلة GPT-4 Turbo Preview التزامًا أقوى بالصيغ ووضع JSON. يصف المنتج وضع JSON بأنه يقيّد الاستجابة لتكون JSON صحيحًا نحويًا؛ ولا يتحقق بصورة مستقلة من صحة قيمة حقل أو استيفاء سجل لكل قاعدة تجارية. عرّف الحقول والقيم المسموح بها ومعالجة المعلومات المفقودة في التعليمة، ثم افحص الكائن المُرجع مقابل تلك المتطلبات. عند استخدام وضع JSON لدى المنتج، وجّه النموذج صراحةً إلى إنتاج JSON، وأدرج كلمة «JSON» في المحادثة. من دون هذه التعليمة، قد ينتج مسافات بيضاء حتى حد الرموز؛ لذا تحقّق من إرجاع كائن مكتمل.\n\nيمكن لمهمة استخراج طلب معرّف عنصر والنص المصدري الذي يثبت حالته والإجراء التالي الذي تدعمه هذه الأدلة. احتفظ بالمادة الأصلية مع السجل ليمكن فحص القيمة. قبول محلّل JSON المُرجع جزء من المسار؛ وصحة الربط بين المصدر والحقول المستخرجة جزء آخر.\n\n### استدعاء الدوال والنتائج الفعلية\n\nيوثّق إصدار Preview من OpenAI استدعاء الدوال، بما يشمل طلب عدة دوال في رسالة واحدة. يصف المطوّر كل دالة ومعلماتها، ويعيد النموذج وسائط للعملية المطلوبة. ينفّذ التطبيق المحيط العملية ويعيد النتيجة الفعلية. لذلك يكون طلب البحث منفصلًا عن السجل المسترجع، والإجراء المقترح منفصلًا عن إتمامه.\n\nقدّم دوال تناسب المهمة، وسمِّ الأدلة التي ينبغي أن تستخدمها الإجابة التالية. يمكن لمساعد مقارنة طلب سجلات عنصرين مسمّيين، ثم شرح فروقهما باستخدام القيم المُرجعة. إذا فشل أحد الاستعلامات أو أعطى مادة ناقصة، فاحتفظ بهذا الوضع بدلًا من إنشاء بديل مقنع. احتفظ بمعرّفات الدوال ونتائجها مع المتابعة.\n\n### قابلية التكرار وحدود الإصدار\n\nيُوثَّق تحكم seed في عائلة Preview كأداة تجريبية مساعدة للحصول على إكمالات متسقة في معظم الأوقات. يفيد في مقارنة تغيير في الموجّه مع إبقاء الإعدادات الأخرى ثابتة؛ ولا يضمن إخراجًا متطابقًا لكل طلب مكرر. احتفظ بالتعليمة والمادة المصدرية والإعدادات معًا عند مقارنة الردود.\n\nالوسائط المذكورة لهذا الخيار هي إدخال نصي وإخراج نصي. ويخص تحليل الصور Vision Preview ذي الاسم المنفصل أو خيارات متعددة الوسائط لاحقة. كما يختلف وضع JSON عن ميزات أحدث تقيّد الإخراج بمخطط. ولا تلغي تحسينات تحديث 0125 في الاكتمال والترميز الحاجة إلى فحص تغيير شيفرة أو حقل مستخرج أو استنتاج مقابل الأدلة المقدّمة. اختر ناتجًا محدودًا يلائم سعة الإخراج، واحتفظ بالإصدار المسمّى المحدد مع النتيجة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.gpt-4-0125-previewيعالج GPT-4 Turbo Preview 0125 مهام النصوص والشيفرة ذات السياق الطويل بنافذة سياق موثقة تبلغ 128K. ويساعد وضع JSON واستدعاء الدوال على تحويل المادة المقدمة إلى إجابات نصية أو سجلات للتطبيق، مع إبقاء إصدار Preview المحدد منفصلًا عن نماذج الرؤية والنماذج اللاحقة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
GPT-4 Turbo Preview 0125 هو إصدار OpenAI المحدّث للمعاينة البحثية من GPT-4 Turbo، والمركّز على النص. يعالج التعليمات المكتوبة والمادة المصدرية والشيفرة، وينتج إجابات نصية أو سجلات موجّهة للتطبيقات. يستهدف تحديث يناير تحديدًا إتمام المهام بصورة أشمل في مجالات مثل توليد الشيفرة، ويصلح خطأً يؤثر في توليد UTF-8 بلغات غير الإنجليزية. إصدار 0125 المسمّى هذا منفصل عن 1106 Preview الأقدم وعن GPT-4 Turbo with Vision.
تذكر بطاقة Preview لدى المنتج نافذة سياق بطول 128,000 رمز وإخراجًا يصل إلى 4,096 رمزًا، مع تاريخ انتهاء معرفة في 1 ديسمبر 2023. تستطيع نافذة الإدخال الكبيرة احتواء مستندات أو شيفرة مترابطة إلى جانب سؤال مفصّل؛ وسعة الإخراج أصغر بكثير وينبغي أن تشكّل الناتج المطلوب. قدّم أدلة راهنة عندما يعتمد السؤال على معلومات تتجاوز المعرفة المخزنة لدى النموذج.
