يشير o4-mini (High) إلى o4-mini من OpenAI مع جهد استدلال مرتفع. النموذج الأساسي هو نموذج استدلال أصغر من سلسلة o يركز على البرمجة والرياضيات والمهام البصرية. يقبل النصوص والصور وينتج نصًا. تصف High مستوى الاستدلال المطبّق على المهمة، مع الحفاظ على تمييز هوية o4-mini الأساسي عن إصدار جديد مستقل للنموذج.
من التطبيقات العملية مسألة تقنية تتضمن عدة شروط تؤثر في الحل. قدّم نص المسألة كاملًا، والشيفرة أو التعريفات الرياضية ذات الصلة، والقيود التي يجب أن تستوفيها الإجابة. ومن أمثلة الطلبات مقارنة نهجين خوارزميين، وشرح الشروط التي يعتمد عليها كل منهما، واقتراح حل مرتبط بالمدخلات والنتيجة المحددتين. اطلب الاستنتاج النهائي والأدلة اللازمة للتحقق منه بدلًا من فرض كل فكرة داخلية.
للمهمة البصرية، قدّم المخطط أو الرسم البياني أو لقطة الشاشة، واشرح التفصيل المهم. يصف إصدار o3/o4-mini لدى الشركة المصنّعة الاستدلال باستخدام الصور والاستعانة بالأدوات عندما تسهم بأدلة مفيدة. يمكن لسؤال مكتوب أن يربط العلاقة البصرية بشرط رياضي أو هندسي. وعندما توفر البيئة نتيجة حساب أو أداة أخرى، احتفظ بالمخرجات الفعلية لكي يستند القرار التالي إلى أساس ملموس.
تحدد مواصفات o4-mini لدى OpenAI نافذة سياق تبلغ 200,000 رمز، وحدًا أقصى للمخرجات يبلغ 100,000 رمز، وتاريخ انتهاء المعرفة في 1 يونيو 2024. يشغل كل من الاستدلال والإجابة الظاهرة حيزًا من الرموز. يخصص جهد High مزيدًا من الاستدلال للمهمة وقد يتطلب وقتًا أطول؛ وهو منفصل عن طول الرد النهائي المطلوب أو تنسيقه. نظّم المواد المفيدة واترك مساحة للتحليل والنتيجة معًا.
تدرج الشركة المنتجة واجهات Responses وChat Completions وBatch، والبث المتدفق، وStructured Outputs، واستدعاء الدوال، ومدخلات الملفات والصور، والبحث في الملفات، والتخزين المؤقت للموجّه، وإمكانات الضبط الدقيق للنموذج. وتشمل الأدوات الموثّقة الدوال، والبحث في الملفات، وتفسير الشيفرة، واتصالات MCP، والبحث في الويب. تتيح التطبيقات عملياتها، وتنفذ إجراءاتها بنفسها، وتعيد نتائج فعلية؛ وتظل المخرجات المباشرة للنموذج نصًا.
حدّد معيار إتمام يناسب المهمة. بالنسبة إلى برنامج، اطلب السلوك المتأثر والتغييرات المقترحة ونتائج الفحوص التي أُجريت فعلًا. ولتحليل رياضي أو بصري، حدّد الترميز أو الدقة أو الاستنتاج المطلوب، والشروط التي تبرره. المخرج النهائي المفيد هو حل محدد أو اقتراح شيفرة أو شرح منظم يمكن مقارنة خياراته المهمة بالمسألة والأدلة المقدّمة.
", "aboutText": "يشير o4-mini (High) إلى o4-mini من OpenAI مع جهد استدلال مرتفع. النموذج الأساسي هو نموذج استدلال أصغر من سلسلة o يركز على البرمجة والرياضيات والمهام البصرية. يقبل النصوص والصور وينتج نصًا. تصف High مستوى الاستدلال المطبّق على المهمة، مع الحفاظ على تمييز هوية o4-mini الأساسي عن إصدار جديد مستقل للنموذج.\n\nمن التطبيقات العملية مسألة تقنية تتضمن عدة شروط تؤثر في الحل. قدّم نص المسألة كاملًا، والشيفرة أو التعريفات الرياضية ذات الصلة، والقيود التي يجب أن تستوفيها الإجابة. ومن أمثلة الطلبات مقارنة نهجين خوارزميين، وشرح الشروط التي يعتمد عليها كل منهما، واقتراح حل مرتبط بالمدخلات والنتيجة المحددتين. اطلب الاستنتاج النهائي والأدلة اللازمة للتحقق منه بدلًا من فرض كل فكرة داخلية.\n\nللمهمة البصرية، قدّم المخطط أو الرسم البياني أو لقطة الشاشة، واشرح التفصيل المهم. يصف إصدار o3/o4-mini لدى الشركة المصنّعة الاستدلال باستخدام الصور والاستعانة بالأدوات عندما تسهم بأدلة مفيدة. يمكن لسؤال مكتوب أن يربط العلاقة البصرية بشرط رياضي أو هندسي. وعندما توفر البيئة نتيجة حساب أو أداة أخرى، احتفظ بالمخرجات الفعلية لكي يستند القرار التالي إلى أساس ملموس.