GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
", "aboutText": "### זרם גדול של משימות עם מטרה ברורה\n\nGPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.\n\nהקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.\n\n### בחירת מאמץ ומצב עבודה\n\nנתמכות `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` ו־`max`; ברירת המחדל היא `medium`. הערך `none` מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.\n\nמצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור `Responses` ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.\n\nלעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־`Responses`. בפורמט `Chat Completions` קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת `none`. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.\n\n### הקשר ופלט\n\nOpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.\n\nתמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.\n\n### מידע ופעולות באמצעות כלים מחוברים\n\nכרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.\n\nכאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.\n\nהקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.\n\nקידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Normalize a simple order note\n\nConvert this order note into a compact record: "PO-84: 3 packs of filters at 7 units per pack; delivery requested for Friday, not confirmed." Return order ID, pack count, units per pack, total units and delivery status as labelled lines. Retain the distinction between requested and confirmed delivery.Five labelled fields with total units calculated from the supplied counts and delivery marked requested, unconfirmed.Check the total equals packs times units per pack and Friday is not described as confirmed.gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/messagestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_block[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהsystem | סוגstring|content_block[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop_sequences | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
שדהtools[].description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].input_schema | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.budget_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהoutput_config.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmetadata | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcache_control | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content או בלוק type=text
טקסט + תמונה
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} או מקור מסוג type=url
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/messages| גודל הבקשה, בטוקנים | קלט | פלט | קריאה מהמטמון | כתיבה למטמון | מטמון: 5 דקות | מטמון: 1 שעה |
|---|---|---|---|---|---|---|
| גודל הבקשה, בטוקנים(0; 272,000] | קלט0.0001 $ | פלט0.0005 $ | קריאה מהמטמון0.00001 $ | כתיבה למטמון0.000125 $ | מטמון: 5 דקות0.000125 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
| גודל הבקשה, בטוקנים(272,000; ∞) | קלט0.0002 $ | פלט0.00075 $ | קריאה מהמטמון0.00002 $ | כתיבה למטמון0.00025 $ | מטמון: 5 דקות0.00025 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
התעריפים ב-USD לכל 1K טוקנים. אם לא הוגדר תעריף, נעשה שימוש בתעריף הבסיס של השיטה; «—» מציין שלא הוגדר תעריף בסיס.
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-6-luna",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-6-luna",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-6-luna',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/responsestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|input_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function_call, function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהinput[].content | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output; שמרו את call_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהinput[].output | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהmax_output_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.summary | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.verbosity | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinclude | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstore | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprevious_response_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_key | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
טקסט קלט או חלק input_text
טקסט + תמונה
{type:input_image,image_url}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/responses| גודל הבקשה, בטוקנים | קלט | פלט | קריאה מהמטמון | כתיבה למטמון | מטמון: 5 דקות | מטמון: 1 שעה |
|---|---|---|---|---|---|---|
| גודל הבקשה, בטוקנים(0; 272,000] | קלט0.0001 $ | פלט0.0005 $ | קריאה מהמטמון0.00001 $ | כתיבה למטמון0.000125 $ | מטמון: 5 דקות0.000125 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
| גודל הבקשה, בטוקנים(272,000; ∞) | קלט0.0002 $ | פלט0.00075 $ | קריאה מהמטמון0.00002 $ | כתיבה למטמון0.00025 $ | מטמון: 5 דקות0.00025 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
התעריפים ב-USD לכל 1K טוקנים. אם לא הוגדר תעריף, נעשה שימוש בתעריף הבסיס של השיטה; «—» מציין שלא הוגדר תעריף בסיס.
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6-luna", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהoutput[] | סוגmessage|reasoning|function_call|other item |
שדהoutput[].content[] | סוגcontent part |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
טקסט + תמונה
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/chat/completions| גודל הבקשה, בטוקנים | קלט | פלט | קריאה מהמטמון | כתיבה למטמון | מטמון: 5 דקות | מטמון: 1 שעה |
|---|---|---|---|---|---|---|
| גודל הבקשה, בטוקנים(0; 272,000] | קלט0.0001 $ | פלט0.0005 $ | קריאה מהמטמון0.00001 $ | כתיבה למטמון0.000125 $ | מטמון: 5 דקות0.000125 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
| גודל הבקשה, בטוקנים(272,000; ∞) | קלט0.0002 $ | פלט0.00075 $ | קריאה מהמטמון0.00002 $ | כתיבה למטמון0.00025 $ | מטמון: 5 דקות0.00025 $ | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
התעריפים ב-USD לכל 1K טוקנים. אם לא הוגדר תעריף, נעשה שימוש בתעריף הבסיס של השיטה; «—» מציין שלא הוגדר תעריף בסיס.
