GPT-5.1 Chat bezeichnet den mit ChatGPT verbundenen GPT-5.1-Chat-Snapshot. OpenAIs Veröffentlichung ordnet die Instant-Variante dieser Chatbezeichnung zu und unterscheidet sie von GPT-5.1 Thinking. Instant ist für alltägliche Gespräche ausgelegt und kann bei anspruchsvolleren Fragen zusätzlichen Denkaufwand einsetzen. Die Modellkarte hält Identität und Spezifikation der Chatvariante vom Thinking-Modell getrennt.
Die Veröffentlichung beginnt mit der Gesprächsqualität: einer standardmässig wärmeren Tonalität, natürlicherem Austausch und verbesserter Befolgung der Nutzeranweisungen. Diese Eigenschaften sind hilfreich, wenn ein Assistent eine Frage direkt beantworten, nach Rückmeldung eine Erklärung überarbeiten oder einen zur Zielgruppe passenden Stil beibehalten soll. Die praktische Aufgabe bleibt konkret: bereitgestelltes Material erklären, eine Antwort vorbereiten oder eine gewählte Passage verfeinern.
Adaptives Denken ist ein wesentlicher Teil des Instant-Updates. OpenAI beschreibt, wie das Modell entscheidet, wann eine schwierigere Frage vor der Antwort mehr Nachdenken benötigt, mit Verbesserungen bei Mathematik- und Programmieraufgaben. Dies ist ein Modellverhalten, keine Aussage darüber, dass jede Chatanfrage denselben festen Denkprozess verwendet. Die separate Beschreibung von GPT-5.1 Thinking in der Veröffentlichung gehört zu jener anderen Variante.
Der Hersteller betont ausserdem Anpassbarkeit und eine getreuere Befolgung individueller Anweisungen. Eine Anwendung kann in ihren Aufgabenanweisungen gewünschte Rolle, Tonalität, Antwortlänge und erforderliche Details ausdrücken. Ein Supportassistent benötigt beispielsweise eine knappe professionelle Antwort, während eine pädagogische Erklärung einfachere Formulierungen und ausdrückliche Zwischenschritte erfordern kann. Die Persönlichkeitseinstellungen des Produkts ChatGPT unterscheiden sich von den Anweisungen einer anderen Anwendung.
Dieses Chatmodell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text zurück. Sein veröffentlichtes Kontextfenster umfasst 128’000 Token, die maximale Ausgabe 16’384 Token; der dokumentierte Wissensstand reicht bis zum 30. September 2024. Streaming, Funktionsaufrufe und Structured Outputs werden unterstützt. Audio- und Videoeingaben, Fine-Tuning und Predicted Outputs werden in der veröffentlichten Konfiguration nicht unterstützt. Diese Grenzen beschreiben GPT-5.1 Chat und kein anderes Mitglied der Familie.
Funktionen und strukturierte Antworten dienen unterschiedlichen Integrationszielen. Ein Funktionsaufruf liefert einen Aktionsnamen und Argumente zur Ausführung durch die Anwendung. Die resultierenden Informationen können danach in das Gespräch zurückfliessen. Eine strukturierte Antwort kann das abschliessende Material in vereinbarte Felder ordnen. Wenn Bilder beteiligt sind, kann dieselbe Aufgabe eine Erklärung sichtbarer Inhalte verlangen. Klares, gut lesbares Ausgangsmaterial ist besonders für kleinen Text und detaillierte visuelle Beziehungen wichtig.
Geben Sie dem Modell für einen Assistenten mit Ailoot API den Kontext der Anfrage und ein klares Abschlusskriterium. Verlangen Sie ein Ergebnis wie ein überarbeitetes Dokument, eine Kundenantwort, eine Erklärung eines Screenshots oder eine strukturierte Zusammenfassung. Erhalten Sie die Quelleninformationen und legen Sie den Umgang mit fehlenden Details fest. Folgenachrichten können dann einen Teil des Ergebnisses anpassen und das Gespräch dabei auf die ursprüngliche Nutzeraufgabe ausrichten.