\n\nتحدد مواصفات o4-mini لدى OpenAI نافذة سياق تبلغ 200,000 رمز، وحدًا أقصى للمخرجات يبلغ 100,000 رمز، وتاريخ انتهاء المعرفة في 1 يونيو 2024. يشغل كل من الاستدلال والإجابة الظاهرة حيزًا من الرموز. يخصص جهد High مزيدًا من الاستدلال للمهمة وقد يتطلب وقتًا أطول؛ وهو منفصل عن طول الرد النهائي المطلوب أو تنسيقه. نظّم المواد المفيدة واترك مساحة للتحليل والنتيجة معًا.\n\nتدرج الشركة المنتجة واجهات Responses وChat Completions وBatch، والبث المتدفق، وStructured Outputs، واستدعاء الدوال، ومدخلات الملفات والصور، والبحث في الملفات، والتخزين المؤقت للموجّه، وإمكانات الضبط الدقيق للنموذج. وتشمل الأدوات الموثّقة الدوال، والبحث في الملفات، وتفسير الشيفرة، واتصالات MCP، والبحث في الويب. تتيح التطبيقات عملياتها، وتنفذ إجراءاتها بنفسها، وتعيد نتائج فعلية؛ وتظل المخرجات المباشرة للنموذج نصًا.\n\nحدّد معيار إتمام يناسب المهمة. بالنسبة إلى برنامج، اطلب السلوك المتأثر والتغييرات المقترحة ونتائج الفحوص التي أُجريت فعلًا. ولتحليل رياضي أو بصري، حدّد الترميز أو الدقة أو الاستنتاج المطلوب، والشروط التي تبرره. المخرج النهائي المفيد هو حل محدد أو اقتراح شيفرة أو شرح منظم يمكن مقارنة خياراته المهمة بالمسألة والأدلة المقدّمة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.openai/o4-mini-higho4-mini بمستوى جهد الاستدلال High للبرمجة والرياضيات والمهام البصرية ذات الشروط المترابطة. يقبل النصوص والصور ويُرجع نصًا، مع أدوات تتيحها بيئة عمل التطبيق.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
يشير o4-mini (High) إلى o4-mini من OpenAI مع جهد استدلال مرتفع. النموذج الأساسي هو نموذج استدلال أصغر من سلسلة o يركز على البرمجة والرياضيات والمهام البصرية. يقبل النصوص والصور وينتج نصًا. تصف High مستوى الاستدلال المطبّق على المهمة، مع الحفاظ على تمييز هوية o4-mini الأساسي عن إصدار جديد مستقل للنموذج.
من التطبيقات العملية مسألة تقنية تتضمن عدة شروط تؤثر في الحل. قدّم نص المسألة كاملًا، والشيفرة أو التعريفات الرياضية ذات الصلة، والقيود التي يجب أن تستوفيها الإجابة. ومن أمثلة الطلبات مقارنة نهجين خوارزميين، وشرح الشروط التي يعتمد عليها كل منهما، واقتراح حل مرتبط بالمدخلات والنتيجة المحددتين. اطلب الاستنتاج النهائي والأدلة اللازمة للتحقق منه بدلًا من فرض كل فكرة داخلية.
للمهمة البصرية، قدّم المخطط أو الرسم البياني أو لقطة الشاشة، واشرح التفصيل المهم. يصف إصدار o3/o4-mini لدى الشركة المصنّعة الاستدلال باستخدام الصور والاستعانة بالأدوات عندما تسهم بأدلة مفيدة. يمكن لسؤال مكتوب أن يربط العلاقة البصرية بشرط رياضي أو هندسي. وعندما توفر البيئة نتيجة حساب أو أداة أخرى، احتفظ بالمخرجات الفعلية لكي يستند القرار التالي إلى أساس ملموس.
تحدد مواصفات o4-mini لدى OpenAI نافذة سياق تبلغ 200,000 رمز، وحدًا أقصى للمخرجات يبلغ 100,000 رمز، وتاريخ انتهاء المعرفة في 1 يونيو 2024. يشغل كل من الاستدلال والإجابة الظاهرة حيزًا من الرموز. يخصص جهد High مزيدًا من الاستدلال للمهمة وقد يتطلب وقتًا أطول؛ وهو منفصل عن طول الرد النهائي المطلوب أو تنسيقه. نظّم المواد المفيدة واترك مساحة للتحليل والنتيجة معًا.
تدرج الشركة المنتجة واجهات Responses وChat Completions وBatch، والبث المتدفق، وStructured Outputs، واستدعاء الدوال، ومدخلات الملفات والصور، والبحث في الملفات، والتخزين المؤقت للموجّه، وإمكانات الضبط الدقيق للنموذج. وتشمل الأدوات الموثّقة الدوال، والبحث في الملفات، وتفسير الشيفرة، واتصالات MCP، والبحث في الويب. تتيح التطبيقات عملياتها، وتنفذ إجراءاتها بنفسها، وتعيد نتائج فعلية؛ وتظل المخرجات المباشرة للنموذج نصًا.