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Responses · מדרגה 2 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-6-luna",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-6-luna",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-6-luna',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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרcontrol_scope | מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false. |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
כינויים לשיטה: /chat/completions
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-6-luna","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-6-luna", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "gpt-6-luna",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-6-luna', '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-6-luna', '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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/responsestexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|input_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function_call, function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהinput[].content | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output; שמרו את call_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהinput[].output | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהmax_output_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.summary | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.verbosity | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinclude | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstore | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprevious_response_id | סוגstring | דרישהלא נתמך | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תנאים: יש לשלוח מחדש את היסטוריית השיחה הממשית עם כל בקשה. | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_key | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
input text or input_text part
טקסט + תמונה
{type:input_image,image_url}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: exact retained published method
יש לשלוח את מזהה המודל המדויק ואת שדות החובה.
יש לשמור כל פריט שהוחזר ואת המזהים המקוריים שלו.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "gpt-6-luna",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 or SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהoutput[] | סוגmessage|reasoning|function_call|other item |
שדהoutput[].content[] | סוגcontent part |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
openai/gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-luna", "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='openai/gpt-6-luna',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='openai/gpt-6-luna',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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
openai/gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/messagestexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_block[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהsystem | סוגstring|content_block[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop_sequences | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
שדהtools[].description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].input_schema | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.budget_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהoutput_config.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmetadata | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcache_control | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content או בלוק type=text
טקסט + תמונה
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} או מקור מסוג type=url
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: exact retained published method
יש לשלוח את מזהה המודל המדויק ואת שדות החובה.
יש לשמור כל פריט שהוחזר ואת המזהים המקוריים שלו.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "openai/gpt-6-luna",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': 'openai/gpt-6-luna', 'max_tokens': 4096, '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': 'openai/gpt-6-luna', 'max_tokens': 4096, '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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
openai/gpt-6-lunaGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/responsestexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|input_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function_call, function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהinput[].content | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output; שמרו את call_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהinput[].output | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהmax_output_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.summary | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.verbosity | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinclude | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstore | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprevious_response_id | סוגstring | דרישהלא נתמך | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תנאים: יש לשלוח מחדש את היסטוריית השיחה הממשית עם כל בקשה. | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_key | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
טקסט קלט או חלק input_text
טקסט + תמונה
{type:input_image,image_url}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: exact retained published method
יש לשלוח את מזהה המודל המדויק ואת שדות החובה.
יש לשמור כל פריט שהוחזר ואת המזהים המקוריים שלו.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "openai/gpt-6-luna",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': 'openai/gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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': 'openai/gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהoutput[] | סוגmessage|reasoning|function_call|other item |
שדהoutput[].content[] | סוגcontent part |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
~openai/gpt-luna-latestGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות ~openai/gpt-luna-latest | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~openai/gpt-luna-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='~openai/gpt-luna-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='~openai/gpt-luna-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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
~openai/gpt-luna-latestGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות ~openai/gpt-luna-latest | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "~openai/gpt-luna-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': '~openai/gpt-luna-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': '~openai/gpt-luna-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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
~openai/gpt-luna-latestGPT-6 Luna מיועד למשימות שוטפות עם נפח בקשות גדול. מקבל טקסט ותמונות, ותומך במצב ללא הסקה ובכמה רמות עומק שלה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא מודל של OpenAI למשימות ממוקדות שמבוצעות בכמות גדולה. היצרן מציג אותו כגרסה במשפחה לעיבוד יעיל של זרם כזה. המודל מקבל טקסט ותמונות, מפיק טקסט ותומך בעומק הסקה נשלט.
הקלט יכול לכלול הוראות וחומרי עבודה, והתוצאה תשובה רגילה או אובייקט במבנה מוגדר. פלט זורם מאפשר לקבל טקסט בהדרגה. סכמת התוצאה מועילה כשהשלב הבא מצפה לשדות ולטיפוסי נתונים מסוימים.
נתמכות none, low, medium, high, xhigh ו־max; ברירת המחדל היא medium. הערך none מיועד לעיבוד ללא הסקה. אפשר לשנות את המאמץ לפי המשימה המסוימת, ולקבוע בנפרד את אורך הטקסט הסופי.
