Source: https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/
Language: da
# OpenAI: GPT-5.6 Terra
[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/facts.json)
## [OpenAI: GPT-5.6 Terra](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/)
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-5)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-6)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-7)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-5-6-terra/#method-8)
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
GPT-5.6 Terra er det afbalancerede medlem af OpenAI’s GPT-5.6-familie. Den er udviklet til arbejde, som kombinerer stærk ræsonnering med gentagen praktisk brug: daglig programmering, dokumentanalyse, forklaringer og agenttrin. Tekst- og billedinput fører til tekstoutput. En god opgavebeskrivelse giver Terra det materiale, der skal undersøges, den krævede beslutning eller ændring og formen på det endelige resultat.
#### Programmering med en defineret adfærdsændring
Lever den relevante kode, den observerede adfærd og den forventede adfærd efter rettelsen. En fejlrapport kan indeholde det input, der udløser fejlen, den præcise meddelelse og den berørte del af applikationen. Bed om den berørte logik og en fokuseret patch, og undersøg derefter ændringen og den dokumentation, der blev brugt til at validere den. Ved et designspørgsmål skal alternativerne og de begrænsninger, der afgør valget, angives.
Et screenshot kan tilføje synlig dokumentation til en softwareopgave. Angiv grænsefladens tilstand og det, der skal ændres, mens de betegnelser eller data, der skal forblive korrekte, bevares. Billedet hjælper med at forklare problemet; det ønskede resultat kan stadig være en tekstanalyse, et implementeringsforslag eller en kodeændring, der udføres af et tilsluttet værktøj.
#### Dokumenter og strukturerede svar
Ved en sammenligning skal de leverede kilder mærkes, og de kriterier, der skal anvendes, defineres. Ved udtræk skal felterne, enhederne og håndteringen af manglende værdier angives. Terra understøtter strukturerede output, så en applikation kan anmode om en defineret resultatstruktur. Validér både strukturen og de værdier, den indeholder, især når et returneret tal eller en betegnelse skal styre en senere handling.
Modellen understøtter også funktionskald. Definér de værktøjer, opgaven kan bruge, og behold deres returnerede observationer i arbejdskonteksten. Et foreslået kald og værktøjets faktiske resultat har forskellige roller: det første beskriver en tilsigtet handling, mens det andet leverer dokumentation for næste trin. Bevar denne skelnen i det endelige resultat.
#### Ræsonnering, kontekst og tilgængelige værktøjer
OpenAI dokumenterer valgmulighederne none, low, medium, high, xhigh og max for ræsonneringsindsats med medium som standard. Vælg den dybde, der er nødvendig for at løse spørgsmålet, og angiv, hvad der ville demonstrere et nyttigt svar. Et kort endeligt svar kan stadig følge efter en omfattende analyse af et vanskeligt problem.
Producenten angiver et kontekstvindue på 1.050.000 tokens og op til 128.000 outputtokens. Organisér større kildesamlinger i navngivne sektioner, bevar de oplysninger, der påvirker resultatet, og reservér plads til svaret. Bevar fil- eller passageidentifikatorer, så konklusionerne forbliver knyttet til det oprindelige materiale.
Streaming er dokumenteret sammen med web- og filsøgning, billedgenerering, kodefortolkning, shell- og patchværktøjer, computerbrug og MCP i OpenAI’s værktøjsunderstøttede miljø. En applikation stiller de operationer, den har brug for, til rådighed og returnerer den resulterende dokumentation. Terras direkte svar er tekst; værktøjsproducerede filer eller ændringer skal undersøges som selvstændige resultater.
En nyttig færdig opgave efterlader et klart resultat: den foreslåede eller udførte ændring, sammenligningen eller den udtrukne datapost og den kilde- eller valideringsdokumentation, der er nødvendig for at vurdere resultatet.
Praktisk opgave
### Praktisk opgave
Teknisk eksempel på engelsk
```
Correct a numeric sort
A JavaScript page sorts quantities with values.sort(), giving [1, 12, 3] for input [3, 12, 1]. Propose a focused change that returns ascending numeric order while leaving the original input array unchanged. Explain the cause and include checks for positive numbers, duplicates and negative values.
```
#### Forventet resultat
```
A short JavaScript function or patch, an explanation and three representative checks.
```
#### Kontrollér resultatet
```
Verify the numeric comparator and a copied array are both present, so sorting does not mutate the caller input.
```
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-terra`
[`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
OpenAI /`gpt-5.6-terra`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst · Billeder
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inputtyper
`text`, `image`
Outputtyper
`text`
Kontekst
1.050.000 tokens
Maksimalt output
128.000 tokens
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimum: 1 Grænsen gælder for: den præcise øvre grænse for valgt model/modelkort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop_sequences` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: værktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content eller en blok med type=text`
**Tekst + billede**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller kilde med type=url`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-indhold indsat som tekst; fil-ID’er/URLs kræver særskilt præcis understøttelse |
Livscyklus: `exact retained published method`
Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.
