A gpt-oss-safeguard-20b az OpenAI nyílt súlyú biztonsági következtető modellje a következtetés idején megadott szabályzat szerinti szövegosztályozáshoz. A gpt-oss-20b modellből finomhangolták, és olyan biztonsági feladatokra szánták, mint a modellbemenetek és -kimenetek szűrése vagy online és offline tartalom címkézése. A bemenet írott szabályzatot és tartalmat egyesít; az eredmény osztályozás és a kért magyarázat.
A szabályzat a kérés része, nem az osztályozóba beépített rögzített taxonómia. Ez lehetővé teszi, hogy a termék megváltoztassa definícióit vagy kritériumait anélkül, hogy minden szabályzatmódosításhoz újratanítaná a modellt. Például egy üzenet közösségi szabály alapján történő szűrését kérheti: adja meg a szabályt, az üzenetet és a döntési formátumot, majd kérje az alkalmazandó kategóriát és a szabályzathoz kötött rövid indoklást.
Az OpenAI útmutatója a szabályzati promptok utasításokra, definíciókra, kritériumokra és példákra bontását ajánlja. Határozza meg a szabálysértő és megengedett tartalmat is, tisztázza, melyik szabály élvez elsőbbséget ütköző kritériumoknál, és adjon példákat a döntési határ közeléből. A végső formátumot szó szerint határozza meg: bináris címkét, kategórialistát vagy szabályhivatkozásokat tartalmazó JSON szerkezetű döntést. A tömör indoklás a modell belső elemzésének reprodukálása nélkül nevezheti meg a szabályzati alapot.
A gyártó ehhez a kiadáshoz 21 milliárd összparamétert és 3,6 milliárd aktív paramétert közöl. Konkrét közzétett konfigurációja 131 072 tokenes maximális pozíciós ablakot állít be. A modell low, medium és high következtetési szintet támogat; az útmutató dokumentált alapértéke a medium. Az OpenAI Harmony formátumot követel meg, amely elkülöníti a következtetési csatornát a végső osztályozási csatornától. A modell nyers belső gondolatmenetét fejlesztőknek és biztonsági szakembereknek szánják, nem általános végfelhasználóknak.
Az útmutató nagyjából 400–600 tokenes tömör szabályzattal való kezdést javasol, a tényleges hosszt a szükséges definícióktól és esetektől függővé téve. Több szabályzat egy kérésben történő értékelését is támogatja; a készítő megjegyzi, hogy további szabályzatok hozzáadása ronthatja az osztályozási pontosságot. Hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső döntésnek, és vizsgálja meg, hogy a példák és kimeneti utasítások lefedik-e a tervezett határeseteket.
A kiadási ismertető két gyakorlati korlátot nevez meg: sok jó minőségű címkézett példán tanított, célzott osztályozó egyes összetett kockázatoknál jobban teljesíthet, a szabályzati következtetés pedig idő- és számításigényesebb lehet egy kisebb osztályozónál. A visszaadott döntést az alkalmazás ellenőrzési folyamatában használja, egyértelmű útvonallal a kétértelmű esetek számára. A hasznos eredmény rögzíti a megadott szabályzat verzióját, az osztályozást, a releváns szabályt és a rövid indoklást, hogy az eredmény a szabályzattal összevethető és a definíciók változásakor módosítható legyen.
