A GPT-5.5 Pro az OpenAI GPT-5.5 modelljének önálló Pro kiadása. További számítást használ nehéz kérdések feldolgozásához és alaposabb válasz kidolgozásához. A modell szöveget és képeket fogad, és szöveget állít elő. Név szerint meghatározott Pro modellként eltér attól, amikor egy GPT-5.6 vagy GPT-6 alapmodellnél a Pro végrehajtási módot választják.
A GPT-5.5 család kiadásának leírása programozást, kutatást, adatelemzést és sok dokumentummal végzett szakmai munkát mutat be. A Pro modellt kifejezetten igényes kérdésekhez és átfogóbb, strukturált eredményekhez ajánlott választásként írja le. Egy szemléltető feladat több projektdokumentum összeegyeztetése, az egymástól függő követelmények azonosítása és egyértelmű feltételeket tartalmazó ajánlás kidolgozása. Kódhoz adja meg a kívánt működést, a meglévő megvalósítást és a javasolt módosítás által megőrzendő korlátokat.
Az OpenAI a GPT-5.5 Pro modellhez 1 050 000 tokenes kontextusablakot és legfeljebb 128 000 tokenes kimenetet ad meg, 2025. december 1-jei dokumentált tudáshatárral. Következtetési erőfeszítési lehetőségei a medium, high és xhigh; az alapérték high. A következtetés a látható válasz mellett tokenhelyet használ. Ezért egy hosszú szakmai kérés tartalmazza a releváns bizonyítékot, és hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső eredménynek.
A gyártó a GPT-5.5 Pro modellt Responses-kérésekhez dokumentálja, Batch-en keresztül is, a válasz előtti többfordulós modellinterakciók támogatására. A nehéz kérések több percig tarthatnak. Az OpenAI a hosszan futó munkához háttérben történő végrehajtást javasol: az alkalmazás válaszazonosítót kap, követi a kérés állapotát, és lekéri a befejezett eredményt. Ezzel a munkafolyamattal kövesse a hosszú kérést a befejezett eredményig.
A modellkártya felsorolja a Structured Outputs funkciót, a függvényhívást, a webes és fájlkeresést, a képgeneráló eszközöket, a képbemenetet és az MCP-támogatást. Eszközei között kódértelmező és szolgáltatói környezetben futó parancsértelmező is van. Az alkalmazás biztosítja a munkakörnyezetet és végrehajtja műveleteit, majd visszaadja a tényleges eredményeiket, hogy a modell folytathassa a munkát. A végső válasz előkészítésekor a javasolt programot, a kért műveletet és a végrehajtott művelet eredményét külön eredményekként kell kezelni.
Adjon a modellnek egyértelmű kérdést, forrásanyagot és befejezési feltételt. Műszaki elemzéshez kérje az érintett függőségeket, a javasolt megközelítést és az ellenőrzéséhez szükséges bizonyítékot. Dokumentumokra alapozott döntésnél jelölje meg az összehasonlítás szempontjait, és kérje a megadott tények, a következtetés és a nyitott feltételek megkülönböztethetően tartását. Ha egy kép alapvető bizonyítékot ad, mutasson rá a releváns részletre. A hasznos végső eredmény a megadott anyaghoz és célhoz kötött konkrét döntési feljegyzés, kódjavaslat vagy elemző magyarázat.
", "aboutText": "A GPT-5.5 Pro az OpenAI GPT-5.5 modelljének önálló Pro kiadása. További számítást használ nehéz kérdések feldolgozásához és alaposabb válasz kidolgozásához. A modell szöveget és képeket fogad, és szöveget állít elő. Név szerint meghatározott Pro modellként eltér attól, amikor egy GPT-5.6 vagy GPT-6 alapmodellnél a Pro végrehajtási módot választják.\n\nA GPT-5.5 család kiadásának leírása programozást, kutatást, adatelemzést és sok dokumentummal végzett szakmai munkát mutat be. A Pro modellt kifejezetten igényes kérdésekhez és átfogóbb, strukturált eredményekhez ajánlott választásként írja le. Egy szemléltető feladat több projektdokumentum összeegyeztetése, az egymástól függő követelmények azonosítása és egyértelmű feltételeket tartalmazó ajánlás kidolgozása. Kódhoz adja meg a kívánt működést, a meglévő megvalósítást és a javasolt módosítás által megőrzendő korlátokat.\n\nAz OpenAI a GPT-5.5 Pro modellhez 1 050 000 tokenes kontextusablakot és legfeljebb 128 000 tokenes kimenetet ad meg, 2025. december 1-jei dokumentált tudáshatárral. Következtetési erőfeszítési lehetőségei a medium, high és xhigh; az alapérték high. A következtetés a látható válasz mellett tokenhelyet használ. Ezért egy hosszú szakmai kérés tartalmazza a releváns bizonyítékot, és hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső eredménynek.\n\nA gyártó a GPT-5.5 Pro modellt Responses-kérésekhez dokumentálja, Batch-en keresztül is, a válasz előtti többfordulós modellinterakciók támogatására. A nehéz kérések több percig tarthatnak. Az OpenAI a hosszan futó munkához háttérben történő végrehajtást javasol: az alkalmazás válaszazonosítót kap, követi a kérés állapotát, és lekéri a befejezett eredményt. Ezzel a munkafolyamattal kövesse a hosszú kérést a befejezett eredményig.