A GPT-4 32K az OpenAI kibővített kontextusú GPT-4 szöveges profilja olyan feladatokhoz, amelyekhez több kapcsolódó anyag szükséges egyetlen kérésben. A gyártó 32 768 tokenes kontextust dokumentál az eredeti GPT-4 profil 8192 tokenjével szemben. Szöveget fogad és szöveget ad vissza, beleértve a természetes nyelvű magyarázatokat, szövegtervezeteket és kódot. Meghatározó különbsége a nagyobb kontextus, nem pedig a későbbi GPT-4 Turbo profilok 128K ablaka vagy multimodális képességei.
Adja meg a világosan meghatározott feladathoz kapcsolódó dokumentumokat vagy kódot. Követelmények összehasonlításakor több specifikációt is megadhat együtt, majd megkérdezheti, mely feltételek egyeznek, melyek ütköznek, és melyik forrás irányadó egy döntésnél. Minden forrásnak adjon azonosítót, és kérje a fontos megállapítást alátámasztó szövegrészt. A kapcsolódó bizonyítékok együttes kezelése segítheti a modellt az összehasonlításukban, az eredménynek azonban továbbra is meg kell őriznie a következtetés és a forrása közötti kapcsolatot.
Kódbázisra vonatkozó kérdéshez mellékelje a releváns függvényeket, az azokat hívó kódot és a vizsgált működést. Kérjen magyarázatot a függőségről vagy az adott működéshez kötött, célzott változtatást. A nagyobb kontextus hasznos környező kódot is befogadhat, de nem teszi szükségtelenné a kérdés vagy a feladat teljesítési feltételének meghatározását. Egy kódjavaslatnak azonosítania kell az azt indokoló bemeneti esetet és az ellenőrizhető, elvárt eredményt.
A GPT-4 kiadásának leírása ismerteti a rendszerüzenettel történő irányíthatóságot: a fejlesztő meghatározhatja a modell feladatát, hangvételét és stílusát. Ezzel az utasítással adja meg, hogy a válasz rövid magyarázat, összehasonlítás, tervezet vagy megnevezett mezőket tartalmazó rekord legyen-e. Határozza meg a hiányzó információ megjelenését, és különítse el a megadott tényeket a feltételezésektől. Egy dokumentumfeldolgozási feladat feltétellistát kérhet, minden feltétel mellett a forrásazonosítóval és a releváns szövegrésszel.
A beszélgetés előrehaladtával tartsa fenn ezeket az utasításokat. Mellékelje a tényleges korábbi eredményt, ha a következő kérés azt módosítja, és azonosítsa, min kell változtatni. Egy hasznos következő üzenet egy összehasonlítás során feltárt eltérés pontosítására irányul, vagy egy tervezet egy részének javítását kéri, ahelyett hogy feltételezné, egy új, önálló prompt megőrzi a teljes korábbi feladatot.
A gyártó 0613-as frissítése a GPT-4 függvényhívási fejlesztéseit a kibővített kontextusú kiadásban is bevezeti. A fejlesztő leír egy függvényt és annak paramétereit, a modell pedig a függvény argumentumait tartalmazó JSON-objektumot adhat vissza. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, majd visszaadja az eredményt a modellnek. A hasznos képesség az alkalmazás működéséhez kapcsolódó strukturált kérés, nem pedig egy külső művelet közvetlen végrehajtása a modell által.
Egy információs asszisztensnél a függvény lekérheti a kérdés megválaszolásához szükséges tényleges rekordot. Tartsa összekapcsolva a kért azonosítót és a visszaadott rekordot, majd az erre az eredményre épülő választ kérjen. Ellenőrizze, hogy a felhasználó kérése alátámasztja-e a javasolt műveletet, és hogy a függvény ténylegesen végrehajtotta-e. A frissített függvényhívási felület elkülönül a GPT-4 Turbo későbbi JSON-módjától és párhuzamos függvényhívási fejlesztéseitől.
Az eredeti GPT-4 kiadás leírása a ténybeli hallucinációkat, az érvelési hibákat és az újabb események korlátozott ismeretét lényeges korlátként azonosítja. A kiadás szerint a GPT-4 tanítási adatainak nagy része 2021. szeptemberéig terjed. Adjon aktuális bizonyítékot olyan kérdéshez, amelynek válasza megváltozott, és ellenőrizze a fontos számokat, neveket és a kód működését a forrás alapján. Egy magabiztos magyarázat továbbra is félreértelmezhet egy feltételt vagy hibát vezethet be.
