GPT-5.3 Chat identifica la versión de GPT-5.3 Instant asociada con ChatGPT. OpenAI describe esta actualización de Instant en torno a las cualidades cotidianas de una conversación: pertinencia, respuestas útiles y mayor fluidez. El modelo acepta texto e imágenes y genera texto, manteniendo una identidad centrada en el chat y diferenciada de otras variantes de GPT-5.3.
El lanzamiento aborda primero el criterio aplicado a las respuestas. OpenAI informa de menos rechazos innecesarios y menos introducciones defensivas o moralizantes antes de responder. El comportamiento previsto consiste en responder directamente cuando una respuesta útil sea apropiada y mantenerse centrado en la pregunta. En un asistente práctico, esto facilita explicaciones y respuestas centradas en la tarea sin convertir cada solicitud en un preámbulo largo.
Cuando el producto que utiliza el modelo dispone de información de la web, el lanzamiento destaca la síntesis en lugar de una lista de páginas recuperadas con conexiones vagas entre sí. GPT-5.3 Instant se describe como un modelo que combina los hallazgos en línea con su comprensión existente, identifica el punto importante y añade contexto. Esto describe cómo trata la información proporcionada o recuperada; la aplicación determina qué herramientas de búsqueda y materiales de origen están disponibles.
El estilo de conversación y la escritura son ámbitos independientes de la actualización. OpenAI describe un tono más centrado y natural y mayor variedad en la prosa expresiva, desde redactar ficción hasta mejorar un fragmento o desarrollar una idea. El trabajo sobre la exactitud de los hechos también se presenta como una reducción de las alucinaciones en temas variados. El lanzamiento presenta estos aspectos como mejoras del comportamiento de respuesta del modelo en tareas factuales y creativas.
El lanzamiento registra una limitación lingüística concreta: en algunos idiomas, incluidos el japonés y el coreano, el estilo de respuesta puede seguir siendo artificioso o demasiado literal. El tono y la naturalidad siguen siendo ámbitos de desarrollo. Para un trabajo multilingüe, identifica de forma explícita el público, la terminología y el registro deseado; una tarea de escritura puede distinguir el contenido factual que debe conservarse de las elecciones expresivas que deben revisarse.
Las especificaciones del modelo indican una ventana de contexto de 128.000 tokens, hasta 16.384 tokens de salida y conocimientos actualizados hasta el 31 de agosto de 2025. El texto y las imágenes son entradas admitidas y la salida es texto. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs, mientras que las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no forman parte de la configuración publicada.
Las llamadas a funciones permiten que una aplicación conectada proporcione acciones y datos: el modelo selecciona una función y proporciona argumentos, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado. La salida estructurada organiza la propia respuesta en campos acordados. Una captura de pantalla, diagrama o imagen de documento puede añadir contexto visual a una pregunta de texto; la legibilidad de la fuente y la identificación clara de los detalles pertinentes ayudan a interpretarla.
Para un asistente que utilice Ailoot API, define el resultado necesario: una respuesta concisa, un documento revisado, una explicación visual o un conjunto estructurado de hechos. Proporciona el material original y los requisitos que deben darle forma. La denominación de chat Instant se mantiene explícita y los mensajes posteriores pueden mejorar el tono, el enfoque o la estructura, conservando a la vista el material de origen y los requisitos originales.
", "aboutText": "GPT-5.3 Chat identifica la versión de GPT-5.3 Instant asociada con ChatGPT. OpenAI describe esta actualización de Instant en torno a las cualidades cotidianas de una conversación: pertinencia, respuestas útiles y mayor fluidez. El modelo acepta texto e imágenes y genera texto, manteniendo una identidad centrada en el chat y diferenciada de otras variantes de GPT-5.3.\n\nEl lanzamiento aborda primero el criterio aplicado a las respuestas. OpenAI informa de menos rechazos innecesarios y menos introducciones defensivas o moralizantes antes de responder. El comportamiento previsto consiste en responder directamente cuando una respuesta útil sea apropiada y mantenerse centrado en la pregunta. En un asistente práctico, esto facilita explicaciones y respuestas centradas en la tarea sin convertir cada solicitud en un preámbulo largo.\n\nCuando el producto que utiliza el modelo dispone de información de la web, el lanzamiento destaca la síntesis en lugar de una lista de páginas recuperadas con conexiones vagas entre sí. GPT-5.3 Instant se describe como un modelo que combina los hallazgos en línea con su comprensión existente, identifica el punto importante y añade contexto. Esto describe cómo trata la información proporcionada o recuperada; la aplicación determina qué herramientas de búsqueda y materiales de origen están disponibles.\n\nEl estilo de conversación y la escritura son ámbitos independientes de la actualización. OpenAI describe un tono más centrado y natural y mayor variedad en la prosa expresiva, desde redactar ficción hasta mejorar un fragmento o desarrollar una idea. El trabajo sobre la exactitud de los hechos también se presenta como una reducción de las alucinaciones en temas variados. El lanzamiento presenta estos aspectos como mejoras del comportamiento de respuesta del modelo en tareas factuales y creativas.