GPT-5.1 Chat identifica la versión de chat de GPT-5.1 asociada con ChatGPT. El lanzamiento de OpenAI vincula la variante Instant con esta denominación de chat y la diferencia de GPT-5.1 Thinking. Instant está diseñado para la conversación cotidiana y puede dedicar razonamiento adicional a preguntas más difíciles. La ficha mantiene la identidad y las especificaciones de la variante de chat separadas de las del modelo Thinking.
El lanzamiento comienza por la calidad de la conversación: un tono predeterminado más cálido, intercambios más naturales y un mejor seguimiento de las instrucciones del usuario. Estas cualidades resultan útiles cuando un asistente necesita responder directamente a una pregunta, revisar una explicación tras recibir comentarios o mantener un estilo adecuado para su público. La tarea práctica sigue siendo concreta: explicar el material proporcionado, preparar una respuesta o mejorar un fragmento seleccionado.
El razonamiento adaptativo es una parte destacada de la actualización de Instant. OpenAI describe cómo el modelo decide cuándo una pregunta más difícil necesita más reflexión antes de responder, con mejoras en tareas matemáticas y de programación. Es un comportamiento del modelo, no una afirmación de que todas las solicitudes de chat utilicen el mismo proceso fijo de razonamiento. La descripción independiente de GPT-5.1 Thinking en el lanzamiento pertenece a esa otra variante.
El fabricante también destaca la personalización y un tratamiento más fiel de las instrucciones personalizadas. Una aplicación puede expresar la función, el tono, la longitud de respuesta y los detalles necesarios en sus instrucciones para la tarea. Por ejemplo, un asistente de soporte puede necesitar una respuesta profesional concisa, mientras que una explicación educativa puede necesitar una redacción más sencilla y pasos intermedios explícitos. Los ajustes de personalidad de ChatGPT a nivel de producto son distintos de las instrucciones proporcionadas por otra aplicación.
Este modelo de chat acepta texto e imágenes y devuelve texto. Su ventana de contexto publicada es de 128.000 tokens, su salida máxima es de 16.384 tokens y la fecha límite de conocimientos documentada es el 30 de septiembre de 2024. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs. Las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no están admitidos en la configuración publicada. Estos límites describen GPT-5.1 Chat, no otro miembro de la familia.
Las funciones y las respuestas estructuradas permiten alcanzar objetivos de integración distintos. Una llamada a función proporciona el nombre de una acción y los argumentos para que la aplicación la ejecute; después, la información resultante puede volver a la conversación. Una respuesta estructurada puede organizar el material final en campos acordados. Cuando hay imágenes, la misma tarea puede pedir una explicación del contenido visible; un material de origen claro y legible resulta especialmente importante para el texto pequeño y las relaciones visuales detalladas.
Para un asistente que utilice Ailoot API, proporciona al modelo el contexto de la consulta y un criterio claro de finalización. Pide un resultado como un documento editado, una respuesta a un cliente, una explicación de una captura de pantalla o un resumen estructurado. Conserva la información de origen y especifica cómo tratar los detalles ausentes. Los mensajes posteriores pueden ajustar una parte del resultado manteniendo la conversación centrada en la tarea original del usuario.
", "aboutText": "GPT-5.1 Chat identifica la versión de chat de GPT-5.1 asociada con ChatGPT. El lanzamiento de OpenAI vincula la variante Instant con esta denominación de chat y la diferencia de GPT-5.1 Thinking. Instant está diseñado para la conversación cotidiana y puede dedicar razonamiento adicional a preguntas más difíciles. La ficha mantiene la identidad y las especificaciones de la variante de chat separadas de las del modelo Thinking.\n\nEl lanzamiento comienza por la calidad de la conversación: un tono predeterminado más cálido, intercambios más naturales y un mejor seguimiento de las instrucciones del usuario. Estas cualidades resultan útiles cuando un asistente necesita responder directamente a una pregunta, revisar una explicación tras recibir comentarios o mantener un estilo adecuado para su público. La tarea práctica sigue siendo concreta: explicar el material proporcionado, preparar una respuesta o mejorar un fragmento seleccionado.\n\nEl razonamiento adaptativo es una parte destacada de la actualización de Instant. OpenAI describe cómo el modelo decide cuándo una pregunta más difícil necesita más reflexión antes de responder, con mejoras en tareas matemáticas y de programación. Es un comportamiento del modelo, no una afirmación de que todas las solicitudes de chat utilicen el mismo proceso fijo de razonamiento. La descripción independiente de GPT-5.1 Thinking en el lanzamiento pertenece a esa otra variante.