A kért eredmény legyen arányos a feladattal és a rendelkezésre álló kontextussal. A 32K érték kontextuskapacitást jelöl, nem azonos hosszúságú kész válasz vagy minden megadott szövegrész tökéletes megértésének ígéretét. A kiválasztott modellprofilt, az utasításokat, a forrásanyagot és az eredményt együtt őrizze meg. Így egy hosszú dokumentumokat összehasonlító elemzés, egy kódmagyarázat vagy módosított tervezet elég konkrét ahhoz, hogy ellenőrizhető és folytatható legyen.
", "aboutText": "A GPT-4 32K az OpenAI kibővített kontextusú GPT-4 szöveges profilja olyan feladatokhoz, amelyekhez több kapcsolódó anyag szükséges egyetlen kérésben. A gyártó 32 768 tokenes kontextust dokumentál az eredeti GPT-4 profil 8192 tokenjével szemben. Szöveget fogad és szöveget ad vissza, beleértve a természetes nyelvű magyarázatokat, szövegtervezeteket és kódot. Meghatározó különbsége a nagyobb kontextus, nem pedig a későbbi GPT-4 Turbo profilok 128K ablaka vagy multimodális képességei.\n\n### Használja a kontextust a kapcsolódó bizonyítékok együttes kezelésére\n\nAdja meg a világosan meghatározott feladathoz kapcsolódó dokumentumokat vagy kódot. Követelmények összehasonlításakor több specifikációt is megadhat együtt, majd megkérdezheti, mely feltételek egyeznek, melyek ütköznek, és melyik forrás irányadó egy döntésnél. Minden forrásnak adjon azonosítót, és kérje a fontos megállapítást alátámasztó szövegrészt. A kapcsolódó bizonyítékok együttes kezelése segítheti a modellt az összehasonlításukban, az eredménynek azonban továbbra is meg kell őriznie a következtetés és a forrása közötti kapcsolatot.\n\nKódbázisra vonatkozó kérdéshez mellékelje a releváns függvényeket, az azokat hívó kódot és a vizsgált működést. Kérjen magyarázatot a függőségről vagy az adott működéshez kötött, célzott változtatást. A nagyobb kontextus hasznos környező kódot is befogadhat, de nem teszi szükségtelenné a kérdés vagy a feladat teljesítési feltételének meghatározását. Egy kódjavaslatnak azonosítania kell az azt indokoló bemeneti esetet és az ellenőrizhető, elvárt eredményt.\n\n### Határozza meg a feladatot és a válasz stílusát\n\nA GPT-4 kiadásának leírása ismerteti a rendszerüzenettel történő irányíthatóságot: a fejlesztő meghatározhatja a modell feladatát, hangvételét és stílusát. Ezzel az utasítással adja meg, hogy a válasz rövid magyarázat, összehasonlítás, tervezet vagy megnevezett mezőket tartalmazó rekord legyen-e. Határozza meg a hiányzó információ megjelenését, és különítse el a megadott tényeket a feltételezésektől. Egy dokumentumfeldolgozási feladat feltétellistát kérhet, minden feltétel mellett a forrásazonosítóval és a releváns szövegrésszel.\n\nA beszélgetés előrehaladtával tartsa fenn ezeket az utasításokat. Mellékelje a tényleges korábbi eredményt, ha a következő kérés azt módosítja, és azonosítsa, min kell változtatni. Egy hasznos következő üzenet egy összehasonlítás során feltárt eltérés pontosítására irányul, vagy egy tervezet egy részének javítását kéri, ahelyett hogy feltételezné, egy új, önálló prompt megőrzi a teljes korábbi feladatot.\n\n### Függvényhívás a frissített 32K sorozatban\n\nA gyártó 0613-as frissítése a GPT-4 függvényhívási fejlesztéseit a kibővített kontextusú kiadásban is bevezeti. A fejlesztő leír egy függvényt és annak paramétereit, a modell pedig a függvény argumentumait tartalmazó JSON-objektumot adhat vissza. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, majd visszaadja az eredményt a modellnek. A hasznos képesség az alkalmazás működéséhez kapcsolódó strukturált kérés, nem pedig egy külső művelet közvetlen végrehajtása a modell által.\n\nEgy információs asszisztensnél a függvény lekérheti a kérdés megválaszolásához szükséges tényleges rekordot. Tartsa összekapcsolva a kért azonosítót és a visszaadott rekordot, majd az erre az eredményre épülő választ kérjen. Ellenőrizze, hogy a felhasználó kérése alátámasztja-e a javasolt műveletet, és hogy a függvény ténylegesen végrehajtotta-e. A frissített függvényhívási felület elkülönül a GPT-4 Turbo későbbi JSON-módjától és párhuzamos függvényhívási fejlesztéseitől.