GPT-4o (2024-05-13) ist der separat benannte Snapshot vom 13. Mai aus OpenAIs GPT-4o-Familie. Seine API-Rolle verbindet Text- und Bildeingaben mit Textausgabe. Die datierte Edition bleibt von den späteren Snapshots vom 6. August und 20. November sowie von audiobezogenen oder wechselnden Chatauswahlen getrennt.
Eine praktische Anwendung ist die Erklärung eines visuellen Beispiels im Kontext einer schriftlichen Frage. Stellen Sie den Screenshot, das Foto, Dokumentbild oder Diagramm bereit und benennen Sie das wichtige Detail. Eine beispielhafte Supportanfrage verbindet einen Screenshot mit einer Beschreibung der Schwierigkeit des Nutzers und verlangt die relevante Beobachtung, fehlende Informationen und einen Antwortvorschlag. Ergänzen Sie Kontext, der aus dem Bild allein nicht hervorgeht.
Stellen Sie für eine Schreibaufgabe das Originalmaterial bereit und benennen Sie die vorgesehene Leserschaft und den Zweck des Ergebnisses. Sie können eine Erklärung, eine überarbeitete Passage, eine Anleitung oder einen Vergleich auf Basis der bereitgestellten Fakten verlangen. Benennen Sie Begriffe und Aussagen, die eine Überarbeitung erhalten muss. Nennen Sie in einer Folgeanfrage den zu ändernden Abschnitt und erklären Sie, ob es um Tonalität, Länge, eine ausgelassene Bedingung oder eine unklare Beziehung geht.
OpenAIs Dokumentation der GPT-4o-Familie nennt ein Kontextfenster von 128.000 Token. Ausgangsmaterial, Gespräch und erzeugte Antwort teilen sich das verfügbare Fenster. Erhalten Sie nützliche frühere Fakten und lassen Sie Platz für die Antwort. Eine lange Eingabe funktioniert am besten mit einer definierten Frage und priorisierten Quellen, statt der Anweisung, jede Passage als gleich relevant zu behandeln.
Für ein maschinenlesbares Ergebnis nennt OpenAIs Dokumentation zum JSON-Modus GPT-4o-Modellnamen. Der JSON-Modus zielt auf gültiges JSON; die Anwendung prüft weiterhin die erforderlichen Felder und ihre Bedeutung. Eine schemabasierte Antwortformatierung ist für den Snapshot vom 6. August und neuere Editionen dokumentiert. Der Ablauf vom 13. Mai verwendet die ältere Unterscheidung zum JSON-Modus. Eine Funktionsanfrage in einem vom Hersteller unterstützten Werkzeugablauf ist von der abschließenden Textantwort und von einer tatsächlich durch die Anwendung ausgeführten Operation getrennt.
Bereiten Sie visuelles Material mit lesbaren Beschriftungen und ausreichend umgebendem Kontext für deren Interpretation vor. Definieren Sie, wie fehlende Informationen im Ergebnis erscheinen sollen und was die Aufgabe abschließt. Ein nützliches Ergebnis ist eine konkrete Erklärung, ein überarbeitetes Dokument oder ein Antwortvorschlag, dessen wichtige Aussagen mit dem Originalmaterial verglichen werden können. Eine gezielte Folgeanfrage kann dann eine offene Frage klären oder einen Teil desselben Ergebnisses verfeinern.
", "aboutText": "GPT-4o (2024-05-13) ist der separat benannte Snapshot vom 13. Mai aus OpenAIs GPT-4o-Familie. Seine API-Rolle verbindet Text- und Bildeingaben mit Textausgabe. Die datierte Edition bleibt von den späteren Snapshots vom 6. August und 20. November sowie von audiobezogenen oder wechselnden Chatauswahlen getrennt.\n\nEine praktische Anwendung ist die Erklärung eines visuellen Beispiels im Kontext einer schriftlichen Frage. Stellen Sie den Screenshot, das Foto, Dokumentbild oder Diagramm bereit und benennen Sie das wichtige Detail. Eine beispielhafte Supportanfrage verbindet einen Screenshot mit einer Beschreibung der Schwierigkeit des Nutzers und verlangt die relevante Beobachtung, fehlende Informationen und einen Antwortvorschlag. Ergänzen Sie Kontext, der aus dem Bild allein nicht hervorgeht.\n\nStellen Sie für eine Schreibaufgabe das Originalmaterial bereit und benennen Sie die vorgesehene Leserschaft und den Zweck des Ergebnisses. Sie können eine Erklärung, eine überarbeitete Passage, eine Anleitung oder einen Vergleich auf Basis der bereitgestellten Fakten verlangen. Benennen Sie Begriffe und Aussagen, die eine Überarbeitung erhalten muss. Nennen Sie in einer Folgeanfrage den zu ändernden Abschnitt und erklären Sie, ob es um Tonalität, Länge, eine ausgelassene Bedingung oder eine unklare Beziehung geht.