", "aboutText": "GPT-5.1 Chat bezeichnet den mit ChatGPT verbundenen GPT-5.1-Chat-Snapshot. OpenAIs Veröffentlichung ordnet die Instant-Variante dieser Chatbezeichnung zu und unterscheidet sie von GPT-5.1 Thinking. Instant ist für alltägliche Gespräche ausgelegt und kann bei anspruchsvolleren Fragen zusätzlichen Denkaufwand einsetzen. Die Modellkarte hält Identität und Spezifikation der Chatvariante vom Thinking-Modell getrennt.\n\nDie Veröffentlichung beginnt mit der Gesprächsqualität: einer standardmässig wärmeren Tonalität, natürlicherem Austausch und verbesserter Befolgung der Nutzeranweisungen. Diese Eigenschaften sind hilfreich, wenn ein Assistent eine Frage direkt beantworten, nach Rückmeldung eine Erklärung überarbeiten oder einen zur Zielgruppe passenden Stil beibehalten soll. Die praktische Aufgabe bleibt konkret: bereitgestelltes Material erklären, eine Antwort vorbereiten oder eine gewählte Passage verfeinern.\n\nAdaptives Denken ist ein wesentlicher Teil des Instant-Updates. OpenAI beschreibt, wie das Modell entscheidet, wann eine schwierigere Frage vor der Antwort mehr Nachdenken benötigt, mit Verbesserungen bei Mathematik- und Programmieraufgaben. Dies ist ein Modellverhalten, keine Aussage darüber, dass jede Chatanfrage denselben festen Denkprozess verwendet. Die separate Beschreibung von GPT-5.1 Thinking in der Veröffentlichung gehört zu jener anderen Variante.\n\nDer Hersteller betont ausserdem Anpassbarkeit und eine getreuere Befolgung individueller Anweisungen. Eine Anwendung kann in ihren Aufgabenanweisungen gewünschte Rolle, Tonalität, Antwortlänge und erforderliche Details ausdrücken. Ein Supportassistent benötigt beispielsweise eine knappe professionelle Antwort, während eine pädagogische Erklärung einfachere Formulierungen und ausdrückliche Zwischenschritte erfordern kann. Die Persönlichkeitseinstellungen des Produkts ChatGPT unterscheiden sich von den Anweisungen einer anderen Anwendung.\n\nDieses Chatmodell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text zurück. Sein veröffentlichtes Kontextfenster umfasst 128’000 Token, die maximale Ausgabe 16’384 Token; der dokumentierte Wissensstand reicht bis zum 30. September 2024. Streaming, Funktionsaufrufe und Structured Outputs werden unterstützt. Audio- und Videoeingaben, Fine-Tuning und Predicted Outputs werden in der veröffentlichten Konfiguration nicht unterstützt. Diese Grenzen beschreiben GPT-5.1 Chat und kein anderes Mitglied der Familie.\n\nFunktionen und strukturierte Antworten dienen unterschiedlichen Integrationszielen. Ein Funktionsaufruf liefert einen Aktionsnamen und Argumente zur Ausführung durch die Anwendung. Die resultierenden Informationen können danach in das Gespräch zurückfliessen. Eine strukturierte Antwort kann das abschliessende Material in vereinbarte Felder ordnen. Wenn Bilder beteiligt sind, kann dieselbe Aufgabe eine Erklärung sichtbarer Inhalte verlangen. Klares, gut lesbares Ausgangsmaterial ist besonders für kleinen Text und detaillierte visuelle Beziehungen wichtig.\n\nGeben Sie dem Modell für einen Assistenten mit Ailoot API den Kontext der Anfrage und ein klares Abschlusskriterium. Verlangen Sie ein Ergebnis wie ein überarbeitetes Dokument, eine Kundenantwort, eine Erklärung eines Screenshots oder eine strukturierte Zusammenfassung. Erhalten Sie die Quelleninformationen und legen Sie den Umgang mit fehlenden Details fest. Folgenachrichten können dann einen Teil des Ergebnisses anpassen und das Gespräch dabei auf die ursprüngliche Nutzeraufgabe ausrichten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat ist OpenAIs Instant-Chatvariante mit adaptivem Denken für schwierigere Fragen. Sie verbindet Text- und Bildeingaben, einen stärker auf Gespräche ausgerichteten Stil, Anweisungsbefolgung, Funktionsaufrufe und strukturierte Antworten in einem Kontext von 128’000 Token.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT-5.1 Chat bezeichnet den mit ChatGPT verbundenen GPT-5.1-Chat-Snapshot. OpenAIs Veröffentlichung ordnet die Instant-Variante dieser Chatbezeichnung zu und unterscheidet sie von GPT-5.1 Thinking. Instant ist für alltägliche Gespräche ausgelegt und kann bei anspruchsvolleren Fragen zusätzlichen Denkaufwand einsetzen. Die Modellkarte hält Identität und Spezifikation der Chatvariante vom Thinking-Modell getrennt.