\n\nA modellkártya felsorolja a Structured Outputs funkciót, a függvényhívást, a webes és fájlkeresést, a képgeneráló eszközöket, a képbemenetet és az MCP-támogatást. Eszközei között kódértelmező és szolgáltatói környezetben futó parancsértelmező is van. Az alkalmazás biztosítja a munkakörnyezetet és végrehajtja műveleteit, majd visszaadja a tényleges eredményeiket, hogy a modell folytathassa a munkát. A végső válasz előkészítésekor a javasolt programot, a kért műveletet és a végrehajtott művelet eredményét külön eredményekként kell kezelni.\n\nAdjon a modellnek egyértelmű kérdést, forrásanyagot és befejezési feltételt. Műszaki elemzéshez kérje az érintett függőségeket, a javasolt megközelítést és az ellenőrzéséhez szükséges bizonyítékot. Dokumentumokra alapozott döntésnél jelölje meg az összehasonlítás szempontjait, és kérje a megadott tények, a következtetés és a nyitott feltételek megkülönböztethetően tartását. Ha egy kép alapvető bizonyítékot ad, mutasson rá a releváns részletre. A hasznos végső eredmény a megadott anyaghoz és célhoz kötött konkrét döntési feljegyzés, kódjavaslat vagy elemző magyarázat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Reconcile a staged delivery decision\n\nReconcile these project notes. D1: launch requires a trained support team. D2: training requires a finished user guide. D3: the guide is drafted but its setup instructions remain unverified. The manager proposes launching tomorrow because the draft exists. Return the dependency chain, the unsupported readiness claim and the evidence needed for a launch decision.A source-linked dependency analysis and a conditional decision memo.A draft guide must not be treated as verified instructions or completed support training.openai/gpt-5.5-proAz önálló GPT-5.5 Pro kiadás további számítási kapacitást használ nehéz következtetéshez és szakmai elemzéshez. Szöveget és képeket fogad, és a gyártó Responses interfészén keresztül dolgoz ki szöveges eredményt, Batch-kérésekkel is.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GPT-5.5 Pro az OpenAI GPT-5.5 modelljének önálló Pro kiadása. További számítást használ nehéz kérdések feldolgozásához és alaposabb válasz kidolgozásához. A modell szöveget és képeket fogad, és szöveget állít elő. Név szerint meghatározott Pro modellként eltér attól, amikor egy GPT-5.6 vagy GPT-6 alapmodellnél a Pro végrehajtási módot választják.
A GPT-5.5 család kiadásának leírása programozást, kutatást, adatelemzést és sok dokumentummal végzett szakmai munkát mutat be. A Pro modellt kifejezetten igényes kérdésekhez és átfogóbb, strukturált eredményekhez ajánlott választásként írja le. Egy szemléltető feladat több projektdokumentum összeegyeztetése, az egymástól függő követelmények azonosítása és egyértelmű feltételeket tartalmazó ajánlás kidolgozása. Kódhoz adja meg a kívánt működést, a meglévő megvalósítást és a javasolt módosítás által megőrzendő korlátokat.
Az OpenAI a GPT-5.5 Pro modellhez 1 050 000 tokenes kontextusablakot és legfeljebb 128 000 tokenes kimenetet ad meg, 2025. december 1-jei dokumentált tudáshatárral. Következtetési erőfeszítési lehetőségei a medium, high és xhigh; az alapérték high. A következtetés a látható válasz mellett tokenhelyet használ. Ezért egy hosszú szakmai kérés tartalmazza a releváns bizonyítékot, és hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső eredménynek.
A gyártó a GPT-5.5 Pro modellt Responses-kérésekhez dokumentálja, Batch-en keresztül is, a válasz előtti többfordulós modellinterakciók támogatására. A nehéz kérések több percig tarthatnak. Az OpenAI a hosszan futó munkához háttérben történő végrehajtást javasol: az alkalmazás válaszazonosítót kap, követi a kérés állapotát, és lekéri a befejezett eredményt. Ezzel a munkafolyamattal kövesse a hosszú kérést a befejezett eredményig.
A modellkártya felsorolja a Structured Outputs funkciót, a függvényhívást, a webes és fájlkeresést, a képgeneráló eszközöket, a képbemenetet és az MCP-támogatást. Eszközei között kódértelmező és szolgáltatói környezetben futó parancsértelmező is van. Az alkalmazás biztosítja a munkakörnyezetet és végrehajtja műveleteit, majd visszaadja a tényleges eredményeiket, hogy a modell folytathassa a munkát. A végső válasz előkészítésekor a javasolt programot, a kért műveletet és a végrehajtott művelet eredményét külön eredményekként kell kezelni.