\n\nEl lanzamiento registra una limitación lingüística concreta: en algunos idiomas, incluidos el japonés y el coreano, el estilo de respuesta puede seguir siendo artificioso o demasiado literal. El tono y la naturalidad siguen siendo ámbitos de desarrollo. Para un trabajo multilingüe, identifica de forma explícita el público, la terminología y el registro deseado; una tarea de escritura puede distinguir el contenido factual que debe conservarse de las elecciones expresivas que deben revisarse.\n\nLas especificaciones del modelo indican una ventana de contexto de 128.000 tokens, hasta 16.384 tokens de salida y conocimientos actualizados hasta el 31 de agosto de 2025. El texto y las imágenes son entradas admitidas y la salida es texto. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs, mientras que las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no forman parte de la configuración publicada.\n\nLas llamadas a funciones permiten que una aplicación conectada proporcione acciones y datos: el modelo selecciona una función y proporciona argumentos, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado. La salida estructurada organiza la propia respuesta en campos acordados. Una captura de pantalla, diagrama o imagen de documento puede añadir contexto visual a una pregunta de texto; la legibilidad de la fuente y la identificación clara de los detalles pertinentes ayudan a interpretarla.\n\nPara un asistente que utilice Ailoot API, define el resultado necesario: una respuesta concisa, un documento revisado, una explicación visual o un conjunto estructurado de hechos. Proporciona el material original y los requisitos que deben darle forma. La denominación de chat Instant se mantiene explícita y los mensajes posteriores pueden mejorar el tono, el enfoque o la estructura, conservando a la vista el material de origen y los requisitos originales.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
A natural follow-up message\n\nDraft a friendly follow-up to a colleague who missed a planning meeting. Facts: we chose the blue packaging sample, kept the existing launch date, and need their feedback on the label by Thursday. Use about 60 words, with a direct opening and one clear request. Keep the tone warm without inventing a reason for their absence.One concise message containing the two decisions and the Thursday feedback request.The launch date stays unchanged, and no explanation of the colleague's absence is invented.gpt-5.3-chat-latestGPT-5.3 Chat es la variante GPT-5.3 Instant de OpenAI para respuestas de texto directas y conversacionales apoyadas en imágenes. Se centra en la pertinencia, la exactitud de los hechos y una mejor escritura, con llamadas a funciones, salidas estructuradas y 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-5.3 Chat identifica la versión de GPT-5.3 Instant asociada con ChatGPT. OpenAI describe esta actualización de Instant en torno a las cualidades cotidianas de una conversación: pertinencia, respuestas útiles y mayor fluidez. El modelo acepta texto e imágenes y genera texto, manteniendo una identidad centrada en el chat y diferenciada de otras variantes de GPT-5.3.
El lanzamiento aborda primero el criterio aplicado a las respuestas. OpenAI informa de menos rechazos innecesarios y menos introducciones defensivas o moralizantes antes de responder. El comportamiento previsto consiste en responder directamente cuando una respuesta útil sea apropiada y mantenerse centrado en la pregunta. En un asistente práctico, esto facilita explicaciones y respuestas centradas en la tarea sin convertir cada solicitud en un preámbulo largo.
Cuando el producto que utiliza el modelo dispone de información de la web, el lanzamiento destaca la síntesis en lugar de una lista de páginas recuperadas con conexiones vagas entre sí. GPT-5.3 Instant se describe como un modelo que combina los hallazgos en línea con su comprensión existente, identifica el punto importante y añade contexto. Esto describe cómo trata la información proporcionada o recuperada; la aplicación determina qué herramientas de búsqueda y materiales de origen están disponibles.
El estilo de conversación y la escritura son ámbitos independientes de la actualización. OpenAI describe un tono más centrado y natural y mayor variedad en la prosa expresiva, desde redactar ficción hasta mejorar un fragmento o desarrollar una idea. El trabajo sobre la exactitud de los hechos también se presenta como una reducción de las alucinaciones en temas variados. El lanzamiento presenta estos aspectos como mejoras del comportamiento de respuesta del modelo en tareas factuales y creativas.
El lanzamiento registra una limitación lingüística concreta: en algunos idiomas, incluidos el japonés y el coreano, el estilo de respuesta puede seguir siendo artificioso o demasiado literal. El tono y la naturalidad siguen siendo ámbitos de desarrollo. Para un trabajo multilingüe, identifica de forma explícita el público, la terminología y el registro deseado; una tarea de escritura puede distinguir el contenido factual que debe conservarse de las elecciones expresivas que deben revisarse.
Las especificaciones del modelo indican una ventana de contexto de 128.000 tokens, hasta 16.384 tokens de salida y conocimientos actualizados hasta el 31 de agosto de 2025. El texto y las imágenes son entradas admitidas y la salida es texto. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs, mientras que las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no forman parte de la configuración publicada.
