ChatGPT-4o identifica la versión fija de GPT-4o asociada a la experiencia conversacional de ChatGPT. Se centra en un diálogo en el que el texto y el material visual contribuyen a una misma respuesta: el usuario puede describir una tarea, adjuntar una imagen y perfeccionar el resultado mediante mensajes posteriores. El modelo produce texto, incluidas explicaciones, pasajes reescritos y código. Esta ficha describe el alias de conversación y su propia configuración documentada.
La presentación de la familia GPT-4o de OpenAI destaca la comprensión combinada del lenguaje y las imágenes. En esta configuración de texto e imagen, eso permite formular preguntas sobre contenido visible junto a las tareas habituales de redacción y las conversaciones sobre código. La ficha del modelo ofrece ejemplos como tutoría de matemáticas, asistencia de viaje, recomendaciones de ropa y preparación de recetas. Son usos conversacionales: la tarea, la información proporcionada y el formato de respuesta deseado guían la respuesta.
La familia también desarrolla la comprensión y generación de lenguaje multilingüe. Una aplicación puede usar esa base para explicar material a un público elegido, revisar su tono o comentar la misma fuente en otro idioma. Para un documento o una captura de pantalla, unas instrucciones útiles identifican el pasaje o elemento visible relevante y especifican el resultado que se quiere obtener: una explicación concisa, un texto revisado o una secuencia de acciones.
La especificación indica entrada de texto e imágenes, salida de texto, una ventana de contexto de 128.000 tokens y un máximo de 16.384 tokens de salida. La fecha de corte de conocimientos documentada es el 1 de octubre de 2023. El audio y el vídeo no figuran como entradas admitidas para este alias. El anuncio más amplio de la familia GPT-4o describe modalidades adicionales, pero la configuración de esta ficha es la interfaz de texto e imagen.
Las respuestas en flujo y las salidas predichas (Predicted Outputs) figuran como funciones admitidas. Las salidas predichas están destinadas a tareas de regeneración en las que ya se conoce gran parte del texto esperado, como revisar un documento conservando la mayoría de su contenido. Las llamadas a funciones, las salidas estructuradas (Structured Outputs) y el ajuste fino no se admiten en la configuración publicada de este alias de conversación. Estas diferencias importan al elegir entre un resultado textual conversacional y una integración que necesita llamadas a herramientas o una respuesta ajustada a un esquema obligatorio.
Las recomendaciones de visión de OpenAI señalan limitaciones prácticas con texto pequeño o girado, interpretación espacial precisa, recuentos de objetos y imágenes con formas difíciles de procesar. Proporciona una imagen clara e identifica la zona relevante para la pregunta. La explicación resultante trata sobre el contenido visible; los nombres de archivo y los metadatos de imagen no sustituyen la información que aparece en ella.
Para un asistente que use Ailoot API, combina el material de origen con un objetivo concreto y conserva el contexto pertinente de la conversación. Una tarea adecuada puede pedir una explicación basada en una captura de pantalla, un mensaje revisado para un cliente o el esquema de un documento. La denominación de conversación sin versión identifica esta variante conversacional de GPT-4o y se mantiene explícita al organizar solicitudes repetidas.
", "aboutText": "ChatGPT-4o identifica la versión fija de GPT-4o asociada a la experiencia conversacional de ChatGPT. Se centra en un diálogo en el que el texto y el material visual contribuyen a una misma respuesta: el usuario puede describir una tarea, adjuntar una imagen y perfeccionar el resultado mediante mensajes posteriores. El modelo produce texto, incluidas explicaciones, pasajes reescritos y código. Esta ficha describe el alias de conversación y su propia configuración documentada.\n\nLa presentación de la familia GPT-4o de OpenAI destaca la comprensión combinada del lenguaje y las imágenes. En esta configuración de texto e imagen, eso permite formular preguntas sobre contenido visible junto a las tareas habituales de redacción y las conversaciones sobre código. La ficha del modelo ofrece ejemplos como tutoría de matemáticas, asistencia de viaje, recomendaciones de ropa y preparación de recetas. Son usos conversacionales: la tarea, la información proporcionada y el formato de respuesta deseado guían la respuesta.\n\nLa familia también desarrolla la comprensión y generación de lenguaje multilingüe. Una aplicación puede usar esa base para explicar material a un público elegido, revisar su tono o comentar la misma fuente en otro idioma. Para un documento o una captura de pantalla, unas instrucciones útiles identifican el pasaje o elemento visible relevante y especifican el resultado que se quiere obtener: una explicación concisa, un texto revisado o una secuencia de acciones.\n\nLa especificación indica entrada de texto e imágenes, salida de texto, una ventana de contexto de 128.000 tokens y un máximo de 16.384 tokens de salida. La fecha de corte de conocimientos documentada es el 1 de octubre de 2023. El audio y el vídeo no figuran como entradas admitidas para este alias. El anuncio más amplio de la familia GPT-4o describe modalidades adicionales, pero la configuración de esta ficha es la interfaz de texto e imagen.