\n\nEl fabricante también destaca la personalización y un tratamiento más fiel de las instrucciones personalizadas. Una aplicación puede expresar la función, el tono, la longitud de respuesta y los detalles necesarios en sus instrucciones para la tarea. Por ejemplo, un asistente de soporte puede necesitar una respuesta profesional concisa, mientras que una explicación educativa puede necesitar una redacción más sencilla y pasos intermedios explícitos. Los ajustes de personalidad de ChatGPT a nivel de producto son distintos de las instrucciones proporcionadas por otra aplicación.\n\nEste modelo de chat acepta texto e imágenes y devuelve texto. Su ventana de contexto publicada es de 128.000 tokens, su salida máxima es de 16.384 tokens y la fecha límite de conocimientos documentada es el 30 de septiembre de 2024. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs. Las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no están admitidos en la configuración publicada. Estos límites describen GPT-5.1 Chat, no otro miembro de la familia.\n\nLas funciones y las respuestas estructuradas permiten alcanzar objetivos de integración distintos. Una llamada a función proporciona el nombre de una acción y los argumentos para que la aplicación la ejecute; después, la información resultante puede volver a la conversación. Una respuesta estructurada puede organizar el material final en campos acordados. Cuando hay imágenes, la misma tarea puede pedir una explicación del contenido visible; un material de origen claro y legible resulta especialmente importante para el texto pequeño y las relaciones visuales detalladas.\n\nPara un asistente que utilice Ailoot API, proporciona al modelo el contexto de la consulta y un criterio claro de finalización. Pide un resultado como un documento editado, una respuesta a un cliente, una explicación de una captura de pantalla o un resumen estructurado. Conserva la información de origen y especifica cómo tratar los detalles ausentes. Los mensajes posteriores pueden ajustar una parte del resultado manteniendo la conversación centrada en la tarea original del usuario.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat es la variante de chat Instant de OpenAI con razonamiento adaptativo para preguntas más difíciles. Combina entradas de texto e imágenes, un estilo más conversacional, seguimiento de instrucciones, llamadas a funciones y respuestas estructuradas en un contexto de 128.000 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GPT-5.1 Chat identifica la versión de chat de GPT-5.1 asociada con ChatGPT. El lanzamiento de OpenAI vincula la variante Instant con esta denominación de chat y la diferencia de GPT-5.1 Thinking. Instant está diseñado para la conversación cotidiana y puede dedicar razonamiento adicional a preguntas más difíciles. La ficha mantiene la identidad y las especificaciones de la variante de chat separadas de las del modelo Thinking.
El lanzamiento comienza por la calidad de la conversación: un tono predeterminado más cálido, intercambios más naturales y un mejor seguimiento de las instrucciones del usuario. Estas cualidades resultan útiles cuando un asistente necesita responder directamente a una pregunta, revisar una explicación tras recibir comentarios o mantener un estilo adecuado para su público. La tarea práctica sigue siendo concreta: explicar el material proporcionado, preparar una respuesta o mejorar un fragmento seleccionado.
El razonamiento adaptativo es una parte destacada de la actualización de Instant. OpenAI describe cómo el modelo decide cuándo una pregunta más difícil necesita más reflexión antes de responder, con mejoras en tareas matemáticas y de programación. Es un comportamiento del modelo, no una afirmación de que todas las solicitudes de chat utilicen el mismo proceso fijo de razonamiento. La descripción independiente de GPT-5.1 Thinking en el lanzamiento pertenece a esa otra variante.
El fabricante también destaca la personalización y un tratamiento más fiel de las instrucciones personalizadas. Una aplicación puede expresar la función, el tono, la longitud de respuesta y los detalles necesarios en sus instrucciones para la tarea. Por ejemplo, un asistente de soporte puede necesitar una respuesta profesional concisa, mientras que una explicación educativa puede necesitar una redacción más sencilla y pasos intermedios explícitos. Los ajustes de personalidad de ChatGPT a nivel de producto son distintos de las instrucciones proporcionadas por otra aplicación.
Este modelo de chat acepta texto e imágenes y devuelve texto. Su ventana de contexto publicada es de 128.000 tokens, su salida máxima es de 16.384 tokens y la fecha límite de conocimientos documentada es el 30 de septiembre de 2024. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs. Las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no están admitidos en la configuración publicada. Estos límites describen GPT-5.1 Chat, no otro miembro de la familia.