Die Veröffentlichung beginnt mit der Gesprächsqualität: einer standardmässig wärmeren Tonalität, natürlicherem Austausch und verbesserter Befolgung der Nutzeranweisungen. Diese Eigenschaften sind hilfreich, wenn ein Assistent eine Frage direkt beantworten, nach Rückmeldung eine Erklärung überarbeiten oder einen zur Zielgruppe passenden Stil beibehalten soll. Die praktische Aufgabe bleibt konkret: bereitgestelltes Material erklären, eine Antwort vorbereiten oder eine gewählte Passage verfeinern.
Adaptives Denken ist ein wesentlicher Teil des Instant-Updates. OpenAI beschreibt, wie das Modell entscheidet, wann eine schwierigere Frage vor der Antwort mehr Nachdenken benötigt, mit Verbesserungen bei Mathematik- und Programmieraufgaben. Dies ist ein Modellverhalten, keine Aussage darüber, dass jede Chatanfrage denselben festen Denkprozess verwendet. Die separate Beschreibung von GPT-5.1 Thinking in der Veröffentlichung gehört zu jener anderen Variante.
Der Hersteller betont ausserdem Anpassbarkeit und eine getreuere Befolgung individueller Anweisungen. Eine Anwendung kann in ihren Aufgabenanweisungen gewünschte Rolle, Tonalität, Antwortlänge und erforderliche Details ausdrücken. Ein Supportassistent benötigt beispielsweise eine knappe professionelle Antwort, während eine pädagogische Erklärung einfachere Formulierungen und ausdrückliche Zwischenschritte erfordern kann. Die Persönlichkeitseinstellungen des Produkts ChatGPT unterscheiden sich von den Anweisungen einer anderen Anwendung.
Dieses Chatmodell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text zurück. Sein veröffentlichtes Kontextfenster umfasst 128’000 Token, die maximale Ausgabe 16’384 Token; der dokumentierte Wissensstand reicht bis zum 30. September 2024. Streaming, Funktionsaufrufe und Structured Outputs werden unterstützt. Audio- und Videoeingaben, Fine-Tuning und Predicted Outputs werden in der veröffentlichten Konfiguration nicht unterstützt. Diese Grenzen beschreiben GPT-5.1 Chat und kein anderes Mitglied der Familie.
Funktionen und strukturierte Antworten dienen unterschiedlichen Integrationszielen. Ein Funktionsaufruf liefert einen Aktionsnamen und Argumente zur Ausführung durch die Anwendung. Die resultierenden Informationen können danach in das Gespräch zurückfliessen. Eine strukturierte Antwort kann das abschliessende Material in vereinbarte Felder ordnen. Wenn Bilder beteiligt sind, kann dieselbe Aufgabe eine Erklärung sichtbarer Inhalte verlangen. Klares, gut lesbares Ausgangsmaterial ist besonders für kleinen Text und detaillierte visuelle Beziehungen wichtig.
Geben Sie dem Modell für einen Assistenten mit Ailoot API den Kontext der Anfrage und ein klares Abschlusskriterium. Verlangen Sie ein Ergebnis wie ein überarbeitetes Dokument, eine Kundenantwort, eine Erklärung eines Screenshots oder eine strukturierte Zusammenfassung. Erhalten Sie die Quelleninformationen und legen Sie den Umgang mit fehlenden Details fest. Folgenachrichten können dann einen Teil des Ergebnisses anpassen und das Gespräch dabei auf die ursprüngliche Nutzeraufgabe ausrichten.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gpt-5.1-chat-latest | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | 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— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.1-chat-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gpt-5.1-chat-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gpt-5.1-chat-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra gpt-5.1-chat-latest
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat ist OpenAIs Instant-Chatvariante mit adaptivem Denken für schwierigere Fragen. Sie verbindet Text- und Bildeingaben, einen stärker auf Gespräche ausgerichteten Stil, Anweisungsbefolgung, Funktionsaufrufe und strukturierte Antworten in einem Kontext von 128’000 Token.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT-5.1 Chat bezeichnet den mit ChatGPT verbundenen GPT-5.1-Chat-Snapshot. OpenAIs Veröffentlichung ordnet die Instant-Variante dieser Chatbezeichnung zu und unterscheidet sie von GPT-5.1 Thinking. Instant ist für alltägliche Gespräche ausgelegt und kann bei anspruchsvolleren Fragen zusätzlichen Denkaufwand einsetzen. Die Modellkarte hält Identität und Spezifikation der Chatvariante vom Thinking-Modell getrennt.