لمقارنة المتطلبات، أرفق المستندات ذات الصلة، وحدّد أيها يحكم عند الاختلاف، واطلب المتطلب المتغيّر ومقطعه الداعم وأثره في مسار العمل المذكور. ولمهمة شيفرة، قدّم السلوك المراد تحقيقه والدوال ذات الصلة والنتيجة المتوقعة. اطلب تغييرًا كاملًا ضمن ذلك النطاق، وحدّد ما يُعد إتمامًا، بدلًا من اعتبار جزء مقنع المهمة كاملة.
تضيف عائلة GPT-4 Turbo Preview التزامًا أقوى بالصيغ ووضع JSON. يصف المنتج وضع JSON بأنه يقيّد الاستجابة لتكون JSON صحيحًا نحويًا؛ ولا يتحقق بصورة مستقلة من صحة قيمة حقل أو استيفاء سجل لكل قاعدة تجارية. عرّف الحقول والقيم المسموح بها ومعالجة المعلومات المفقودة في التعليمة، ثم افحص الكائن المُرجع مقابل تلك المتطلبات. عند استخدام وضع JSON لدى المنتج، وجّه النموذج صراحةً إلى إنتاج JSON، وأدرج كلمة «JSON» في المحادثة. من دون هذه التعليمة، قد ينتج مسافات بيضاء حتى حد الرموز؛ لذا تحقّق من إرجاع كائن مكتمل.
يمكن لمهمة استخراج طلب معرّف عنصر والنص المصدري الذي يثبت حالته والإجراء التالي الذي تدعمه هذه الأدلة. احتفظ بالمادة الأصلية مع السجل ليمكن فحص القيمة. قبول محلّل JSON المُرجع جزء من المسار؛ وصحة الربط بين المصدر والحقول المستخرجة جزء آخر.
يوثّق إصدار Preview من OpenAI استدعاء الدوال، بما يشمل طلب عدة دوال في رسالة واحدة. يصف المطوّر كل دالة ومعلماتها، ويعيد النموذج وسائط للعملية المطلوبة. ينفّذ التطبيق المحيط العملية ويعيد النتيجة الفعلية. لذلك يكون طلب البحث منفصلًا عن السجل المسترجع، والإجراء المقترح منفصلًا عن إتمامه.
قدّم دوال تناسب المهمة، وسمِّ الأدلة التي ينبغي أن تستخدمها الإجابة التالية. يمكن لمساعد مقارنة طلب سجلات عنصرين مسمّيين، ثم شرح فروقهما باستخدام القيم المُرجعة. إذا فشل أحد الاستعلامات أو أعطى مادة ناقصة، فاحتفظ بهذا الوضع بدلًا من إنشاء بديل مقنع. احتفظ بمعرّفات الدوال ونتائجها مع المتابعة.
يُوثَّق تحكم seed في عائلة Preview كأداة تجريبية مساعدة للحصول على إكمالات متسقة في معظم الأوقات. يفيد في مقارنة تغيير في الموجّه مع إبقاء الإعدادات الأخرى ثابتة؛ ولا يضمن إخراجًا متطابقًا لكل طلب مكرر. احتفظ بالتعليمة والمادة المصدرية والإعدادات معًا عند مقارنة الردود.
الوسائط المذكورة لهذا الخيار هي إدخال نصي وإخراج نصي. ويخص تحليل الصور Vision Preview ذي الاسم المنفصل أو خيارات متعددة الوسائط لاحقة. كما يختلف وضع JSON عن ميزات أحدث تقيّد الإخراج بمخطط. ولا تلغي تحسينات تحديث 0125 في الاكتمال والترميز الحاجة إلى فحص تغيير شيفرة أو حقل مستخرج أو استنتاج مقابل الأدلة المقدّمة. اختر ناتجًا محدودًا يلائم سعة الإخراج، واحتفظ بالإصدار المسمّى المحدد مع النتيجة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gpt-4-0125-preview | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.02 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.06 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-4-0125-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gpt-4-0125-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gpt-4-0125-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
gpt-4-0125-previewيعالج GPT-4 Turbo Preview 0125 مهام النصوص والشيفرة ذات السياق الطويل بنافذة سياق موثقة تبلغ 128K. ويساعد وضع JSON واستدعاء الدوال على تحويل المادة المقدمة إلى إجابات نصية أو سجلات للتطبيق، مع إبقاء إصدار Preview المحدد منفصلًا عن نماذج الرؤية والنماذج اللاحقة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
GPT-4 Turbo Preview 0125 هو إصدار OpenAI المحدّث للمعاينة البحثية من GPT-4 Turbo، والمركّز على النص. يعالج التعليمات المكتوبة والمادة المصدرية والشيفرة، وينتج إجابات نصية أو سجلات موجّهة للتطبيقات. يستهدف تحديث يناير تحديدًا إتمام المهام بصورة أشمل في مجالات مثل توليد الشيفرة، ويصلح خطأً يؤثر في توليد UTF-8 بلغات غير الإنجليزية. إصدار 0125 المسمّى هذا منفصل عن 1106 Preview الأقدم وعن GPT-4 Turbo with Vision.
