GPT-5.1 Chat désigne la version figée de dialogue GPT-5.1 associée à ChatGPT. La publication d’OpenAI rattache la variante Instant à cette désignation de dialogue et la distingue de GPT-5.1 Thinking. Instant est conçu pour la conversation quotidienne tout en pouvant consacrer un raisonnement supplémentaire aux questions plus difficiles. La fiche conserve l’identité et la spécification de la variante de dialogue séparément de celles du modèle Thinking.
La publication commence par la qualité conversationnelle : un ton plus chaleureux par défaut, des échanges plus naturels et un meilleur respect des instructions de l’utilisateur. Ces qualités sont utiles lorsqu’un assistant doit répondre directement à une question, réviser une explication après un retour ou conserver un style adapté à son public. La tâche pratique reste précise : expliquer le contenu fourni, préparer une réponse ou affiner un passage sélectionné.
Le raisonnement adaptatif est un élément notable de la mise à jour Instant. OpenAI décrit un modèle qui décide quand une question plus difficile nécessite davantage de réflexion avant la réponse, avec des améliorations dans les tâches mathématiques et de programmation. Il s’agit d’un comportement du modèle, et non d’une affirmation selon laquelle chaque requête de dialogue utilise le même processus de raisonnement fixe. La description distincte de GPT-5.1 Thinking dans la publication concerne cette autre variante.
Le fabricant souligne également la personnalisation et une prise en compte plus fidèle des instructions personnalisées. Une application peut exprimer le rôle, le ton, la longueur de réponse et les détails nécessaires dans ses instructions de tâche. Par exemple, un assistant de soutien peut avoir besoin d’une réponse professionnelle concise, tandis qu’une explication pédagogique peut nécessiter une formulation plus simple et des étapes intermédiaires explicites. Les réglages de personnalité de ChatGPT au niveau du produit sont distincts des instructions fournies par une autre application.
Ce modèle de dialogue accepte du texte et des images et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte publiée est de 128 000 jetons, sa sortie maximale de 16 384 jetons et sa date limite des connaissances documentée au 30 septembre 2024. La diffusion en continu, l’appel de fonctions et Structured Outputs sont pris en charge. Les entrées audio et vidéo, l’ajustement fin et Predicted Outputs ne sont pas pris en charge dans la configuration publiée. Ces limites décrivent GPT-5.1 Chat, et non un autre membre de la famille.
Les fonctions et les réponses structurées répondent à des objectifs d’intégration différents. Un appel de fonction fournit un nom d’action et des arguments à exécuter par l’application, après quoi les informations obtenues peuvent revenir dans la conversation. Une réponse structurée peut organiser le contenu final en champs convenus. Lorsque des images sont utilisées, la même tâche peut demander une explication du contenu visible ; un contenu source clair et lisible est particulièrement important pour les petits textes et les relations visuelles détaillées.
Pour un assistant utilisant Ailoot API, donnez au modèle le contexte de la demande et un critère d’achèvement clair. Demandez un résultat tel qu’un document modifié, une réponse à un client, une explication d’une capture d’écran ou une synthèse structurée. Conservez les informations sources et précisez comment traiter les détails manquants. Les messages de suivi peuvent ensuite ajuster une partie du résultat tout en gardant la conversation centrée sur la tâche d’origine de l’utilisateur.
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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 est la variante de dialogue Instant d’OpenAI, dotée d’un raisonnement adaptatif pour les questions plus difficiles. Il associe les entrées textuelles et visuelles, un style plus conversationnel, le suivi des instructions, l’appel de fonctions et les réponses structurées dans un contexte de 128 000 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.1 Chat désigne la version figée de dialogue GPT-5.1 associée à ChatGPT. La publication d’OpenAI rattache la variante Instant à cette désignation de dialogue et la distingue de GPT-5.1 Thinking. Instant est conçu pour la conversation quotidienne tout en pouvant consacrer un raisonnement supplémentaire aux questions plus difficiles. La fiche conserve l’identité et la spécification de la variante de dialogue séparément de celles du modèle Thinking.
La publication commence par la qualité conversationnelle : un ton plus chaleureux par défaut, des échanges plus naturels et un meilleur respect des instructions de l’utilisateur. Ces qualités sont utiles lorsqu’un assistant doit répondre directement à une question, réviser une explication après un retour ou conserver un style adapté à son public. La tâche pratique reste précise : expliquer le contenu fourni, préparer une réponse ou affiner un passage sélectionné.
Le raisonnement adaptatif est un élément notable de la mise à jour Instant. OpenAI décrit un modèle qui décide quand une question plus difficile nécessite davantage de réflexion avant la réponse, avec des améliorations dans les tâches mathématiques et de programmation. Il s’agit d’un comportement du modèle, et non d’une affirmation selon laquelle chaque requête de dialogue utilise le même processus de raisonnement fixe. La description distincte de GPT-5.1 Thinking dans la publication concerne cette autre variante.
Le fabricant souligne également la personnalisation et une prise en compte plus fidèle des instructions personnalisées. Une application peut exprimer le rôle, le ton, la longueur de réponse et les détails nécessaires dans ses instructions de tâche. Par exemple, un assistant de soutien peut avoir besoin d’une réponse professionnelle concise, tandis qu’une explication pédagogique peut nécessiter une formulation plus simple et des étapes intermédiaires explicites. Les réglages de personnalité de ChatGPT au niveau du produit sont distincts des instructions fournies par une autre application.