### Priser
#### Ailoot-metodetakster
Input
0,002 US$ */ 1K*
Output
0,012 US$ */ 1K*
Cachelæsning
0,0002 US$ */ 1K*
Cacheskrivning
0,0025 US$ */ 1K*
Cacheskrivning, 5 min.
0,0025 US$ */ 1K tokens*
#### Priser efter anmodningens længde · Anthropic Messages
| Anmodningens størrelse, tokens | Input | Output | Cachelæsning | Cacheskrivning | Cache 5 min. | Cache 1 time |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anmodningens størrelse, tokens(0; 272.000\] | Input0,002 US$ | Output0,012 US$ | Cachelæsning0,0002 US$ | Cacheskrivning0,0025 US$ | Cache 5 min.0,0025 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
| Anmodningens størrelse, tokens(272.000; ∞) | Input0,004 US$ | Output0,018 US$ | Cachelæsning0,0004 US$ | Cacheskrivning0,005 US$ | Cache 5 min.0,005 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
Takster i USD pr. 1K tokens. Hvis ingen takst er angivet, overtages grundtaksten for denne metode; «—» betyder, at ingen grundtakst er angivet.
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
#### Detaljer om referencetariffen
Referenceplaner på modelniveau ændrer ikke metodevalg, prisoverslag eller opkrævninger. Ved den aktive afregning anvendes taksterne for den valgte Ailoot-metode.
Modellens referenceplaner
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot · Anthropic Messages
TeksteksempelInput, billedePython SDKNode.js SDKPython-stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gpt-5.6-terra",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```
```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gpt-5.6-terra",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
```
```python
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gpt-5.6-terra',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot · Anthropic Messages
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-terra`
[`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=responses)
OpenAI /`gpt-5.6-terra`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst · Billeder
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Inputtyper
`text`, `image`
Outputtyper
`text`
Kontekst
1.050.000 tokens
Maksimalt output
128.000 tokens
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`input` | Type`string\|input_item[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`input[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Standard— |
| Felt`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`input[].call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: function\_call\_output; bevar det faktisk returnerede call\_id | Standard— |
| Felt`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: function\_call\_output | Standard— |
| Felt`max_output_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning.effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning.summary` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`text.format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`text.verbosity` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`include` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`store` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`previous_response_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser ID-krav: Kun et faktisk svar-ID fra en understøttet fortsættelse Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_key` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`inputtekst eller en input_text-del`
**Tekst + billede**
`{type:input_image,image_url}`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-indhold indsat som tekst; fil-ID’er/URLs kræver særskilt præcis understøttelse |
Livscyklus: `exact retained published method`
Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.
### Priser
#### Ailoot-metodetakster
Input
0,002 US$ */ 1K*
Output
0,012 US$ */ 1K*
Cachelæsning
0,0002 US$ */ 1K*
Cacheskrivning
0,0025 US$ */ 1K*
Cacheskrivning, 5 min.
0,0025 US$ */ 1K tokens*
#### Priser efter anmodningens længde · OpenAI Responses
| Anmodningens størrelse, tokens | Input | Output | Cachelæsning | Cacheskrivning | Cache 5 min. | Cache 1 time |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anmodningens størrelse, tokens(0; 272.000\] | Input0,002 US$ | Output0,012 US$ | Cachelæsning0,0002 US$ | Cacheskrivning0,0025 US$ | Cache 5 min.0,0025 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
| Anmodningens størrelse, tokens(272.000; ∞) | Input0,004 US$ | Output0,018 US$ | Cachelæsning0,0004 US$ | Cacheskrivning0,005 US$ | Cache 5 min.0,005 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
Takster i USD pr. 1K tokens. Hvis ingen takst er angivet, overtages grundtaksten for denne metode; «—» betyder, at ingen grundtakst er angivet.
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
#### Detaljer om referencetariffen
Referenceplaner på modelniveau ændrer ikke metodevalg, prisoverslag eller opkrævninger. Ved den aktive afregning anvendes taksterne for den valgte Ailoot-metode.
Modellens referenceplaner
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot · OpenAI Responses
TeksteksempelInput, billedePython SDKNode.js SDKPython-stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="gpt-5.6-terra", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```
```js
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-terra", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
```
```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="gpt-5.6-terra", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_response()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot · OpenAI Responses
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert outputelement og hver indholdsdel, faktisk call\_id for funktioner, krypteret ræsonnement og forbrugsoplysninger. Bevar ved streaming den fulde hændelses-/elementidentitet.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`status` | Typestring |
| Felt`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Felt`output[].content[]` | Typecontent part |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=responses), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-terra`
[`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
OpenAI /`gpt-5.6-terra`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst · Billeder
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inputtyper
`text`, `image`
Outputtyper
`text`
Kontekst
1.050.000 tokens
Maksimalt output
128.000 tokens
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
**Tekst + billede**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-indhold indsat som tekst; fil-ID’er/URLs kræver særskilt præcis understøttelse |
Livscyklus: `exact retained published method`
Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.