Adjon a modellnek egyértelmű kérdést, forrásanyagot és befejezési feltételt. Műszaki elemzéshez kérje az érintett függőségeket, a javasolt megközelítést és az ellenőrzéséhez szükséges bizonyítékot. Dokumentumokra alapozott döntésnél jelölje meg az összehasonlítás szempontjait, és kérje a megadott tények, a következtetés és a nyitott feltételek megkülönböztethetően tartását. Ha egy kép alapvető bizonyítékot ad, mutasson rá a releváns részletre. A hasznos végső eredmény a megadott anyaghoz és célhoz kötött konkrét döntési feljegyzés, kódjavaslat vagy elemző magyarázat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok openai/gpt-5.5-pro | 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.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.06 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.36 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebb272 000 | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.06 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.36 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 2. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint272 000 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.12 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.54 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.5-pro", "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-5.5-pro',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-5.5-pro',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 openai/gpt-5.5-pro
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
openai/gpt-5.5-proAz önálló GPT-5.5 Pro kiadás további számítási kapacitást használ nehéz következtetéshez és szakmai elemzéshez. Szöveget és képeket fogad, és a gyártó Responses interfészén keresztül dolgoz ki szöveges eredményt, Batch-kérésekkel is.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GPT-5.5 Pro az OpenAI GPT-5.5 modelljének önálló Pro kiadása. További számítást használ nehéz kérdések feldolgozásához és alaposabb válasz kidolgozásához. A modell szöveget és képeket fogad, és szöveget állít elő. Név szerint meghatározott Pro modellként eltér attól, amikor egy GPT-5.6 vagy GPT-6 alapmodellnél a Pro végrehajtási módot választják.
A GPT-5.5 család kiadásának leírása programozást, kutatást, adatelemzést és sok dokumentummal végzett szakmai munkát mutat be. A Pro modellt kifejezetten igényes kérdésekhez és átfogóbb, strukturált eredményekhez ajánlott választásként írja le. Egy szemléltető feladat több projektdokumentum összeegyeztetése, az egymástól függő követelmények azonosítása és egyértelmű feltételeket tartalmazó ajánlás kidolgozása. Kódhoz adja meg a kívánt működést, a meglévő megvalósítást és a javasolt módosítás által megőrzendő korlátokat.
Az OpenAI a GPT-5.5 Pro modellhez 1 050 000 tokenes kontextusablakot és legfeljebb 128 000 tokenes kimenetet ad meg, 2025. december 1-jei dokumentált tudáshatárral. Következtetési erőfeszítési lehetőségei a medium, high és xhigh; az alapérték high. A következtetés a látható válasz mellett tokenhelyet használ. Ezért egy hosszú szakmai kérés tartalmazza a releváns bizonyítékot, és hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső eredménynek.
A gyártó a GPT-5.5 Pro modellt Responses-kérésekhez dokumentálja, Batch-en keresztül is, a válasz előtti többfordulós modellinterakciók támogatására. A nehéz kérések több percig tarthatnak. Az OpenAI a hosszan futó munkához háttérben történő végrehajtást javasol: az alkalmazás válaszazonosítót kap, követi a kérés állapotát, és lekéri a befejezett eredményt. Ezzel a munkafolyamattal kövesse a hosszú kérést a befejezett eredményig.
A modellkártya felsorolja a Structured Outputs funkciót, a függvényhívást, a webes és fájlkeresést, a képgeneráló eszközöket, a képbemenetet és az MCP-támogatást. Eszközei között kódértelmező és szolgáltatói környezetben futó parancsértelmező is van. Az alkalmazás biztosítja a munkakörnyezetet és végrehajtja műveleteit, majd visszaadja a tényleges eredményeiket, hogy a modell folytathassa a munkát. A végső válasz előkészítésekor a javasolt programot, a kért műveletet és a végrehajtott művelet eredményét külön eredményekként kell kezelni.
Adjon a modellnek egyértelmű kérdést, forrásanyagot és befejezési feltételt. Műszaki elemzéshez kérje az érintett függőségeket, a javasolt megközelítést és az ellenőrzéséhez szükséges bizonyítékot. Dokumentumokra alapozott döntésnél jelölje meg az összehasonlítás szempontjait, és kérje a megadott tények, a következtetés és a nyitott feltételek megkülönböztethetően tartását. Ha egy kép alapvető bizonyítékot ad, mutasson rá a releváns részletre. A hasznos végső eredmény a megadott anyaghoz és célhoz kötött konkrét döntési feljegyzés, kódjavaslat vagy elemző magyarázat.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok openai/gpt-5.5-pro | 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.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.06 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.36 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebb272 000 | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.06 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.36 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 2. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint272 000 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.12 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.54 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "openai/gpt-5.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.5-pro', '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-5.5-pro', '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 openai/gpt-5.5-pro
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Reconcile a staged delivery decision\n\nReconcile these project notes. D1: launch requires a trained support team. D2: training requires a finished user guide. D3: the guide is drafted but its setup instructions remain unverified. The manager proposes launching tomorrow because the draft exists. Return the dependency chain, the unsupported readiness claim and the evidence needed for a launch decision.A source-linked dependency analysis and a conditional decision memo.A draft guide must not be treated as verified instructions or completed support training.