models

OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro

openai/gpt-6.1-terra-pro
OpenAITexteEntrée 0.002 USD / 1KSortie 0.01 USD / 1K

Fiche textuelle de GPT-6.1 Terra Pro pour travailler sur des documents, comparer des contenus et préparer des réponses structurées.

Travailler sur des contenus textuels

Dans Ailoot API, GPT-6.1 Terra Pro accepte une requête textuelle et fournit une réponse textuelle. Cette fiche peut s’intégrer à la préparation de documents, à l’analyse de contenus sources et à l’affinement progressif d’un résultat par le dialogue. Transmettez la tâche, les informations nécessaires et la forme de réponse souhaitée dans une même requête ou dans les messages d’une conversation.

Préparer un document

Commencez par l’objectif : quel document faut-il produire, à qui s’adresse-t-il et quelle action doit-il aider à accomplir ? Joignez des points clés, des extraits de sources ou une ébauche. Définissez ensuite la structure, par exemple une introduction, les conclusions principales, les arguments et les prochaines étapes. Pour une révision, précisez ce qui doit changer : longueur, ton, terminologie ou ordre de présentation. Une telle demande fixe un résultat vérifiable plutôt qu’une consigne vague comme « améliore le texte ».

Analyser et comparer

Pour analyser plusieurs contenus, séparez-les par leurs titres et indiquez les critères de comparaison. Vous pouvez demander un résumé de chaque texte, une liste commune de questions ou une comparaison des exigences point par point. Si le rattachement précis aux sources est important, demandez d’indiquer le titre du document et le passage correspondant à côté de chaque conclusion. Une liste de champs et un exemple rempli favorisent une réponse facile à traiter manuellement par la suite.

Connexion et volume

Dans Ailoot API, cette fiche dispose des interfaces textuelles Messages, Responses, Chat Completions et generateContent compatible avec Gemini. Utilisez le format de messages pris en charge par votre client. Le contenu des documents et des autres sources est transmis sous forme de texte ; le résultat est également un texte que vous pouvez enregistrer, réviser ou transmettre à l’étape suivante.

Pour une tâche volumineuse, répartissez le volume entre les contenus sources, les instructions et la réponse attendue. Si vous souhaitez une conclusion courte, indiquez directement sa longueur dans la requête ; si l’exhaustivité compte, énumérez les sections obligatoires et les critères de vérification.

Ordre des étapes

  1. Décrivez la tâche finale et joignez le texte source.
  2. Fixez les contraintes et la structure souhaitée.
  3. Comparez la réponse aux contenus d’origine.
  4. Affinez certaines sections en conservant l’objectif général et les exigences.

Disponible via l’API Ailoot

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
text
Contexte
Non précisé dans le catalogue
Réponse maximale
Non précisé dans le catalogue
Entrée
0.002 USD / 1K
Sortie
0.01 USD / 1K
Lecture du cache
0.0001 USD / 1K
Écriture dans le cache
0.0025 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0.0025 USD / 1K tokens
Écriture dans le cache, 1 h
0.0025 USD / 1K tokens
web_search_call
0.02 USD par appel

Prix selon la longueur de la requête · Anthropic Messages

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272'000]Entrée0.002 USDSortie0.01 USDLecture du cache0.0001 USDÉcriture dans le cache0.0025 USDCache 5 min0.0025 USDCache 1 h0.0025 USD
Taille de la requête, en tokens(272'000; ∞)Entrée0.004 USDSortie0.015 USDLecture du cache0.0002 USDÉcriture dans le cache0.005 USDCache 5 min0.005 USDCache 1 h0.005 USD

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Entrée
text
Sortie
text
Contexte
Non précisé dans le catalogue
Réponse maximale
Non précisé dans le catalogue
Entrée
0.002 USD / 1K
Sortie
0.01 USD / 1K
Lecture du cache
0.0001 USD / 1K
Écriture dans le cache
0.0025 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0.0025 USD / 1K tokens
Écriture dans le cache, 1 h
0.0025 USD / 1K tokens
web_search_call
0.02 USD par appel

Prix selon la longueur de la requête · OpenAI Responses

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272'000]Entrée0.002 USDSortie0.01 USDLecture du cache0.0001 USDÉcriture dans le cache0.0025 USDCache 5 min0.0025 USDCache 1 h0.0025 USD
Taille de la requête, en tokens(272'000; ∞)Entrée0.004 USDSortie0.015 USDLecture du cache0.0002 USDÉcriture dans le cache0.005 USDCache 5 min0.005 USDCache 1 h0.005 USD

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Contexte
Non précisé dans le catalogue
Réponse maximale
Non précisé dans le catalogue
Entrée
0.002 USD / 1K
Sortie
0.01 USD / 1K
Lecture du cache
0.0001 USD / 1K
Écriture dans le cache
0.0025 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0.0025 USD / 1K tokens
Écriture dans le cache, 1 h
0.0025 USD / 1K tokens
web_search_call
0.02 USD par appel

Prix selon la longueur de la requête · OpenAI Chat

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272'000]Entrée0.002 USDSortie0.01 USDLecture du cache0.0001 USDÉcriture dans le cache0.0025 USDCache 5 min0.0025 USDCache 1 h0.0025 USD
Taille de la requête, en tokens(272'000; ∞)Entrée0.004 USDSortie0.015 USDLecture du cache0.0002 USDÉcriture dans le cache0.005 USDCache 5 min0.005 USDCache 1 h0.005 USD

