Source: https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/ Language: de-at # OpenAI: GPT-6 Luna Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6 Luna Pro](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/) GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/#method-1) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/openai-gpt-6-luna-pro/#method-2) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. GPT-6 Luna Pro bezeichnet OpenAIs GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning. Luna ist für klar umrissene Aufgaben und ein hohes Arbeitsvolumen ausgelegt; die Eingaben sind Text und Bilder, die Ausgabe ist Text. Im Pro-Modus leistet das Modell zusätzliche Arbeit zur Entwicklung der endgültigen Antwort. Pro ist ein Ausführungsmodus für das gewählte Basismodell und von der Einstellung für den Reasoning-Aufwand getrennt, die den Umfang der Analyse innerhalb dieses Modus steuert. Eine praktische Anwendung ist das Bearbeiten einer eng definierten Anfrage mit mehreren Regeln oder Ausnahmen. Stellen Sie die Anfrage, die möglichen Kategorien und die Informationen bereit, die die nächste Handlung bestimmen. Fordern Sie die Kategorie, die relevanten Fakten und eine kurze vorgeschlagene Antwort an. Eine beispielhafte Aufgabe besteht darin, eine Dokumentanfrage zu klassifizieren, ein fehlendes Feld zu ermitteln und eine Nachricht zu entwerfen, die nach diesem Feld fragt. Die Aufgabe bleibt klar umrissen, auch wenn ihre Bedingungen sorgfältige Überlegung erfordern. Stellen Sie für eine bildgestützte Frage einen klaren Screenshot oder anderes visuelles Material bereit und benennen Sie das zu prüfende Detail. Sie können eine Erklärung eines sichtbaren Oberflächenzustands zusammen mit einer kurzen Anweisung für den Leser anfordern. Definieren Sie für schriftliches Material die Felder oder Aussagen, die bei der Umformung erhalten bleiben müssen, die zulässigen Kategorien und das erwartete Antwortformat. Einige repräsentative Beispiele können die Grenze zwischen ähnlichen Kategorien verdeutlichen, ohne dass das Modell Ihre Regeln erschließen muss. OpenAI nennt für GPT-6 Luna ein Kontextfenster von 1.050.000 Token, eine maximale Eingabe von 922.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Der dokumentierte Wissensstand ist der 18. Mai 2026. Das Basismodell unterstützt den Reasoning-Aufwand none, low, medium, high, xhigh und max; medium ist der Standardwert. Neben der endgültigen Antwort beansprucht auch das Reasoning Tokenplatz. Der Aufgabenauftrag und das bereitgestellte Material sollten daher Raum für die Analyse und das angeforderte Ergebnis lassen. Der Hersteller dokumentiert Pro in der Responses API für schwierige Anfragen, bei denen zusätzliche Latenz und Modellaktivität möglich sind. Die integrierten Werkzeuge von GPT-6 Luna und Reasoning mit Funktionsaufrufen nutzen Responses; in der Chat Completions-Schnittstelle des Herstellers werden Funktionsaufrufe nur unterstützt, wenn der Reasoning-Aufwand auf none eingestellt ist. Das Basismodell nennt Streaming, Structured Outputs, Web- und Dateisuche, Funktionsaufrufe und Prompt-Caching. Seine Werkzeuge umfassen außerdem Bilderzeugung, Codeinterpretation, Shell- und Patch-Vorgänge, Skills, Computernutzung, MCP-Verbindungen und Werkzeugsuche. Ihre Anwendung bestimmt die angebotenen Vorgänge und führt sie aus. Verwenden Sie präzise Ausgabevorgaben für die abschließende Aufgabe: die Entscheidung, die sie stützenden Felder und alle noch fehlenden Informationen. Fordern Sie zum Beispiel eine Kategorie, eine kurze Begründung anhand der bereitgestellten Regel und die nächste Frage an den Leser an. Prüfen Sie das Ergebnis anhand dieser Regeln, statt eine uneingeschränkte Diskussion hinzuzufügen. Dieser Arbeitsablauf nutzt Lunas Rolle bei klar umrissenen Aufgaben und hält die zusätzliche Arbeit von Pro für eine Anfrage vor, deren Abhängigkeiten oder Ausnahmen eine eingehendere Prüfung benötigen. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Find missing request details Process this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A compact field table, missing-field list and targeted clarification message. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Einstieg GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-6-luna-pro | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Denkaufwand · hoch Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist Denkaufwand · niedrig Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist Denkaufwand · max Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist Denkaufwand · mittel Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist Denkaufwand · keiner Standardtarif Wenn kein Denkaufwand verwendet wird Denkaufwand · xhigh Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich272 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als272 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0015** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00004** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-luna-pro", "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-6-luna-pro',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-6-luna-pro',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") ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Einstieg GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-6-luna-pro | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`system` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop_sequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`thinking.type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`output_config.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`cache_control` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content oder Block mit type=text` **Text + Bild** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} oder Quelle mit type=url` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragnull | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `exact retained published method` Senden Sie die exakte Modell-ID und die Pflichtfelder. Bewahren Sie jedes zurückgegebene Element und dessen ursprüngliche Kennungen auf. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Denkaufwand · hoch Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist Denkaufwand · niedrig Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist Denkaufwand · max Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist Denkaufwand · mittel Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist Denkaufwand · keiner Standardtarif Wenn kein Denkaufwand verwendet wird Denkaufwand · xhigh Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich272 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als272 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0015** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00004** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "openai/gpt-6-luna-pro", "max_tokens": 4096, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ] } ``` ```bash set -eu : "${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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Einstieg GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-6-luna-pro | Standard— | | Feld`input` | Typ`string\|input_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`input[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Standard— | | Feld`input[].content` | Typ`string\|content_part[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`input[].call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: function\_call\_output; den tatsächlich zurückgegebenen Wert von call\_id beibehalten | Standard— | | Feld`input[].output` | Typ`string\|content_part[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: function\_call\_output | Standard— | | Feld`max_output_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning.summary` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`text.format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`text.verbosity` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`include` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`store` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`previous_response_id` | Typ`string` | AnforderungNicht unterstützt | Werte und Limits ID-Anforderung: Nur eine tatsächliche Antwort-ID aus einer unterstützten Fortsetzung Bedingungen: Übermitteln Sie bei jeder Anfrage den tatsächlichen Gesprächsverlauf erneut. | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_key` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `Eingabetext oder input_text-Teil` **Text + Bild** `{type:input_image,image_url}` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`required` | Vertragmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Vertragnull | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `exact retained published method` Senden Sie die exakte Modell-ID und die Pflichtfelder. Bewahren Sie jedes zurückgegebene Element und dessen ursprüngliche Kennungen auf. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Denkaufwand · hoch Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist Denkaufwand · niedrig Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist Denkaufwand · max Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist Denkaufwand · mittel Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist Denkaufwand · keiner Standardtarif Wenn kein Denkaufwand verwendet wird Denkaufwand · xhigh Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich272 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00002** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als272 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0015** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00004** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Responses Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "openai/gpt-6-luna-pro", "input": [ { "content": "Hello, how are you?", "role": "user", "type": "message" } ] } ``` ```bash set -eu : "${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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]} payload['input'][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/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 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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]} payload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'} headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Responses json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Ausgabeelemente und Inhaltsteile, die tatsächliche call\_id der Funktion, verschlüsselte Reasoning-Daten und Verbrauchsdaten beibehalten. Beim Streaming die vollständige Identität von Ereignis und Element bewahren. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`status` | Typstring | | Feld`output[]` | Typmessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Feld`output[].content[]` | Typcontent part | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.