\n\n### Ellenőrizze a választ az anyag alapján\n\nAz eredeti GPT-4 kiadás leírása a ténybeli hallucinációkat, az érvelési hibákat és az újabb események korlátozott ismeretét lényeges korlátként azonosítja. A kiadás szerint a GPT-4 tanítási adatainak nagy része 2021. szeptemberéig terjed. Adjon aktuális bizonyítékot olyan kérdéshez, amelynek válasza megváltozott, és ellenőrizze a fontos számokat, neveket és a kód működését a forrás alapján. Egy magabiztos magyarázat továbbra is félreértelmezhet egy feltételt vagy hibát vezethet be.\n\nA kért eredmény legyen arányos a feladattal és a rendelkezésre álló kontextussal. A 32K érték kontextuskapacitást jelöl, nem azonos hosszúságú kész válasz vagy minden megadott szövegrész tökéletes megértésének ígéretét. A kiválasztott modellprofilt, az utasításokat, a forrásanyagot és az eredményt együtt őrizze meg. Így egy hosszú dokumentumokat összehasonlító elemzés, egy kódmagyarázat vagy módosított tervezet elég konkrét ahhoz, hogy ellenőrizhető és folytatható legyen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Compare a specification and addendum\n\nCompare these labelled terms for a project manager. Specification S: deliver 40 desks by 1 June; acceptance requires assembly. Addendum A: delivery moves to 8 June; all other terms remain unchanged. Addendum A has priority. Write the current obligations in three bullets and show which source establishes each. Do not treat the original deadline as still active.Three source-linked obligations for quantity, revised delivery date and assembly at acceptance.Only the deadline changes; the answer retains 40 desks and the assembly requirement.gpt-4-32kA GPT-4 32K a GPT-4 kibővített kontextusú szöveges profilja nagyobb dokumentum- vagy kódgyűjteményekkel végzett munkához. Dokumentált, 32 768 tokenes kontextusa egyetlen feladatban kapcsolódó anyagok használatát támogatja; a választ rendszerutasítások irányítják, a függvényhívást pedig a frissített 0613 kiadás dokumentálja.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GPT-4 32K az OpenAI kibővített kontextusú GPT-4 szöveges profilja olyan feladatokhoz, amelyekhez több kapcsolódó anyag szükséges egyetlen kérésben. A gyártó 32 768 tokenes kontextust dokumentál az eredeti GPT-4 profil 8192 tokenjével szemben. Szöveget fogad és szöveget ad vissza, beleértve a természetes nyelvű magyarázatokat, szövegtervezeteket és kódot. Meghatározó különbsége a nagyobb kontextus, nem pedig a későbbi GPT-4 Turbo profilok 128K ablaka vagy multimodális képességei.
Adja meg a világosan meghatározott feladathoz kapcsolódó dokumentumokat vagy kódot. Követelmények összehasonlításakor több specifikációt is megadhat együtt, majd megkérdezheti, mely feltételek egyeznek, melyek ütköznek, és melyik forrás irányadó egy döntésnél. Minden forrásnak adjon azonosítót, és kérje a fontos megállapítást alátámasztó szövegrészt. A kapcsolódó bizonyítékok együttes kezelése segítheti a modellt az összehasonlításukban, az eredménynek azonban továbbra is meg kell őriznie a következtetés és a forrása közötti kapcsolatot.
Kódbázisra vonatkozó kérdéshez mellékelje a releváns függvényeket, az azokat hívó kódot és a vizsgált működést. Kérjen magyarázatot a függőségről vagy az adott működéshez kötött, célzott változtatást. A nagyobb kontextus hasznos környező kódot is befogadhat, de nem teszi szükségtelenné a kérdés vagy a feladat teljesítési feltételének meghatározását. Egy kódjavaslatnak azonosítania kell az azt indokoló bemeneti esetet és az ellenőrizhető, elvárt eredményt.
A GPT-4 kiadásának leírása ismerteti a rendszerüzenettel történő irányíthatóságot: a fejlesztő meghatározhatja a modell feladatát, hangvételét és stílusát. Ezzel az utasítással adja meg, hogy a válasz rövid magyarázat, összehasonlítás, tervezet vagy megnevezett mezőket tartalmazó rekord legyen-e. Határozza meg a hiányzó információ megjelenését, és különítse el a megadott tényeket a feltételezésektől. Egy dokumentumfeldolgozási feladat feltétellistát kérhet, minden feltétel mellett a forrásazonosítóval és a releváns szövegrésszel.