\n\nLas respuestas en flujo y las salidas predichas (Predicted Outputs) figuran como funciones admitidas. Las salidas predichas están destinadas a tareas de regeneración en las que ya se conoce gran parte del texto esperado, como revisar un documento conservando la mayoría de su contenido. Las llamadas a funciones, las salidas estructuradas (Structured Outputs) y el ajuste fino no se admiten en la configuración publicada de este alias de conversación. Estas diferencias importan al elegir entre un resultado textual conversacional y una integración que necesita llamadas a herramientas o una respuesta ajustada a un esquema obligatorio.\n\nLas recomendaciones de visión de OpenAI señalan limitaciones prácticas con texto pequeño o girado, interpretación espacial precisa, recuentos de objetos y imágenes con formas difíciles de procesar. Proporciona una imagen clara e identifica la zona relevante para la pregunta. La explicación resultante trata sobre el contenido visible; los nombres de archivo y los metadatos de imagen no sustituyen la información que aparece en ella.\n\nPara un asistente que use Ailoot API, combina el material de origen con un objetivo concreto y conserva el contexto pertinente de la conversación. Una tarea adecuada puede pedir una explicación basada en una captura de pantalla, un mensaje revisado para un cliente o el esquema de un documento. La denominación de conversación sin versión identifica esta variante conversacional de GPT-4o y se mantiene explícita al organizar solicitudes repetidas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Prepare a helpful customer reply\n\nDraft a warm customer reply under 90 words. Customer: 'My parcel says delivered, but reception has nothing.' Facts: tracking shows delivery at 14:10; the courier has not supplied a proof-of-delivery photo; support can request it today. Acknowledge the problem, explain the next action, and avoid claiming the parcel is lost or promising a refund.One sendable customer message with acknowledgement, a request for delivery evidence and a clear next step.Every factual statement comes from the supplied facts, with no invented resolution or refund promise.chatgpt-4o-latestChatGPT-4o es la variante conversacional de GPT-4o de OpenAI, con entrada de texto e imágenes y salida de texto. Permite escritura multilingüe, análisis de código y explicaciones visuales dentro de un contexto de 128.000 tokens, con un conjunto de funciones propio de este alias de chat.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
ChatGPT-4o identifica la versión fija de GPT-4o asociada a la experiencia conversacional de ChatGPT. Se centra en un diálogo en el que el texto y el material visual contribuyen a una misma respuesta: el usuario puede describir una tarea, adjuntar una imagen y perfeccionar el resultado mediante mensajes posteriores. El modelo produce texto, incluidas explicaciones, pasajes reescritos y código. Esta ficha describe el alias de conversación y su propia configuración documentada.
La presentación de la familia GPT-4o de OpenAI destaca la comprensión combinada del lenguaje y las imágenes. En esta configuración de texto e imagen, eso permite formular preguntas sobre contenido visible junto a las tareas habituales de redacción y las conversaciones sobre código. La ficha del modelo ofrece ejemplos como tutoría de matemáticas, asistencia de viaje, recomendaciones de ropa y preparación de recetas. Son usos conversacionales: la tarea, la información proporcionada y el formato de respuesta deseado guían la respuesta.
La familia también desarrolla la comprensión y generación de lenguaje multilingüe. Una aplicación puede usar esa base para explicar material a un público elegido, revisar su tono o comentar la misma fuente en otro idioma. Para un documento o una captura de pantalla, unas instrucciones útiles identifican el pasaje o elemento visible relevante y especifican el resultado que se quiere obtener: una explicación concisa, un texto revisado o una secuencia de acciones.
La especificación indica entrada de texto e imágenes, salida de texto, una ventana de contexto de 128.000 tokens y un máximo de 16.384 tokens de salida. La fecha de corte de conocimientos documentada es el 1 de octubre de 2023. El audio y el vídeo no figuran como entradas admitidas para este alias. El anuncio más amplio de la familia GPT-4o describe modalidades adicionales, pero la configuración de esta ficha es la interfaz de texto e imagen.
Las respuestas en flujo y las salidas predichas (Predicted Outputs) figuran como funciones admitidas. Las salidas predichas están destinadas a tareas de regeneración en las que ya se conoce gran parte del texto esperado, como revisar un documento conservando la mayoría de su contenido. Las llamadas a funciones, las salidas estructuradas (Structured Outputs) y el ajuste fino no se admiten en la configuración publicada de este alias de conversación. Estas diferencias importan al elegir entre un resultado textual conversacional y una integración que necesita llamadas a herramientas o una respuesta ajustada a un esquema obligatorio.
Las recomendaciones de visión de OpenAI señalan limitaciones prácticas con texto pequeño o girado, interpretación espacial precisa, recuentos de objetos y imágenes con formas difíciles de procesar. Proporciona una imagen clara e identifica la zona relevante para la pregunta. La explicación resultante trata sobre el contenido visible; los nombres de archivo y los metadatos de imagen no sustituyen la información que aparece en ella.