تذكر بطاقة Preview لدى المنتج نافذة سياق بطول 128,000 رمز وإخراجًا يصل إلى 4,096 رمزًا، مع تاريخ انتهاء معرفة في 1 ديسمبر 2023. تستطيع نافذة الإدخال الكبيرة احتواء مستندات أو شيفرة مترابطة إلى جانب سؤال مفصّل؛ وسعة الإخراج أصغر بكثير وينبغي أن تشكّل الناتج المطلوب. قدّم أدلة راهنة عندما يعتمد السؤال على معلومات تتجاوز المعرفة المخزنة لدى النموذج.
لمقارنة المتطلبات، أرفق المستندات ذات الصلة، وحدّد أيها يحكم عند الاختلاف، واطلب المتطلب المتغيّر ومقطعه الداعم وأثره في مسار العمل المذكور. ولمهمة شيفرة، قدّم السلوك المراد تحقيقه والدوال ذات الصلة والنتيجة المتوقعة. اطلب تغييرًا كاملًا ضمن ذلك النطاق، وحدّد ما يُعد إتمامًا، بدلًا من اعتبار جزء مقنع المهمة كاملة.
تضيف عائلة GPT-4 Turbo Preview التزامًا أقوى بالصيغ ووضع JSON. يصف المنتج وضع JSON بأنه يقيّد الاستجابة لتكون JSON صحيحًا نحويًا؛ ولا يتحقق بصورة مستقلة من صحة قيمة حقل أو استيفاء سجل لكل قاعدة تجارية. عرّف الحقول والقيم المسموح بها ومعالجة المعلومات المفقودة في التعليمة، ثم افحص الكائن المُرجع مقابل تلك المتطلبات. عند استخدام وضع JSON لدى المنتج، وجّه النموذج صراحةً إلى إنتاج JSON، وأدرج كلمة «JSON» في المحادثة. من دون هذه التعليمة، قد ينتج مسافات بيضاء حتى حد الرموز؛ لذا تحقّق من إرجاع كائن مكتمل.
يمكن لمهمة استخراج طلب معرّف عنصر والنص المصدري الذي يثبت حالته والإجراء التالي الذي تدعمه هذه الأدلة. احتفظ بالمادة الأصلية مع السجل ليمكن فحص القيمة. قبول محلّل JSON المُرجع جزء من المسار؛ وصحة الربط بين المصدر والحقول المستخرجة جزء آخر.
يوثّق إصدار Preview من OpenAI استدعاء الدوال، بما يشمل طلب عدة دوال في رسالة واحدة. يصف المطوّر كل دالة ومعلماتها، ويعيد النموذج وسائط للعملية المطلوبة. ينفّذ التطبيق المحيط العملية ويعيد النتيجة الفعلية. لذلك يكون طلب البحث منفصلًا عن السجل المسترجع، والإجراء المقترح منفصلًا عن إتمامه.
قدّم دوال تناسب المهمة، وسمِّ الأدلة التي ينبغي أن تستخدمها الإجابة التالية. يمكن لمساعد مقارنة طلب سجلات عنصرين مسمّيين، ثم شرح فروقهما باستخدام القيم المُرجعة. إذا فشل أحد الاستعلامات أو أعطى مادة ناقصة، فاحتفظ بهذا الوضع بدلًا من إنشاء بديل مقنع. احتفظ بمعرّفات الدوال ونتائجها مع المتابعة.
يُوثَّق تحكم seed في عائلة Preview كأداة تجريبية مساعدة للحصول على إكمالات متسقة في معظم الأوقات. يفيد في مقارنة تغيير في الموجّه مع إبقاء الإعدادات الأخرى ثابتة؛ ولا يضمن إخراجًا متطابقًا لكل طلب مكرر. احتفظ بالتعليمة والمادة المصدرية والإعدادات معًا عند مقارنة الردود.
الوسائط المذكورة لهذا الخيار هي إدخال نصي وإخراج نصي. ويخص تحليل الصور Vision Preview ذي الاسم المنفصل أو خيارات متعددة الوسائط لاحقة. كما يختلف وضع JSON عن ميزات أحدث تقيّد الإخراج بمخطط. ولا تلغي تحسينات تحديث 0125 في الاكتمال والترميز الحاجة إلى فحص تغيير شيفرة أو حقل مستخرج أو استنتاج مقابل الأدلة المقدّمة. اختر ناتجًا محدودًا يلائم سعة الإخراج، واحتفظ بالإصدار المسمّى المحدد مع النتيجة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gpt-4-0125-preview | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.02 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.06 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "gpt-4-0125-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-4-0125-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-4-0125-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.