GPT-6.1 Terra ist ein Reasoning-Modell von OpenAI mit Schwerpunkt auf verständlichem, natürlichem Text. Der Hersteller entwickelt es auch für visuelle Analyse und die Arbeit mit Benutzeroberflächen weiter. In Ailoot API ist diese Modellkarte für Textanfragen gedacht: Übergeben Sie die Ausgangsmaterialien und erhalten Sie eine Erklärung, einen überarbeiteten Text oder eine Antwort nach vorgegebener Struktur.
Terra lässt sich in redaktionellen Abläufen verwenden: einen Entwurf anhand von Stichpunkten erstellen, den Ton ändern, den Umfang kürzen oder verstreute Notizen zu einem zusammenhängenden Dokument ordnen. Geben Sie für ein passendes Ergebnis Zielgruppe und Textzweck vor, listen Sie Pflichtinformationen auf und kennzeichnen Sie Formulierungen, die erhalten bleiben müssen. Lassen Sie für mehrere Versionen einen konkreten Parameter variieren, etwa den Detailgrad oder die Ansprache unterschiedlicher Lesergruppen.
Bei der Dokumentenarbeit hilft es, den Ausgangstext zusammen mit einer Frage zu übergeben. Fordern Sie eine Zusammenfassung nach Abschnitten, einen Vergleich zweier Fassungen oder die Extraktion von Informationen in eine vorab beschriebene Feldliste an. Definieren Sie beim Materialvergleich die Kriterien: was als Übereinstimmung gilt, welche Unterschiede wichtig sind und wie das Ergebnis dargestellt werden soll. So erhält das Modell eine klare Aufgabe, und das Ergebnis lässt sich leichter mit dem Original abgleichen.
Als Eingabe wird Text angenommen, als Ausgabe Text erzeugt. Zu den unterstützten Schnittstellen dieser Modellkarte gehören Messages, Responses, Chat Completions und das Gemini-kompatible generateContent. Wählen Sie das Format Ihres Clients und übergeben Sie darin die Anweisung und die Ausgangsmaterialien. Bezieht sich die Aufgabe auf ein Dokument oder Bild, ist für diesen textbasierten Anwendungsfall vorab extrahierter Text oder eine Textbeschreibung erforderlich.
Dieser Ablauf eignet sich für Anleitungen, interne Informationsunterlagen, Beschreibungen und analytische Notizen, bei denen eine klare Darstellung und die Arbeit mit bereitgestelltem Material wichtig sind.
", "aboutText": "### Zweck des Modells\n\nGPT-6.1 Terra ist ein Reasoning-Modell von OpenAI mit Schwerpunkt auf verständlichem, natürlichem Text. Der Hersteller entwickelt es auch für visuelle Analyse und die Arbeit mit Benutzeroberflächen weiter. In Ailoot API ist diese Modellkarte für Textanfragen gedacht: Übergeben Sie die Ausgangsmaterialien und erhalten Sie eine Erklärung, einen überarbeiteten Text oder eine Antwort nach vorgegebener Struktur.\n\n### Texte, Dokumente und Arbeitsmaterialien\n\nTerra lässt sich in redaktionellen Abläufen verwenden: einen Entwurf anhand von Stichpunkten erstellen, den Ton ändern, den Umfang kürzen oder verstreute Notizen zu einem zusammenhängenden Dokument ordnen. Geben Sie für ein passendes Ergebnis Zielgruppe und Textzweck vor, listen Sie Pflichtinformationen auf und kennzeichnen Sie Formulierungen, die erhalten bleiben müssen. Lassen Sie für mehrere Versionen einen konkreten Parameter variieren, etwa den Detailgrad oder die Ansprache unterschiedlicher Lesergruppen.\n\nBei der Dokumentenarbeit hilft es, den Ausgangstext zusammen mit einer Frage zu übergeben. Fordern Sie eine Zusammenfassung nach Abschnitten, einen Vergleich zweier Fassungen oder die Extraktion von Informationen in eine vorab beschriebene Feldliste an. Definieren Sie beim Materialvergleich die Kriterien: was als Übereinstimmung gilt, welche Unterschiede wichtig sind und wie das Ergebnis dargestellt werden soll. So erhält das Modell eine klare Aufgabe, und das Ergebnis lässt sich leichter mit dem Original abgleichen.\n\n### Verfügbares Format in Ailoot API\n\nAls Eingabe wird Text angenommen, als Ausgabe Text erzeugt. Zu den unterstützten Schnittstellen dieser Modellkarte gehören Messages, Responses, Chat Completions und das Gemini-kompatible generateContent. Wählen Sie das Format Ihres Clients und übergeben Sie darin die Anweisung und die Ausgangsmaterialien. Bezieht sich die Aufgabe auf ein Dokument oder Bild, ist für diesen textbasierten Anwendungsfall vorab extrahierter Text oder eine Textbeschreibung erforderlich.\n\n### Beispiel eines Arbeitsablaufs\n\n1. Übergeben Sie Notizen, einen Entwurf oder den Text eines Dokuments.\n2. Formulieren Sie die Aufgabe: bearbeiten, erklären, vergleichen oder strukturieren.\n3. Geben Sie Zielgruppe, Einschränkungen und Antwortstruktur an.\n4. Prüfen Sie den erhaltenen Text anhand der Ausgangsdaten und präzisieren Sie Stellen, an denen ein anderer Detailgrad erforderlich ist.\n\nDieser Ablauf eignet sich für Anleitungen, interne Informationsunterlagen, Beschreibungen und analytische Notizen, bei denen eine klare Darstellung und die Arbeit mit bereitgestelltem Material wichtig sind.", "locale": "de", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/{model}:generateContenttexttextPOST /v1/chat/completionstexttext| Anfragegröße in Token | Eingabe | Ausgabe | Cache-Lesen | Cache-Schreiben | Cache 5 Min. | Cache 1 Stunde |
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