מצבי הביצוע הרגיל והמורחב אצל היצרן נבחרים בנפרד מעומק ההסקה. הרגיל מופעל כברירת מחדל. המורחב מיועד למשימות מורכבות שאפשר להקצות להן זמן נוסף וטוקנים רבים יותר. המצב קובע את דרך העיבוד, ורמת המאמץ שולטת בהסקה בתוכו. הבחירה הזאת מתוארת עבור Responses ודורשת תמיכה של היישום; היא אינה נחשבת מופעלת בכל שיטה של Ailoot.
לעבודה עם כלים והסקה משתמשים ב־Responses. בפורמט Chat Completions קריאה לפונקציות מותרת רק ברמת none. לכן שמות פונקציות זהים אינם מעידים על אותה דרך שימוש בכל הפורמטים.
OpenAI מציינת חלון הקשר של 1 050 000 טוקנים, מגבלת קלט של 922 000 ומגבלת פלט של 128 000 טוקנים. מועד חיתוך הידע הוא 18 במאי 2026. ההקשר הגדול מכיל חומרים והיסטוריה, ומגבלת הפלט מגבילה בנפרד את הפקת התוצאה.
תמונות שייכות לקלט: המודל מנתח חומר חזותי ומשיב בטקסט. הסקה פנימית כלולה בתקציב הפלט; הפלט המרבי המותר אינו מבטיח תשובה נראית באותו אורך. לקבלת מידע חדש אפשר למסור אותו בבקשה או לחבר את הכלי שזמין לכך.
כרטיס היצרן כולל קריאה לפונקציות, חיפוש ברשת ובקבצים, ביצוע קוד ופקודות, שינוי קבצים, עבודה עם ממשק המחשב וחיפוש כלים. המודל בוחר פעולה מתוך הקבוצה שנמסרה ומשתמש במידע שהוחזר להמשך התשובה.
כאשר קיים חיבור מתאים, היצרן מספק גם כלי נפרד ליצירת תמונות, עבודה עם מיומנויות ואמצעים חיצוניים דרך MCP. התשובה הישירה של המודל נשארת טקסטואלית; כלי נפרד יוצר את תוצאת התמונה. קיומו אצל היצרן אינו מעיד על חיבור היכולות האלה בכל שיטה של Ailoot.
הקבוצה הזמינה נקבעת לפי השיטה והיישום. היישום מבצע את הפונקציה שהמשתמש מגדיר: המודל מנסח ארגומנטים ואז מקבל תוצאה. תשובה מובנית קובעת את צורת הנתונים, ואילו נכונות המידע נשארת שאלה נפרדת.
קידומת קלט חוזרת תומכת בשמירה במטמון. אפשר להשתמש שוב בהוראות ובחומרים קבועים בתחילת הבקשה; הוספת תנאים חדשים דורשת את מסירתם בבקשה הנוכחית.
POST /v1/responsestexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות ~openai/gpt-luna-latest | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|input_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function_call, function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהinput[].content | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output; שמרו את call_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהinput[].output | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהmax_output_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.summary | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.verbosity | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinclude | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstore | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprevious_response_id | סוגstring | דרישהלא נתמך | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תנאים: יש לשלוח מחדש את היסטוריית השיחה הממשית עם כל בקשה. | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_key | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
input text or input_text part
טקסט + תמונה
{type:input_image,image_url}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: exact retained published method
יש לשלוח את מזהה המודל המדויק ואת שדות החובה.
יש לשמור כל פריט שהוחזר ואת המזהים המקוריים שלו.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0015 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "~openai/gpt-luna-latest",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': '~openai/gpt-luna-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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': '~openai/gpt-luna-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 or SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהoutput[] | סוגmessage|reasoning|function_call|other item |
שדהoutput[].content[] | סוגcontent part |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna
דוגמה טכנית באנגלית
Normalize a simple order note\n\nConvert this order note into a compact record: "PO-84: 3 packs of filters at 7 units per pack; delivery requested for Friday, not confirmed." Return order ID, pack count, units per pack, total units and delivery status as labelled lines. Retain the distinction between requested and confirmed delivery.Five labelled fields with total units calculated from the supplied counts and delivery marked requested, unconfirmed.Check the total equals packs times units per pack and Friday is not described as confirmed.