\n\nOpenAIs Dokumentation der GPT-4o-Familie nennt ein Kontextfenster von 128.000 Token. Ausgangsmaterial, Gespräch und erzeugte Antwort teilen sich das verfügbare Fenster. Erhalten Sie nützliche frühere Fakten und lassen Sie Platz für die Antwort. Eine lange Eingabe funktioniert am besten mit einer definierten Frage und priorisierten Quellen, statt der Anweisung, jede Passage als gleich relevant zu behandeln.\n\nFür ein maschinenlesbares Ergebnis nennt OpenAIs Dokumentation zum JSON-Modus GPT-4o-Modellnamen. Der JSON-Modus zielt auf gültiges JSON; die Anwendung prüft weiterhin die erforderlichen Felder und ihre Bedeutung. Eine schemabasierte Antwortformatierung ist für den Snapshot vom 6. August und neuere Editionen dokumentiert. Der Ablauf vom 13. Mai verwendet die ältere Unterscheidung zum JSON-Modus. Eine Funktionsanfrage in einem vom Hersteller unterstützten Werkzeugablauf ist von der abschließenden Textantwort und von einer tatsächlich durch die Anwendung ausgeführten Operation getrennt.\n\nBereiten Sie visuelles Material mit lesbaren Beschriftungen und ausreichend umgebendem Kontext für deren Interpretation vor. Definieren Sie, wie fehlende Informationen im Ergebnis erscheinen sollen und was die Aufgabe abschließt. Ein nützliches Ergebnis ist eine konkrete Erklärung, ein überarbeitetes Dokument oder ein Antwortvorschlag, dessen wichtige Aussagen mit dem Originalmaterial verglichen werden können. Eine gezielte Folgeanfrage kann dann eine offene Frage klären oder einen Teil desselben Ergebnisses verfeinern.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.openai/gpt-4o-2024-05-13Der separat benannte GPT-4o-API-Snapshot vom 13. Mai verarbeitet Text und Bilder und gibt Text aus. Nutzen Sie einen Auftrag für visuelle Aufgaben oder zum Schreiben, um anhand bereitgestellten Materials eine Erklärung, eine überarbeitete Passage oder eine Antwort zu erarbeiten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT-4o (2024-05-13) ist der separat benannte Snapshot vom 13. Mai aus OpenAIs GPT-4o-Familie. Seine API-Rolle verbindet Text- und Bildeingaben mit Textausgabe. Die datierte Edition bleibt von den späteren Snapshots vom 6. August und 20. November sowie von audiobezogenen oder wechselnden Chatauswahlen getrennt.
Eine praktische Anwendung ist die Erklärung eines visuellen Beispiels im Kontext einer schriftlichen Frage. Stellen Sie den Screenshot, das Foto, Dokumentbild oder Diagramm bereit und benennen Sie das wichtige Detail. Eine beispielhafte Supportanfrage verbindet einen Screenshot mit einer Beschreibung der Schwierigkeit des Nutzers und verlangt die relevante Beobachtung, fehlende Informationen und einen Antwortvorschlag. Ergänzen Sie Kontext, der aus dem Bild allein nicht hervorgeht.
Stellen Sie für eine Schreibaufgabe das Originalmaterial bereit und benennen Sie die vorgesehene Leserschaft und den Zweck des Ergebnisses. Sie können eine Erklärung, eine überarbeitete Passage, eine Anleitung oder einen Vergleich auf Basis der bereitgestellten Fakten verlangen. Benennen Sie Begriffe und Aussagen, die eine Überarbeitung erhalten muss. Nennen Sie in einer Folgeanfrage den zu ändernden Abschnitt und erklären Sie, ob es um Tonalität, Länge, eine ausgelassene Bedingung oder eine unklare Beziehung geht.
OpenAIs Dokumentation der GPT-4o-Familie nennt ein Kontextfenster von 128.000 Token. Ausgangsmaterial, Gespräch und erzeugte Antwort teilen sich das verfügbare Fenster. Erhalten Sie nützliche frühere Fakten und lassen Sie Platz für die Antwort. Eine lange Eingabe funktioniert am besten mit einer definierten Frage und priorisierten Quellen, statt der Anweisung, jede Passage als gleich relevant zu behandeln.
Für ein maschinenlesbares Ergebnis nennt OpenAIs Dokumentation zum JSON-Modus GPT-4o-Modellnamen. Der JSON-Modus zielt auf gültiges JSON; die Anwendung prüft weiterhin die erforderlichen Felder und ihre Bedeutung. Eine schemabasierte Antwortformatierung ist für den Snapshot vom 6. August und neuere Editionen dokumentiert. Der Ablauf vom 13. Mai verwendet die ältere Unterscheidung zum JSON-Modus. Eine Funktionsanfrage in einem vom Hersteller unterstützten Werkzeugablauf ist von der abschließenden Textantwort und von einer tatsächlich durch die Anwendung ausgeführten Operation getrennt.