A beszélgetés előrehaladtával tartsa fenn ezeket az utasításokat. Mellékelje a tényleges korábbi eredményt, ha a következő kérés azt módosítja, és azonosítsa, min kell változtatni. Egy hasznos következő üzenet egy összehasonlítás során feltárt eltérés pontosítására irányul, vagy egy tervezet egy részének javítását kéri, ahelyett hogy feltételezné, egy új, önálló prompt megőrzi a teljes korábbi feladatot.
A gyártó 0613-as frissítése a GPT-4 függvényhívási fejlesztéseit a kibővített kontextusú kiadásban is bevezeti. A fejlesztő leír egy függvényt és annak paramétereit, a modell pedig a függvény argumentumait tartalmazó JSON-objektumot adhat vissza. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, majd visszaadja az eredményt a modellnek. A hasznos képesség az alkalmazás működéséhez kapcsolódó strukturált kérés, nem pedig egy külső művelet közvetlen végrehajtása a modell által.
Egy információs asszisztensnél a függvény lekérheti a kérdés megválaszolásához szükséges tényleges rekordot. Tartsa összekapcsolva a kért azonosítót és a visszaadott rekordot, majd az erre az eredményre épülő választ kérjen. Ellenőrizze, hogy a felhasználó kérése alátámasztja-e a javasolt műveletet, és hogy a függvény ténylegesen végrehajtotta-e. A frissített függvényhívási felület elkülönül a GPT-4 Turbo későbbi JSON-módjától és párhuzamos függvényhívási fejlesztéseitől.
Az eredeti GPT-4 kiadás leírása a ténybeli hallucinációkat, az érvelési hibákat és az újabb események korlátozott ismeretét lényeges korlátként azonosítja. A kiadás szerint a GPT-4 tanítási adatainak nagy része 2021. szeptemberéig terjed. Adjon aktuális bizonyítékot olyan kérdéshez, amelynek válasza megváltozott, és ellenőrizze a fontos számokat, neveket és a kód működését a forrás alapján. Egy magabiztos magyarázat továbbra is félreértelmezhet egy feltételt vagy hibát vezethet be.
A kért eredmény legyen arányos a feladattal és a rendelkezésre álló kontextussal. A 32K érték kontextuskapacitást jelöl, nem azonos hosszúságú kész válasz vagy minden megadott szövegrész tökéletes megértésének ígéretét. A kiválasztott modellprofilt, az utasításokat, a forrásanyagot és az eredményt együtt őrizze meg. Így egy hosszú dokumentumokat összehasonlító elemzés, egy kódmagyarázat vagy módosított tervezet elég konkrét ahhoz, hogy ellenőrizhető és folytatható legyen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok gpt-4-32k | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.12 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.24 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-4-32k", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gpt-4-32k',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gpt-4-32k',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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra gpt-4-32k
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
gpt-4-32kA GPT-4 32K a GPT-4 kibővített kontextusú szöveges profilja nagyobb dokumentum- vagy kódgyűjteményekkel végzett munkához. Dokumentált, 32 768 tokenes kontextusa egyetlen feladatban kapcsolódó anyagok használatát támogatja; a választ rendszerutasítások irányítják, a függvényhívást pedig a frissített 0613 kiadás dokumentálja.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GPT-4 32K az OpenAI kibővített kontextusú GPT-4 szöveges profilja olyan feladatokhoz, amelyekhez több kapcsolódó anyag szükséges egyetlen kérésben. A gyártó 32 768 tokenes kontextust dokumentál az eredeti GPT-4 profil 8192 tokenjével szemben. Szöveget fogad és szöveget ad vissza, beleértve a természetes nyelvű magyarázatokat, szövegtervezeteket és kódot. Meghatározó különbsége a nagyobb kontextus, nem pedig a későbbi GPT-4 Turbo profilok 128K ablaka vagy multimodális képességei.
Adja meg a világosan meghatározott feladathoz kapcsolódó dokumentumokat vagy kódot. Követelmények összehasonlításakor több specifikációt is megadhat együtt, majd megkérdezheti, mely feltételek egyeznek, melyek ütköznek, és melyik forrás irányadó egy döntésnél. Minden forrásnak adjon azonosítót, és kérje a fontos megállapítást alátámasztó szövegrészt. A kapcsolódó bizonyítékok együttes kezelése segítheti a modellt az összehasonlításukban, az eredménynek azonban továbbra is meg kell őriznie a következtetés és a forrása közötti kapcsolatot.