Para un asistente que use Ailoot API, combina el material de origen con un objetivo concreto y conserva el contexto pertinente de la conversación. Una tarea adecuada puede pedir una explicación basada en una captura de pantalla, un mensaje revisado para un cliente o el esquema de un documento. La denominación de conversación sin versión identifica esta variante conversacional de GPT-4o y se mantiene explícita al organizar solicitudes repetidas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites chatgpt-4o-latest | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.01 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "chatgpt-4o-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='chatgpt-4o-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='chatgpt-4o-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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra chatgpt-4o-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
chatgpt-4o-latestChatGPT-4o es la variante conversacional de GPT-4o de OpenAI, con entrada de texto e imágenes y salida de texto. Permite escritura multilingüe, análisis de código y explicaciones visuales dentro de un contexto de 128.000 tokens, con un conjunto de funciones propio de este alias de chat.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
ChatGPT-4o identifica la versión fija de GPT-4o asociada a la experiencia conversacional de ChatGPT. Se centra en un diálogo en el que el texto y el material visual contribuyen a una misma respuesta: el usuario puede describir una tarea, adjuntar una imagen y perfeccionar el resultado mediante mensajes posteriores. El modelo produce texto, incluidas explicaciones, pasajes reescritos y código. Esta ficha describe el alias de conversación y su propia configuración documentada.
La presentación de la familia GPT-4o de OpenAI destaca la comprensión combinada del lenguaje y las imágenes. En esta configuración de texto e imagen, eso permite formular preguntas sobre contenido visible junto a las tareas habituales de redacción y las conversaciones sobre código. La ficha del modelo ofrece ejemplos como tutoría de matemáticas, asistencia de viaje, recomendaciones de ropa y preparación de recetas. Son usos conversacionales: la tarea, la información proporcionada y el formato de respuesta deseado guían la respuesta.
La familia también desarrolla la comprensión y generación de lenguaje multilingüe. Una aplicación puede usar esa base para explicar material a un público elegido, revisar su tono o comentar la misma fuente en otro idioma. Para un documento o una captura de pantalla, unas instrucciones útiles identifican el pasaje o elemento visible relevante y especifican el resultado que se quiere obtener: una explicación concisa, un texto revisado o una secuencia de acciones.
La especificación indica entrada de texto e imágenes, salida de texto, una ventana de contexto de 128.000 tokens y un máximo de 16.384 tokens de salida. La fecha de corte de conocimientos documentada es el 1 de octubre de 2023. El audio y el vídeo no figuran como entradas admitidas para este alias. El anuncio más amplio de la familia GPT-4o describe modalidades adicionales, pero la configuración de esta ficha es la interfaz de texto e imagen.
Las respuestas en flujo y las salidas predichas (Predicted Outputs) figuran como funciones admitidas. Las salidas predichas están destinadas a tareas de regeneración en las que ya se conoce gran parte del texto esperado, como revisar un documento conservando la mayoría de su contenido. Las llamadas a funciones, las salidas estructuradas (Structured Outputs) y el ajuste fino no se admiten en la configuración publicada de este alias de conversación. Estas diferencias importan al elegir entre un resultado textual conversacional y una integración que necesita llamadas a herramientas o una respuesta ajustada a un esquema obligatorio.
Las recomendaciones de visión de OpenAI señalan limitaciones prácticas con texto pequeño o girado, interpretación espacial precisa, recuentos de objetos y imágenes con formas difíciles de procesar. Proporciona una imagen clara e identifica la zona relevante para la pregunta. La explicación resultante trata sobre el contenido visible; los nombres de archivo y los metadatos de imagen no sustituyen la información que aparece en ella.
Para un asistente que use Ailoot API, combina el material de origen con un objetivo concreto y conserva el contexto pertinente de la conversación. Una tarea adecuada puede pedir una explicación basada en una captura de pantalla, un mensaje revisado para un cliente o el esquema de un documento. La denominación de conversación sin versión identifica esta variante conversacional de GPT-4o y se mantiene explícita al organizar solicitudes repetidas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites chatgpt-4o-latest | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.01 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "chatgpt-4o-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'chatgpt-4o-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': 'chatgpt-4o-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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra chatgpt-4o-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Prepare a helpful customer reply\n\nDraft a warm customer reply under 90 words. Customer: 'My parcel says delivered, but reception has nothing.' Facts: tracking shows delivery at 14:10; the courier has not supplied a proof-of-delivery photo; support can request it today. Acknowledge the problem, explain the next action, and avoid claiming the parcel is lost or promising a refund.One sendable customer message with acknowledgement, a request for delivery evidence and a clear next step.Every factual statement comes from the supplied facts, with no invented resolution or refund promise.