Die Veröffentlichung beginnt mit der Gesprächsqualität: einer standardmässig wärmeren Tonalität, natürlicherem Austausch und verbesserter Befolgung der Nutzeranweisungen. Diese Eigenschaften sind hilfreich, wenn ein Assistent eine Frage direkt beantworten, nach Rückmeldung eine Erklärung überarbeiten oder einen zur Zielgruppe passenden Stil beibehalten soll. Die praktische Aufgabe bleibt konkret: bereitgestelltes Material erklären, eine Antwort vorbereiten oder eine gewählte Passage verfeinern.
Adaptives Denken ist ein wesentlicher Teil des Instant-Updates. OpenAI beschreibt, wie das Modell entscheidet, wann eine schwierigere Frage vor der Antwort mehr Nachdenken benötigt, mit Verbesserungen bei Mathematik- und Programmieraufgaben. Dies ist ein Modellverhalten, keine Aussage darüber, dass jede Chatanfrage denselben festen Denkprozess verwendet. Die separate Beschreibung von GPT-5.1 Thinking in der Veröffentlichung gehört zu jener anderen Variante.
Der Hersteller betont ausserdem Anpassbarkeit und eine getreuere Befolgung individueller Anweisungen. Eine Anwendung kann in ihren Aufgabenanweisungen gewünschte Rolle, Tonalität, Antwortlänge und erforderliche Details ausdrücken. Ein Supportassistent benötigt beispielsweise eine knappe professionelle Antwort, während eine pädagogische Erklärung einfachere Formulierungen und ausdrückliche Zwischenschritte erfordern kann. Die Persönlichkeitseinstellungen des Produkts ChatGPT unterscheiden sich von den Anweisungen einer anderen Anwendung.
Dieses Chatmodell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text zurück. Sein veröffentlichtes Kontextfenster umfasst 128’000 Token, die maximale Ausgabe 16’384 Token; der dokumentierte Wissensstand reicht bis zum 30. September 2024. Streaming, Funktionsaufrufe und Structured Outputs werden unterstützt. Audio- und Videoeingaben, Fine-Tuning und Predicted Outputs werden in der veröffentlichten Konfiguration nicht unterstützt. Diese Grenzen beschreiben GPT-5.1 Chat und kein anderes Mitglied der Familie.
Funktionen und strukturierte Antworten dienen unterschiedlichen Integrationszielen. Ein Funktionsaufruf liefert einen Aktionsnamen und Argumente zur Ausführung durch die Anwendung. Die resultierenden Informationen können danach in das Gespräch zurückfliessen. Eine strukturierte Antwort kann das abschliessende Material in vereinbarte Felder ordnen. Wenn Bilder beteiligt sind, kann dieselbe Aufgabe eine Erklärung sichtbarer Inhalte verlangen. Klares, gut lesbares Ausgangsmaterial ist besonders für kleinen Text und detaillierte visuelle Beziehungen wichtig.
Geben Sie dem Modell für einen Assistenten mit Ailoot API den Kontext der Anfrage und ein klares Abschlusskriterium. Verlangen Sie ein Ergebnis wie ein überarbeitetes Dokument, eine Kundenantwort, eine Erklärung eines Screenshots oder eine strukturierte Zusammenfassung. Erhalten Sie die Quelleninformationen und legen Sie den Umgang mit fehlenden Details fest. Folgenachrichten können dann einen Teil des Ergebnisses anpassen und das Gespräch dabei auf die ursprüngliche Nutzeraufgabe ausrichten.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gpt-5.1-chat-latest | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "gpt-5.1-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1-chat-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1-chat-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra gpt-5.1-chat-latest
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Technisches Beispiel auf Englisch
Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.