Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/
Language: fr-ca

# OpenAI: o4 Mini High

[Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/facts.json)

## [OpenAI: o4 Mini High](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/)

o4-mini avec un effort de raisonnement High pour la programmation, les mathématiques et les tâches visuelles comportant des conditions liées. Il accepte du texte et des images et renvoie du texte, avec des outils fournis par l’environnement de travail de l’application.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-o4-mini-high/#method-1)

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

o4-mini (High) désigne o4-mini d’OpenAI avec un effort de raisonnement élevé. Le modèle de base est un modèle de raisonnement plus petit de la série o, axé sur la programmation, les mathématiques et les tâches visuelles. Il accepte du texte et des images et produit du texte. High décrit le niveau de raisonnement appliqué à la tâche, sans transformer l’identité de base d’o4-mini en une nouvelle édition autonome.

Une application pratique est un problème technique comportant plusieurs conditions qui influencent la solution. Fournissez l’énoncé complet, le code ou les définitions mathématiques pertinents et les contraintes que la réponse doit satisfaire. Une demande illustrative peut comparer deux approches algorithmiques, expliquer les conditions dont chacune dépend et proposer une solution liée à l’entrée et au résultat spécifiés. Demandez la conclusion finale et les éléments nécessaires à sa vérification plutôt que d’imposer chaque pensée interne.

Pour une tâche visuelle, fournissez le schéma, le graphique ou la capture d’écran et expliquez le détail pertinent. La présentation d’o3/o4-mini par le développeur décrit le raisonnement avec des images et l’utilisation d’outils lorsque ceux-ci apportent des éléments utiles. Une question écrite peut relier la relation visuelle à une condition mathématique ou d’ingénierie. Lorsque l’environnement fournit un calcul ou un autre résultat d’outil, conservez la sortie réelle pour donner une base concrète à la décision suivante.

La spécification d’o4-mini d’OpenAI indique une fenêtre de contexte de 200 000 jetons, une sortie maximale de 100 000 jetons et une date limite de connaissances au 1er juin 2024. Le raisonnement et la réponse visible utilisent tous deux de l’espace en jetons. L’effort High donne davantage de travail de raisonnement à la tâche et peut demander plus de temps ; il reste distinct de la longueur ou du format demandés pour la réponse finale. Organisez les documents utiles et laissez de la place pour l’analyse et le résultat.

Le développeur répertorie les interfaces Responses, Chat Completions et Batch, la diffusion en continu, Structured Outputs, les appels de fonctions, les entrées fichier et image, la recherche dans les fichiers, la mise en cache des prompts et les fonctionnalités d’ajustement fin du modèle. Les outils documentés comprennent les fonctions, la recherche dans les fichiers, l’interprétation de code, les connexions MCP et la recherche sur le Web. Les applications exposent leurs opérations, exécutent leurs propres actions et renvoient les résultats réels ; la sortie directe du modèle reste textuelle.

Définissez un critère d’achèvement adapté à la tâche. Pour un programme, demandez le comportement concerné, les modifications proposées et les résultats des vérifications réellement effectuées. Pour une analyse mathématique ou visuelle, précisez la notation, la précision ou la conclusion requises et les conditions qui les justifient. Un livrable final utile est une solution précise, une proposition de code ou une explication structurée dont les choix importants peuvent être comparés au problème et aux éléments fournis.

Cas pratique

### Cas pratique

Exemple technique en anglais

```
Choose a pair-sum algorithm

Design a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.
```

#### Résultat attendu

```
A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.
```

#### Vérifier le résultat

```
Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/o4-mini-high`

[`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=chat)

OpenAI /`openai/o4-mini-high`

### Pour commencer

o4-mini avec un effort de raisonnement High pour la programmation, les mathématiques et les tâches visuelles comportant des conditions liées. Il accepte du texte et des images et renvoie du texte, avec des outils fournis par l’environnement de travail de l’application.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/o4-mini-high | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | 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— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
| Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`messages` | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
| Paramètre`file_material` | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paramètre`control_scope` | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
| Paramètre`output_modalities` | Contrattext |
| Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse |
| Paramètre`multimodal_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.

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0022** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0088** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00055** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0022** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0088** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00055** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/o4-mini-high", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/o4-mini-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='openai/o4-mini-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

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.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`choices[].index` | Typeinteger |
| Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| 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. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/o4-mini-high`

[`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=messages)

OpenAI /`openai/o4-mini-high`

### Pour commencer

o4-mini avec un effort de raisonnement High pour la programmation, les mathématiques et les tâches visuelles comportant des conditions liées. Il accepte du texte et des images et renvoie du texte, avec des outils fournis par l’environnement de travail de l’application.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

json · sse

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrée

`text`

Sortie

`json`, `sse`

Format de sortie

JSON ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/o4-mini-high | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF-8

`Chaîne messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`text_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`

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0022** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0088** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00055** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0022** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0088** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00055** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "openai/o4-mini-high",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/o4-mini-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/o4-mini-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

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.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`model` | Typestring |
| Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Champ`stop_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| 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. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`openai/o4-mini-high`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fo4-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini-high&fmt=messages)

FAQ · OpenAI: o4 Mini High

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o4-mini-high`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/o4-mini-high`: `text` → `json`, `sse`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o4-mini-high`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/o4-mini-high`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o4-mini-high`: `messages.min_items`: `1`

Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application.

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