Kódbázisra vonatkozó kérdéshez mellékelje a releváns függvényeket, az azokat hívó kódot és a vizsgált működést. Kérjen magyarázatot a függőségről vagy az adott működéshez kötött, célzott változtatást. A nagyobb kontextus hasznos környező kódot is befogadhat, de nem teszi szükségtelenné a kérdés vagy a feladat teljesítési feltételének meghatározását. Egy kódjavaslatnak azonosítania kell az azt indokoló bemeneti esetet és az ellenőrizhető, elvárt eredményt.
A GPT-4 kiadásának leírása ismerteti a rendszerüzenettel történő irányíthatóságot: a fejlesztő meghatározhatja a modell feladatát, hangvételét és stílusát. Ezzel az utasítással adja meg, hogy a válasz rövid magyarázat, összehasonlítás, tervezet vagy megnevezett mezőket tartalmazó rekord legyen-e. Határozza meg a hiányzó információ megjelenését, és különítse el a megadott tényeket a feltételezésektől. Egy dokumentumfeldolgozási feladat feltétellistát kérhet, minden feltétel mellett a forrásazonosítóval és a releváns szövegrésszel.
A beszélgetés előrehaladtával tartsa fenn ezeket az utasításokat. Mellékelje a tényleges korábbi eredményt, ha a következő kérés azt módosítja, és azonosítsa, min kell változtatni. Egy hasznos következő üzenet egy összehasonlítás során feltárt eltérés pontosítására irányul, vagy egy tervezet egy részének javítását kéri, ahelyett hogy feltételezné, egy új, önálló prompt megőrzi a teljes korábbi feladatot.
A gyártó 0613-as frissítése a GPT-4 függvényhívási fejlesztéseit a kibővített kontextusú kiadásban is bevezeti. A fejlesztő leír egy függvényt és annak paramétereit, a modell pedig a függvény argumentumait tartalmazó JSON-objektumot adhat vissza. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, majd visszaadja az eredményt a modellnek. A hasznos képesség az alkalmazás működéséhez kapcsolódó strukturált kérés, nem pedig egy külső művelet közvetlen végrehajtása a modell által.
Egy információs asszisztensnél a függvény lekérheti a kérdés megválaszolásához szükséges tényleges rekordot. Tartsa összekapcsolva a kért azonosítót és a visszaadott rekordot, majd az erre az eredményre épülő választ kérjen. Ellenőrizze, hogy a felhasználó kérése alátámasztja-e a javasolt műveletet, és hogy a függvény ténylegesen végrehajtotta-e. A frissített függvényhívási felület elkülönül a GPT-4 Turbo későbbi JSON-módjától és párhuzamos függvényhívási fejlesztéseitől.
Az eredeti GPT-4 kiadás leírása a ténybeli hallucinációkat, az érvelési hibákat és az újabb események korlátozott ismeretét lényeges korlátként azonosítja. A kiadás szerint a GPT-4 tanítási adatainak nagy része 2021. szeptemberéig terjed. Adjon aktuális bizonyítékot olyan kérdéshez, amelynek válasza megváltozott, és ellenőrizze a fontos számokat, neveket és a kód működését a forrás alapján. Egy magabiztos magyarázat továbbra is félreértelmezhet egy feltételt vagy hibát vezethet be.
A kért eredmény legyen arányos a feladattal és a rendelkezésre álló kontextussal. A 32K érték kontextuskapacitást jelöl, nem azonos hosszúságú kész válasz vagy minden megadott szövegrész tökéletes megértésének ígéretét. A kiválasztott modellprofilt, az utasításokat, a forrásanyagot és az eredményt együtt őrizze meg. Így egy hosszú dokumentumokat összehasonlító elemzés, egy kódmagyarázat vagy módosított tervezet elég konkrét ahhoz, hogy ellenőrizhető és folytatható legyen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok gpt-4-32k | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.12 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.24 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "gpt-4-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-32k', '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-4-32k', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra gpt-4-32k
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Compare a specification and addendum\n\nCompare these labelled terms for a project manager. Specification S: deliver 40 desks by 1 June; acceptance requires assembly. Addendum A: delivery moves to 8 June; all other terms remain unchanged. Addendum A has priority. Write the current obligations in three bullets and show which source establishes each. Do not treat the original deadline as still active.Three source-linked obligations for quantity, revised delivery date and assembly at acceptance.Only the deadline changes; the answer retains 40 desks and the assembly requirement.