Bereiten Sie visuelles Material mit lesbaren Beschriftungen und ausreichend umgebendem Kontext für deren Interpretation vor. Definieren Sie, wie fehlende Informationen im Ergebnis erscheinen sollen und was die Aufgabe abschließt. Ein nützliches Ergebnis ist eine konkrete Erklärung, ein überarbeitetes Dokument oder ein Antwortvorschlag, dessen wichtige Aussagen mit dem Originalmaterial verglichen werden können. Eine gezielte Folgeanfrage kann dann eine offene Frage klären oder einen Teil desselben Ergebnisses verfeinern.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-4o-2024-05-13 | 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.
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 $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-4o-2024-05-13", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',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 openai/gpt-4o-2024-05-13
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
openai/gpt-4o-2024-05-13Der separat benannte GPT-4o-API-Snapshot vom 13. Mai verarbeitet Text und Bilder und gibt Text aus. Nutzen Sie einen Auftrag für visuelle Aufgaben oder zum Schreiben, um anhand bereitgestellten Materials eine Erklärung, eine überarbeitete Passage oder eine Antwort zu erarbeiten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT-4o (2024-05-13) ist der separat benannte Snapshot vom 13. Mai aus OpenAIs GPT-4o-Familie. Seine API-Rolle verbindet Text- und Bildeingaben mit Textausgabe. Die datierte Edition bleibt von den späteren Snapshots vom 6. August und 20. November sowie von audiobezogenen oder wechselnden Chatauswahlen getrennt.
Eine praktische Anwendung ist die Erklärung eines visuellen Beispiels im Kontext einer schriftlichen Frage. Stellen Sie den Screenshot, das Foto, Dokumentbild oder Diagramm bereit und benennen Sie das wichtige Detail. Eine beispielhafte Supportanfrage verbindet einen Screenshot mit einer Beschreibung der Schwierigkeit des Nutzers und verlangt die relevante Beobachtung, fehlende Informationen und einen Antwortvorschlag. Ergänzen Sie Kontext, der aus dem Bild allein nicht hervorgeht.
Stellen Sie für eine Schreibaufgabe das Originalmaterial bereit und benennen Sie die vorgesehene Leserschaft und den Zweck des Ergebnisses. Sie können eine Erklärung, eine überarbeitete Passage, eine Anleitung oder einen Vergleich auf Basis der bereitgestellten Fakten verlangen. Benennen Sie Begriffe und Aussagen, die eine Überarbeitung erhalten muss. Nennen Sie in einer Folgeanfrage den zu ändernden Abschnitt und erklären Sie, ob es um Tonalität, Länge, eine ausgelassene Bedingung oder eine unklare Beziehung geht.
OpenAIs Dokumentation der GPT-4o-Familie nennt ein Kontextfenster von 128.000 Token. Ausgangsmaterial, Gespräch und erzeugte Antwort teilen sich das verfügbare Fenster. Erhalten Sie nützliche frühere Fakten und lassen Sie Platz für die Antwort. Eine lange Eingabe funktioniert am besten mit einer definierten Frage und priorisierten Quellen, statt der Anweisung, jede Passage als gleich relevant zu behandeln.
Für ein maschinenlesbares Ergebnis nennt OpenAIs Dokumentation zum JSON-Modus GPT-4o-Modellnamen. Der JSON-Modus zielt auf gültiges JSON; die Anwendung prüft weiterhin die erforderlichen Felder und ihre Bedeutung. Eine schemabasierte Antwortformatierung ist für den Snapshot vom 6. August und neuere Editionen dokumentiert. Der Ablauf vom 13. Mai verwendet die ältere Unterscheidung zum JSON-Modus. Eine Funktionsanfrage in einem vom Hersteller unterstützten Werkzeugablauf ist von der abschließenden Textantwort und von einer tatsächlich durch die Anwendung ausgeführten Operation getrennt.
Bereiten Sie visuelles Material mit lesbaren Beschriftungen und ausreichend umgebendem Kontext für deren Interpretation vor. Definieren Sie, wie fehlende Informationen im Ergebnis erscheinen sollen und was die Aufgabe abschließt. Ein nützliches Ergebnis ist eine konkrete Erklärung, ein überarbeitetes Dokument oder ein Antwortvorschlag, dessen wichtige Aussagen mit dem Originalmaterial verglichen werden können. Eine gezielte Folgeanfrage kann dann eine offene Frage klären oder einen Teil desselben Ergebnisses verfeinern.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-4o-2024-05-13 | 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.
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 $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "openai/gpt-4o-2024-05-13",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', '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 openai/gpt-4o-2024-05-13
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.