حدّد معيار إتمام يناسب المهمة. بالنسبة إلى برنامج، اطلب السلوك المتأثر والتغييرات المقترحة ونتائج الفحوص التي أُجريت فعلًا. ولتحليل رياضي أو بصري، حدّد الترميز أو الدقة أو الاستنتاج المطلوب، والشروط التي تبرره. المخرج النهائي المفيد هو حل محدد أو اقتراح شيفرة أو شرح منظم يمكن مقارنة خياراته المهمة بالمسألة والأدلة المقدّمة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود openai/o4-mini-high | 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.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0088 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00055 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0088 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00055 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/o4-mini-high", "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='openai/o4-mini-high',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='openai/o4-mini-high',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 openai/o4-mini-high
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
openai/o4-mini-higho4-mini بمستوى جهد الاستدلال High للبرمجة والرياضيات والمهام البصرية ذات الشروط المترابطة. يقبل النصوص والصور ويُرجع نصًا، مع أدوات تتيحها بيئة عمل التطبيق.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
يشير o4-mini (High) إلى o4-mini من OpenAI مع جهد استدلال مرتفع. النموذج الأساسي هو نموذج استدلال أصغر من سلسلة o يركز على البرمجة والرياضيات والمهام البصرية. يقبل النصوص والصور وينتج نصًا. تصف High مستوى الاستدلال المطبّق على المهمة، مع الحفاظ على تمييز هوية o4-mini الأساسي عن إصدار جديد مستقل للنموذج.
من التطبيقات العملية مسألة تقنية تتضمن عدة شروط تؤثر في الحل. قدّم نص المسألة كاملًا، والشيفرة أو التعريفات الرياضية ذات الصلة، والقيود التي يجب أن تستوفيها الإجابة. ومن أمثلة الطلبات مقارنة نهجين خوارزميين، وشرح الشروط التي يعتمد عليها كل منهما، واقتراح حل مرتبط بالمدخلات والنتيجة المحددتين. اطلب الاستنتاج النهائي والأدلة اللازمة للتحقق منه بدلًا من فرض كل فكرة داخلية.
للمهمة البصرية، قدّم المخطط أو الرسم البياني أو لقطة الشاشة، واشرح التفصيل المهم. يصف إصدار o3/o4-mini لدى الشركة المصنّعة الاستدلال باستخدام الصور والاستعانة بالأدوات عندما تسهم بأدلة مفيدة. يمكن لسؤال مكتوب أن يربط العلاقة البصرية بشرط رياضي أو هندسي. وعندما توفر البيئة نتيجة حساب أو أداة أخرى، احتفظ بالمخرجات الفعلية لكي يستند القرار التالي إلى أساس ملموس.
تحدد مواصفات o4-mini لدى OpenAI نافذة سياق تبلغ 200,000 رمز، وحدًا أقصى للمخرجات يبلغ 100,000 رمز، وتاريخ انتهاء المعرفة في 1 يونيو 2024. يشغل كل من الاستدلال والإجابة الظاهرة حيزًا من الرموز. يخصص جهد High مزيدًا من الاستدلال للمهمة وقد يتطلب وقتًا أطول؛ وهو منفصل عن طول الرد النهائي المطلوب أو تنسيقه. نظّم المواد المفيدة واترك مساحة للتحليل والنتيجة معًا.
تدرج الشركة المنتجة واجهات Responses وChat Completions وBatch، والبث المتدفق، وStructured Outputs، واستدعاء الدوال، ومدخلات الملفات والصور، والبحث في الملفات، والتخزين المؤقت للموجّه، وإمكانات الضبط الدقيق للنموذج. وتشمل الأدوات الموثّقة الدوال، والبحث في الملفات، وتفسير الشيفرة، واتصالات MCP، والبحث في الويب. تتيح التطبيقات عملياتها، وتنفذ إجراءاتها بنفسها، وتعيد نتائج فعلية؛ وتظل المخرجات المباشرة للنموذج نصًا.
حدّد معيار إتمام يناسب المهمة. بالنسبة إلى برنامج، اطلب السلوك المتأثر والتغييرات المقترحة ونتائج الفحوص التي أُجريت فعلًا. ولتحليل رياضي أو بصري، حدّد الترميز أو الدقة أو الاستنتاج المطلوب، والشروط التي تبرره. المخرج النهائي المفيد هو حل محدد أو اقتراح شيفرة أو شرح منظم يمكن مقارنة خياراته المهمة بالمسألة والأدلة المقدّمة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود openai/o4-mini-high | 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.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0088 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00055 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0088 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00055 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "openai/o4-mini-high",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'openai/o4-mini-high', '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': 'openai/o4-mini-high', '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 openai/o4-mini-high
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.