Ce modèle de dialogue accepte du texte et des images et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte publiée est de 128 000 jetons, sa sortie maximale de 16 384 jetons et sa date limite des connaissances documentée au 30 septembre 2024. La diffusion en continu, l’appel de fonctions et Structured Outputs sont pris en charge. Les entrées audio et vidéo, l’ajustement fin et Predicted Outputs ne sont pas pris en charge dans la configuration publiée. Ces limites décrivent GPT-5.1 Chat, et non un autre membre de la famille.
Les fonctions et les réponses structurées répondent à des objectifs d’intégration différents. Un appel de fonction fournit un nom d’action et des arguments à exécuter par l’application, après quoi les informations obtenues peuvent revenir dans la conversation. Une réponse structurée peut organiser le contenu final en champs convenus. Lorsque des images sont utilisées, la même tâche peut demander une explication du contenu visible ; un contenu source clair et lisible est particulièrement important pour les petits textes et les relations visuelles détaillées.
Pour un assistant utilisant Ailoot API, donnez au modèle le contexte de la demande et un critère d’achèvement clair. Demandez un résultat tel qu’un document modifié, une réponse à un client, une explication d’une capture d’écran ou une synthèse structurée. Conservez les informations sources et précisez comment traiter les détails manquants. Les messages de suivi peuvent ensuite ajuster une partie du résultat tout en gardant la conversation centrée sur la tâche d’origine de l’utilisateur.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gpt-5.1-chat-latest | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0025 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.02 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra gpt-5.1-chat-latest
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat est la variante de dialogue Instant d’OpenAI, dotée d’un raisonnement adaptatif pour les questions plus difficiles. Il associe les entrées textuelles et visuelles, un style plus conversationnel, le suivi des instructions, l’appel de fonctions et les réponses structurées dans un contexte de 128 000 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.1 Chat désigne la version figée de dialogue GPT-5.1 associée à ChatGPT. La publication d’OpenAI rattache la variante Instant à cette désignation de dialogue et la distingue de GPT-5.1 Thinking. Instant est conçu pour la conversation quotidienne tout en pouvant consacrer un raisonnement supplémentaire aux questions plus difficiles. La fiche conserve l’identité et la spécification de la variante de dialogue séparément de celles du modèle Thinking.
La publication commence par la qualité conversationnelle : un ton plus chaleureux par défaut, des échanges plus naturels et un meilleur respect des instructions de l’utilisateur. Ces qualités sont utiles lorsqu’un assistant doit répondre directement à une question, réviser une explication après un retour ou conserver un style adapté à son public. La tâche pratique reste précise : expliquer le contenu fourni, préparer une réponse ou affiner un passage sélectionné.
Le raisonnement adaptatif est un élément notable de la mise à jour Instant. OpenAI décrit un modèle qui décide quand une question plus difficile nécessite davantage de réflexion avant la réponse, avec des améliorations dans les tâches mathématiques et de programmation. Il s’agit d’un comportement du modèle, et non d’une affirmation selon laquelle chaque requête de dialogue utilise le même processus de raisonnement fixe. La description distincte de GPT-5.1 Thinking dans la publication concerne cette autre variante.
Le fabricant souligne également la personnalisation et une prise en compte plus fidèle des instructions personnalisées. Une application peut exprimer le rôle, le ton, la longueur de réponse et les détails nécessaires dans ses instructions de tâche. Par exemple, un assistant de soutien peut avoir besoin d’une réponse professionnelle concise, tandis qu’une explication pédagogique peut nécessiter une formulation plus simple et des étapes intermédiaires explicites. Les réglages de personnalité de ChatGPT au niveau du produit sont distincts des instructions fournies par une autre application.
Ce modèle de dialogue accepte du texte et des images et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte publiée est de 128 000 jetons, sa sortie maximale de 16 384 jetons et sa date limite des connaissances documentée au 30 septembre 2024. La diffusion en continu, l’appel de fonctions et Structured Outputs sont pris en charge. Les entrées audio et vidéo, l’ajustement fin et Predicted Outputs ne sont pas pris en charge dans la configuration publiée. Ces limites décrivent GPT-5.1 Chat, et non un autre membre de la famille.
Les fonctions et les réponses structurées répondent à des objectifs d’intégration différents. Un appel de fonction fournit un nom d’action et des arguments à exécuter par l’application, après quoi les informations obtenues peuvent revenir dans la conversation. Une réponse structurée peut organiser le contenu final en champs convenus. Lorsque des images sont utilisées, la même tâche peut demander une explication du contenu visible ; un contenu source clair et lisible est particulièrement important pour les petits textes et les relations visuelles détaillées.
Pour un assistant utilisant Ailoot API, donnez au modèle le contexte de la demande et un critère d’achèvement clair. Demandez un résultat tel qu’un document modifié, une réponse à un client, une explication d’une capture d’écran ou une synthèse structurée. Conservez les informations sources et précisez comment traiter les détails manquants. Les messages de suivi peuvent ensuite ajuster une partie du résultat tout en gardant la conversation centrée sur la tâche d’origine de l’utilisateur.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gpt-5.1-chat-latest | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0025 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.02 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "gpt-5.1-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra gpt-5.1-chat-latest
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
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.