### Priser
#### Ailoot-metodetakster
Input
0,002 US$ */ 1K*
Output
0,012 US$ */ 1K*
Cachelæsning
0,0002 US$ */ 1K*
Cacheskrivning
0,0025 US$ */ 1K*
Cacheskrivning, 5 min.
0,0025 US$ */ 1K tokens*
#### Priser efter anmodningens længde · OpenAI Chat
| Anmodningens størrelse, tokens | Input | Output | Cachelæsning | Cacheskrivning | Cache 5 min. | Cache 1 time |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anmodningens størrelse, tokens(0; 272.000\] | Input0,002 US$ | Output0,012 US$ | Cachelæsning0,0002 US$ | Cacheskrivning0,0025 US$ | Cache 5 min.0,0025 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
| Anmodningens størrelse, tokens(272.000; ∞) | Input0,004 US$ | Output0,018 US$ | Cachelæsning0,0004 US$ | Cacheskrivning0,005 US$ | Cache 5 min.0,005 US$ | Cache 1 timeGrundsats: — |
Takster i USD pr. 1K tokens. Hvis ingen takst er angivet, overtages grundtaksten for denne metode; «—» betyder, at ingen grundtakst er angivet.
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
#### Detaljer om referencetariffen
Referenceplaner på modelniveau ændrer ikke metodevalg, prisoverslag eller opkrævninger. Ved den aktive afregning anvendes taksterne for den valgte Ailoot-metode.
Modellens referenceplaner
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot · OpenAI Chat
TeksteksempelInput, billedePython SDKNode.js SDKPython-stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-terra", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```
```js
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-terra",
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
```
```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='gpt-5.6-terra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot · OpenAI Chat
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-terra`
[`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
OpenAI /`gpt-5.6-terra`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`text`
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Tekstsamtale | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`control_scope` | KontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false. |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |
Metodealiaser: `/chat/completions`
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-5.6-terra","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-terra", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-terra`
[`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
OpenAI /`gpt-5.6-terra`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`json`, `sse`
Outputformat
JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF-8-tekst
`messages[].content som streng`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
```json
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-terra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5.6-terra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-terra`
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat)
OpenAI /`openai/gpt-5.6-terra`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`text`
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser openai/gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKPython-stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-terra", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-terra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
```
```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.6-terra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-terra`
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages)
OpenAI /`openai/gpt-5.6-terra`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`json`, `sse`
Outputformat
JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser openai/gpt-5.6-terra | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF-8-tekst
`messages[].content som streng`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
```json
{
"model": "openai/gpt-5.6-terra",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-terra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.6-terra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~openai/gpt-terra-latest`
[`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat)
OpenAI /`~openai/gpt-terra-latest`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`text`
Outputformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser ~openai/gpt-terra-latest | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKPython-stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "~openai/gpt-terra-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='~openai/gpt-terra-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
```
```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='~openai/gpt-terra-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=chat), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~openai/gpt-terra-latest`
[`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages)
OpenAI /`~openai/gpt-terra-latest`
Model-ID
- `gpt-5.6-terra`
- `openai/gpt-5.6-terra`
- `~openai/gpt-terra-latest`
### Start
GPT-5.6 Terra er OpenAI’s afbalancerede GPT-5.6-model til daglig programmering, ræsonnering og agentarbejde. Den kombinerer forståelse af tekst og billeder med strukturerede output, funktionskald og justerbar ræsonneringsindsats i et kontekstvindue på 1.050.000 tokens.
Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse
### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inputtyper
`text`
Outputtyper
`json`, `sse`
Outputformat
JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser ~openai/gpt-terra-latest | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
**Tekst** · UTF-8-tekst
`messages[].content som streng`
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: `synchronous_or_streamed`
### Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · none
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til none
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh
#### Ailoot-takster
#### Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.005** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.01** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)
### Eksempelanmodninger
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
```json
{
"model": "~openai/gpt-terra-latest",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-terra-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-terra-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```
### Hent og gem resultater
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
##### Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
### Aliaser
#### Modelaliaser
Ailoot [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Relaterede kalder-ID’er
[`openai/gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra&fmt=messages), [`~openai/gpt-terra-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=~openai%2Fgpt-terra-latest&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Core&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages), [`gpt-5.6-terra`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra&route=Ultra&caller=gpt-5.6-terra&fmt=messages)
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Terra
Hvilke input og resultater er tilgængelige?
`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-terra`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-terra`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-terra`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-terra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-terra`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `~openai/gpt-terra-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `~openai/gpt-terra-latest`: `text` → `json`, `sse`
Hvilke felter bruger anmodningen?
`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-terra`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-terra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `~openai/gpt-terra-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `~openai/gpt-terra-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`
Hvilke grænser gælder?
`POST /v1/messages` · `gpt-5.6-terra`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-terra`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-terra`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-terra`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `~openai/gpt-terra-latest`: `messages.min_items`: `1`
Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.
## Virksomheden og dens projektportefølje
Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.
## Køb tokens med rabat.
Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.
Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.
[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)
## Tilslut API’et til produktet, du sælger.
SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.
Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.
[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)
## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje
Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.
Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.
Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.