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/openai/gpt-6.1-terra-pro:generateContent
Entrée
text
Sortie
text
Contexte
Non précisé dans le catalogue
Réponse maximale
Non précisé dans le catalogue
Entrée
0.002 USD / 1K
Sortie
0.01 USD / 1K
Lecture du cache
0.0001 USD / 1K
Écriture dans le cache
0.0025 USD / 1K
Écriture dans le cache, 5 min
0.0025 USD / 1K tokens
Écriture dans le cache, 1 h
0.0025 USD / 1K tokens
web_search_call
0.02 USD par appel

Prix selon la longueur de la requête · Gemini generateContent

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 272'000]Entrée0.002 USDSortie0.01 USDLecture du cache0.0001 USDÉcriture dans le cache0.0025 USDCache 5 min0.0025 USDCache 1 h0.0025 USD
Taille de la requête, en tokens(272'000; ∞)Entrée0.004 USDSortie0.015 USDLecture du cache0.0002 USDÉcriture dans le cache0.005 USDCache 5 min0.005 USDCache 1 h0.005 USD

Tarifs en USD par 1K tokens. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

openai/gpt-6.1-terra-pro · JSON
{"about":"### Travailler sur des contenus textuels\n\nDans Ailoot API, GPT-6.1 Terra Pro accepte une requête textuelle et fournit une réponse textuelle. Cette fiche peut s’intégrer à la préparation de documents, à l’analyse de contenus sources et à l’affinement progressif d’un résultat par le dialogue. Transmettez la tâche, les informations nécessaires et la forme de réponse souhaitée dans une même requête ou dans les messages d’une conversation.\n\n### Préparer un document\n\nCommencez par l’objectif : quel document faut-il produire, à qui s’adresse-t-il et quelle action doit-il aider à accomplir ? Joignez des points clés, des extraits de sources ou une ébauche. Définissez ensuite la structure, par exemple une introduction, les conclusions principales, les arguments et les prochaines étapes. Pour une révision, précisez ce qui doit changer : longueur, ton, terminologie ou ordre de présentation. Une telle demande fixe un résultat vérifiable plutôt qu’une consigne vague comme « améliore le texte ».\n\n### Analyser et comparer\n\nPour analyser plusieurs contenus, séparez-les par leurs titres et indiquez les critères de comparaison. Vous pouvez demander un résumé de chaque texte, une liste commune de questions ou une comparaison des exigences point par point. Si le rattachement précis aux sources est important, demandez d’indiquer le titre du document et le passage correspondant à côté de chaque conclusion. Une liste de champs et un exemple rempli favorisent une réponse facile à traiter manuellement par la suite.\n\n### Connexion et volume\n\nDans Ailoot API, cette fiche dispose des interfaces textuelles Messages, Responses, Chat Completions et generateContent compatible avec Gemini. Utilisez le format de messages pris en charge par votre client. Le contenu des documents et des autres sources est transmis sous forme de texte ; le résultat est également un texte que vous pouvez enregistrer, réviser ou transmettre à l’étape suivante.\n\nPour une tâche volumineuse, répartissez le volume entre les contenus sources, les instructions et la réponse attendue. Si vous souhaitez une conclusion courte, indiquez directement sa longueur dans la requête ; si l’exhaustivité compte, énumérez les sections obligatoires et les critères de vérification.\n\n### Ordre des étapes\n\n1. Décrivez la tâche finale et joignez le texte source.\n2. Fixez les contraintes et la structure souhaitée.\n3. Comparez la réponse aux contenus d’origine.\n4. Affinez certaines sections en conservant l’objectif général et les exigences.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"OpenAI","canonical_model":"openai/gpt-6.1-terra-pro","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/openai/gpt-6.1-terra-pro:generateContent","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","route_label":"Ultra"}],"name":"OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro","price":{"in":2.0,"in_label":null,"out":10.0,"out_label":null,"sort_in":2.0,"sort_out":10.0,"varies":false},"public_id":"openai/gpt-6.1-terra-pro","short":"Fiche textuelle de GPT-6.1 Terra Pro pour travailler sur des documents, comparer des contenus et préparer des réponses structurées."}

Questions

Comment choisir un modèle pour ma tâche ?

Déterminez d’abord l’entrée et la sortie nécessaires : texte, image, audio ou vidéo. Comparez ensuite les méthodes API compatibles, l’ID exact du modèle ou la cible actuelle de l’alias, le prix et l’unité de facturation. GET /v1/models est gratuit et répertorie les modèles accessibles avec votre clé.

Chaque modèle prend-il en charge toutes les méthodes API et tous les types de médias ?

Utilisez les méthodes API et les types d’entrée et de sortie indiqués sur la fiche du modèle. La prise en charge du texte, des images, de l’audio ou de la vidéo dépend du modèle et de la méthode choisis ; consultez leur exemple de requête avant d’envoyer vos données.

Quelle est la différence entre l’ID d’un modèle et un alias ?

Un ID exact désigne un modèle précis. Un alias pointe vers un modèle et sa cible peut changer. Vérifiez la cible actuelle de l’alias dans le catalogue ; utilisez l’ID exact lorsque votre intégration nécessite un modèle précis.

Comment comparer les prix avant d’envoyer une requête ?

Consultez la fiche du modèle pour connaître le prix et l’unité de facturation de la méthode API choisie. Comparez la même unité et le même type d’entrée et de sortie ; l’historique des requêtes indique l’utilisation réelle et le montant facturé.

Que donne l’abonnement ?

Une remise sur l’achat de tokens pour le travail régulier. Choisissez une offre selon votre volume de requêtes ; conditions et prix s’affichent à la souscription.

Comment appliquer un code promo jusqu’à 50% ?

Saisissez le code lors de l’achat de tokens. Le montant est recalculé selon la promotion ; la remise est visible avant paiement.