Las llamadas a funciones permiten que una aplicación conectada proporcione acciones y datos: el modelo selecciona una función y proporciona argumentos, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado. La salida estructurada organiza la propia respuesta en campos acordados. Una captura de pantalla, diagrama o imagen de documento puede añadir contexto visual a una pregunta de texto; la legibilidad de la fuente y la identificación clara de los detalles pertinentes ayudan a interpretarla.
Para un asistente que utilice Ailoot API, define el resultado necesario: una respuesta concisa, un documento revisado, una explicación visual o un conjunto estructurado de hechos. Proporciona el material original y los requisitos que deben darle forma. La denominación de chat Instant se mantiene explícita y los mensajes posteriores pueden mejorar el tono, el enfoque o la estructura, conservando a la vista el material de origen y los requisitos originales.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-5.3-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 $0.0035 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.028 / 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-5.3-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-5.3-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-5.3-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-5.3-chat-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-5.3-chat-latestGPT-5.3 Chat es la variante GPT-5.3 Instant de OpenAI para respuestas de texto directas y conversacionales apoyadas en imágenes. Se centra en la pertinencia, la exactitud de los hechos y una mejor escritura, con llamadas a funciones, salidas estructuradas y 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-5.3 Chat identifica la versión de GPT-5.3 Instant asociada con ChatGPT. OpenAI describe esta actualización de Instant en torno a las cualidades cotidianas de una conversación: pertinencia, respuestas útiles y mayor fluidez. El modelo acepta texto e imágenes y genera texto, manteniendo una identidad centrada en el chat y diferenciada de otras variantes de GPT-5.3.
El lanzamiento aborda primero el criterio aplicado a las respuestas. OpenAI informa de menos rechazos innecesarios y menos introducciones defensivas o moralizantes antes de responder. El comportamiento previsto consiste en responder directamente cuando una respuesta útil sea apropiada y mantenerse centrado en la pregunta. En un asistente práctico, esto facilita explicaciones y respuestas centradas en la tarea sin convertir cada solicitud en un preámbulo largo.
Cuando el producto que utiliza el modelo dispone de información de la web, el lanzamiento destaca la síntesis en lugar de una lista de páginas recuperadas con conexiones vagas entre sí. GPT-5.3 Instant se describe como un modelo que combina los hallazgos en línea con su comprensión existente, identifica el punto importante y añade contexto. Esto describe cómo trata la información proporcionada o recuperada; la aplicación determina qué herramientas de búsqueda y materiales de origen están disponibles.
El estilo de conversación y la escritura son ámbitos independientes de la actualización. OpenAI describe un tono más centrado y natural y mayor variedad en la prosa expresiva, desde redactar ficción hasta mejorar un fragmento o desarrollar una idea. El trabajo sobre la exactitud de los hechos también se presenta como una reducción de las alucinaciones en temas variados. El lanzamiento presenta estos aspectos como mejoras del comportamiento de respuesta del modelo en tareas factuales y creativas.
El lanzamiento registra una limitación lingüística concreta: en algunos idiomas, incluidos el japonés y el coreano, el estilo de respuesta puede seguir siendo artificioso o demasiado literal. El tono y la naturalidad siguen siendo ámbitos de desarrollo. Para un trabajo multilingüe, identifica de forma explícita el público, la terminología y el registro deseado; una tarea de escritura puede distinguir el contenido factual que debe conservarse de las elecciones expresivas que deben revisarse.
Las especificaciones del modelo indican una ventana de contexto de 128.000 tokens, hasta 16.384 tokens de salida y conocimientos actualizados hasta el 31 de agosto de 2025. El texto y las imágenes son entradas admitidas y la salida es texto. Se admiten transmisión en flujo, llamadas a funciones y Structured Outputs, mientras que las entradas de audio y vídeo, el ajuste fino y Predicted Outputs no forman parte de la configuración publicada.
Las llamadas a funciones permiten que una aplicación conectada proporcione acciones y datos: el modelo selecciona una función y proporciona argumentos, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado. La salida estructurada organiza la propia respuesta en campos acordados. Una captura de pantalla, diagrama o imagen de documento puede añadir contexto visual a una pregunta de texto; la legibilidad de la fuente y la identificación clara de los detalles pertinentes ayudan a interpretarla.
Para un asistente que utilice Ailoot API, define el resultado necesario: una respuesta concisa, un documento revisado, una explicación visual o un conjunto estructurado de hechos. Proporciona el material original y los requisitos que deben darle forma. La denominación de chat Instant se mantiene explícita y los mensajes posteriores pueden mejorar el tono, el enfoque o la estructura, conservando a la vista el material de origen y los requisitos originales.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-5.3-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 $0.0035 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.028 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "gpt-5.3-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.3-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-5.3-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-5.3-chat-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
A natural follow-up message\n\nDraft a friendly follow-up to a colleague who missed a planning meeting. Facts: we chose the blue packaging sample, kept the existing launch date, and need their feedback on the label by Thursday. Use about 60 words, with a direct opening and one clear request. Keep the tone warm without inventing a reason for their absence.One concise message containing the two decisions and the Thursday feedback request.The launch date stays unchanged, and no explanation of the colleague's absence is invented.