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gpt-4-32k-0613

Markdown · JSON

gpt-4-32k-0613

GPT-4 32K es el perfil de texto de GPT-4 con contexto ampliado para trabajar con conjuntos más grandes de documentos o código. Su contexto documentado de 32.768 tokens permite reunir material relacionado en una misma tarea, con instrucciones de sistema que guían la respuesta y llamadas a funciones documentadas en la edición actualizada 0613.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

GPT-4 32K es el perfil de texto de GPT-4 con contexto ampliado de OpenAI para tareas que necesitan más material relacionado en una sola solicitud. El fabricante documenta un contexto de 32.768 tokens, frente a los 8.192 tokens del perfil GPT-4 original. Recibe texto y devuelve texto, incluidas explicaciones en lenguaje natural, borradores y código. Su diferencia principal es el contexto más amplio, frente a la ventana de 128K o las capacidades multimodales de los perfiles GPT-4 Turbo posteriores.

Usa el contexto para reunir pruebas relacionadas

Proporciona los documentos o el código pertinentes para una tarea definida con claridad. Una comparación de requisitos puede reunir varias especificaciones y preguntar qué condiciones coinciden, cuáles entran en conflicto y qué fuente rige una decisión. Asigna un identificador a cada fuente y pide el pasaje que respalda una observación importante. Reunir pruebas relacionadas puede ayudar al modelo a compararlas, aunque el resultado debe seguir manteniendo la conexión entre cada conclusión y su fuente.

Para una pregunta sobre una base de código, incluye las funciones relevantes, las que las invocan y el comportamiento que se está investigando. Pide una explicación de la dependencia o un cambio concreto ligado a ese comportamiento. El contexto más amplio permite incluir código útil del entorno, pero no elimina la necesidad de definir la pregunta o el criterio de finalización. Una propuesta de código debe identificar el caso de entrada que la motiva y el resultado esperado que se pueda comprobar.

Define la tarea y el estilo de respuesta

La presentación de GPT-4 describe la capacidad de dirigir el modelo mediante mensajes de sistema: el desarrollador puede especificar su tarea, tono y estilo. Usa esa instrucción para establecer si la respuesta debe ser una explicación breve, una comparación, un borrador o un registro con campos identificados. Define cómo debe aparecer la información que falta y distingue los hechos proporcionados de las suposiciones. Una tarea de procesamiento de documentos puede pedir una lista de condiciones con el identificador de la fuente y el pasaje pertinente junto a cada una.

Mantén esas instrucciones a medida que avance la conversación. Incluye el resultado anterior real cuando la siguiente solicitud lo revise e indica qué debe cambiar. Un seguimiento útil acota una discrepancia en una comparación o pide corregir una parte de un borrador, en lugar de dar por hecho que unas nuevas instrucciones aisladas conservan toda la tarea anterior.

Llamadas a funciones en la línea 32K actualizada

La actualización 0613 del productor incorpora las mejoras de las llamadas a funciones de GPT-4 a la edición con contexto ampliado. El desarrollador describe una función y sus parámetros, y el modelo puede devolver un objeto JSON con los argumentos para esa función. La aplicación ejecuta la operación y proporciona el resultado devuelto. La capacidad útil es una solicitud estructurada conectada con el comportamiento de la aplicación, en lugar de que el modelo complete directamente una acción externa.

Para un asistente de información, una función puede recuperar el registro real necesario para responder a una pregunta. Mantén asociados el identificador solicitado y el registro devuelto, y pide una respuesta basada en ese resultado. Comprueba si la solicitud del usuario respalda la acción propuesta y si la función la ha completado realmente. La interfaz de funciones actualizada es independiente de las incorporaciones posteriores del modo JSON y las llamadas paralelas de GPT-4 Turbo.

Revisa la respuesta frente al material

La presentación original de GPT-4 señala las alucinaciones factuales, los errores de razonamiento y el conocimiento limitado de sucesos más recientes como limitaciones importantes. Proporciona pruebas actuales cuando la respuesta a una pregunta haya cambiado y comprueba las cifras, los nombres y el comportamiento del código importantes frente a la fuente. Una explicación expresada con seguridad puede aun así interpretar mal una condición o introducir un defecto.

Mantén el resultado solicitado proporcionado a la tarea y al contexto disponible. La cifra 32K es una capacidad de contexto, no una promesa de una respuesta terminada de igual longitud ni de una comprensión perfecta de cada pasaje incluido. Conserva juntos el perfil del modelo seleccionado, las instrucciones, el material de origen y el resultado. Así, una comparación de documentos largos, una explicación de código o un borrador revisado son lo bastante concretos para examinarlos y continuar el trabajo.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Compare requirements using a precedence rule

Compare three labelled specifications. BASE: exports include all orders and run nightly. ADDENDUM: exports include paid orders only; cadence is unchanged. OPERATIONS: exports run hourly. The signed ADDENDUM overrides BASE, while OPERATIONS is an unsigned proposal. Produce the effective requirements and unresolved proposal, citing the governing source for each.

Resultado esperado

An effective-requirements table plus a separate unresolved-proposal entry with source references.

Comprobar el resultado

Paid orders and nightly cadence are retained as effective; hourly cadence remains an unsigned proposal.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-4-32k-0613

gpt-4-32k-0613

OpenAI /gpt-4-32k-0613

Primeros pasos

GPT-4 32K es el perfil de texto de GPT-4 con contexto ampliado para trabajar con conjuntos más grandes de documentos o código. Su contexto documentado de 32.768 tokens permite reunir material relacionado en una misma tarea, con instrucciones de sistema que guían la respuesta y llamadas a funciones documentadas en la edición actualizada 0613.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
gpt-4-32k-0613
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores 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[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

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.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.12 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.24 / 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-4-32k-0613", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='gpt-4-32k-0613',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gpt-4-32k-0613',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

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.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra gpt-4-32k-0613

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

gpt-4-32k-0613

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-4-32k-0613

gpt-4-32k-0613

OpenAI /gpt-4-32k-0613

Primeros pasos

GPT-4 32K es el perfil de texto de GPT-4 con contexto ampliado para trabajar con conjuntos más grandes de documentos o código. Su contexto documentado de 32.768 tokens permite reunir material relacionado en una misma tarea, con instrucciones de sistema que guían la respuesta y llamadas a funciones documentadas en la edición actualizada 0613.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
gpt-4-32k-0613
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee 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

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.12 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.24 / 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "gpt-4-32k-0613",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-4-32k-0613', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-4-32k-0613', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

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.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra gpt-4-32k-0613

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

gpt-4-32k-0613

FAQ · gpt-4-32k-0613
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · gpt-4-32k-0613: text → text

POST /v1/messages · gpt-4-32k-0613: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · gpt-4-32k-0613: model, messages, stream, modalities, provider

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