Las funciones y las respuestas estructuradas permiten alcanzar objetivos de integración distintos. Una llamada a función proporciona el nombre de una acción y los argumentos para que la aplicación la ejecute; después, la información resultante puede volver a la conversación. Una respuesta estructurada puede organizar el material final en campos acordados. Cuando hay imágenes, la misma tarea puede pedir una explicación del contenido visible; un material de origen claro y legible resulta especialmente importante para el texto pequeño y las relaciones visuales detalladas.
Para un asistente que utilice Ailoot API, proporciona al modelo el contexto de la consulta y un criterio claro de finalización. Pide un resultado como un documento editado, una respuesta a un cliente, una explicación de una captura de pantalla o un resumen estructurado. Conserva la información de origen y especifica cómo tratar los detalles ausentes. Los mensajes posteriores pueden ajustar una parte del resultado manteniendo la conversación centrada en la tarea original del usuario.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-5.1-chat-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 $0.0025 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.02 / 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": "gpt-5.1-chat-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gpt-5.1-chat-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gpt-5.1-chat-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 gpt-5.1-chat-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat es la variante de chat Instant de OpenAI con razonamiento adaptativo para preguntas más difíciles. Combina entradas de texto e imágenes, un estilo más conversacional, seguimiento de instrucciones, llamadas a funciones y respuestas estructuradas en un contexto de 128.000 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GPT-5.1 Chat identifica la versión de chat de GPT-5.1 asociada con ChatGPT. El lanzamiento de OpenAI vincula la variante Instant con esta denominación de chat y la diferencia de GPT-5.1 Thinking. Instant está diseñado para la conversación cotidiana y puede dedicar razonamiento adicional a preguntas más difíciles. La ficha mantiene la identidad y las especificaciones de la variante de chat separadas de las del modelo Thinking.
El lanzamiento comienza por la calidad de la conversación: un tono predeterminado más cálido, intercambios más naturales y un mejor seguimiento de las instrucciones del usuario. Estas cualidades resultan útiles cuando un asistente necesita responder directamente a una pregunta, revisar una explicación tras recibir comentarios o mantener un estilo adecuado para su público. La tarea práctica sigue siendo concreta: explicar el material proporcionado, preparar una respuesta o mejorar un fragmento seleccionado.
El razonamiento adaptativo es una parte destacada de la actualización de Instant. OpenAI describe cómo el modelo decide cuándo una pregunta más difícil necesita más reflexión antes de responder, con mejoras en tareas matemáticas y de programación. Es un comportamiento del modelo, no una afirmación de que todas las solicitudes de chat utilicen el mismo proceso fijo de razonamiento. La descripción independiente de GPT-5.1 Thinking en el lanzamiento pertenece a esa otra variante.
El fabricante también destaca la personalización y un tratamiento más fiel de las instrucciones personalizadas. Una aplicación puede expresar la función, el tono, la longitud de respuesta y los detalles necesarios en sus instrucciones para la tarea. Por ejemplo, un asistente de soporte puede necesitar una respuesta profesional concisa, mientras que una explicación educativa puede necesitar una redacción más sencilla y pasos intermedios explícitos. Los ajustes de personalidad de ChatGPT a nivel de producto son distintos de las instrucciones proporcionadas por otra aplicación.
Este modelo de chat acepta texto e imágenes y devuelve texto. Su ventana de contexto publicada es de 128.000 tokens, su salida máxima es de 16.384 tokens y la fecha límite de conocimientos documentada es el 30 de septiembre de 2024. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs. Las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no están admitidos en la configuración publicada. Estos límites describen GPT-5.1 Chat, no otro miembro de la familia.
Las funciones y las respuestas estructuradas permiten alcanzar objetivos de integración distintos. Una llamada a función proporciona el nombre de una acción y los argumentos para que la aplicación la ejecute; después, la información resultante puede volver a la conversación. Una respuesta estructurada puede organizar el material final en campos acordados. Cuando hay imágenes, la misma tarea puede pedir una explicación del contenido visible; un material de origen claro y legible resulta especialmente importante para el texto pequeño y las relaciones visuales detalladas.
Para un asistente que utilice Ailoot API, proporciona al modelo el contexto de la consulta y un criterio claro de finalización. Pide un resultado como un documento editado, una respuesta a un cliente, una explicación de una captura de pantalla o un resumen estructurado. Conserva la información de origen y especifica cómo tratar los detalles ausentes. Los mensajes posteriores pueden ajustar una parte del resultado manteniendo la conversación centrada en la tarea original del usuario.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-5.1-chat-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 $0.0025 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.02 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "gpt-5.1-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1-chat-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1-chat-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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 gpt-5.1-chat-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.