", "aboutText": "A gpt-oss-safeguard-20b az OpenAI nyílt súlyú biztonsági következtető modellje a következtetés idején megadott szabályzat szerinti szövegosztályozáshoz. A gpt-oss-20b modellből finomhangolták, és olyan biztonsági feladatokra szánták, mint a modellbemenetek és -kimenetek szűrése vagy online és offline tartalom címkézése. A bemenet írott szabályzatot és tartalmat egyesít; az eredmény osztályozás és a kért magyarázat.\n\nA szabályzat a kérés része, nem az osztályozóba beépített rögzített taxonómia. Ez lehetővé teszi, hogy a termék megváltoztassa definícióit vagy kritériumait anélkül, hogy minden szabályzatmódosításhoz újratanítaná a modellt. Például egy üzenet közösségi szabály alapján történő szűrését kérheti: adja meg a szabályt, az üzenetet és a döntési formátumot, majd kérje az alkalmazandó kategóriát és a szabályzathoz kötött rövid indoklást.\n\nAz OpenAI útmutatója a szabályzati promptok utasításokra, definíciókra, kritériumokra és példákra bontását ajánlja. Határozza meg a szabálysértő és megengedett tartalmat is, tisztázza, melyik szabály élvez elsőbbséget ütköző kritériumoknál, és adjon példákat a döntési határ közeléből. A végső formátumot szó szerint határozza meg: bináris címkét, kategórialistát vagy szabályhivatkozásokat tartalmazó JSON szerkezetű döntést. A tömör indoklás a modell belső elemzésének reprodukálása nélkül nevezheti meg a szabályzati alapot.\n\nA gyártó ehhez a kiadáshoz 21 milliárd összparamétert és 3,6 milliárd aktív paramétert közöl. Konkrét közzétett konfigurációja 131 072 tokenes maximális pozíciós ablakot állít be. A modell low, medium és high következtetési szintet támogat; az útmutató dokumentált alapértéke a medium. Az OpenAI Harmony formátumot követel meg, amely elkülöníti a következtetési csatornát a végső osztályozási csatornától. A modell nyers belső gondolatmenetét fejlesztőknek és biztonsági szakembereknek szánják, nem általános végfelhasználóknak.\n\nAz útmutató nagyjából 400–600 tokenes tömör szabályzattal való kezdést javasol, a tényleges hosszt a szükséges definícióktól és esetektől függővé téve. Több szabályzat egy kérésben történő értékelését is támogatja; a készítő megjegyzi, hogy további szabályzatok hozzáadása ronthatja az osztályozási pontosságot. Hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső döntésnek, és vizsgálja meg, hogy a példák és kimeneti utasítások lefedik-e a tervezett határeseteket.\n\nA kiadási ismertető két gyakorlati korlátot nevez meg: sok jó minőségű címkézett példán tanított, célzott osztályozó egyes összetett kockázatoknál jobban teljesíthet, a szabályzati következtetés pedig idő- és számításigényesebb lehet egy kisebb osztályozónál. A visszaadott döntést az alkalmazás ellenőrzési folyamatában használja, egyértelmű útvonallal a kétértelmű esetek számára. A hasznos eredmény rögzíti a megadott szabályzat verzióját, az osztályozást, a releváns szabályt és a rövid indoklást, hogy az eredmény a szabályzattal összevethető és a definíciók változásakor módosítható legyen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Classify under an explicit community rule\n\nApply policy P1. Output labels are PERMITTED and VIOLATION. Rule R1: Unsolicited offers to sell goods are violations; asking how to repair a purchased item is permitted. Example: "How do I replace this handle?" is PERMITTED. Classify: "Buy my spare handles today; message me for prices." Return policy_id, label, rule_id and one sentence explaining the policy match.A decision record containing policy_id, one of the two supplied labels, the applicable rule_id and a concise policy-grounded rationale.Check that the label follows the supplied sales-offer criterion and that no additional taxonomy or internal reasoning trace is returned.openai/gpt-oss-safeguard-20bAz OpenAI biztonsági következtető modellje, amely az alkalmazás által megadott szabályzat alapján osztályoz szöveget. Kifejezett definíciókkal, kritériumokkal és példákkal kérjen címkét, releváns szabályzati pontokat és tömör indoklást moderációs vagy ellenőrzési munkafolyamathoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A gpt-oss-safeguard-20b az OpenAI nyílt súlyú biztonsági következtető modellje a következtetés idején megadott szabályzat szerinti szövegosztályozáshoz. A gpt-oss-20b modellből finomhangolták, és olyan biztonsági feladatokra szánták, mint a modellbemenetek és -kimenetek szűrése vagy online és offline tartalom címkézése. A bemenet írott szabályzatot és tartalmat egyesít; az eredmény osztályozás és a kért magyarázat.
A szabályzat a kérés része, nem az osztályozóba beépített rögzített taxonómia. Ez lehetővé teszi, hogy a termék megváltoztassa definícióit vagy kritériumait anélkül, hogy minden szabályzatmódosításhoz újratanítaná a modellt. Például egy üzenet közösségi szabály alapján történő szűrését kérheti: adja meg a szabályt, az üzenetet és a döntési formátumot, majd kérje az alkalmazandó kategóriát és a szabályzathoz kötött rövid indoklást.
Az OpenAI útmutatója a szabályzati promptok utasításokra, definíciókra, kritériumokra és példákra bontását ajánlja. Határozza meg a szabálysértő és megengedett tartalmat is, tisztázza, melyik szabály élvez elsőbbséget ütköző kritériumoknál, és adjon példákat a döntési határ közeléből. A végső formátumot szó szerint határozza meg: bináris címkét, kategórialistát vagy szabályhivatkozásokat tartalmazó JSON szerkezetű döntést. A tömör indoklás a modell belső elemzésének reprodukálása nélkül nevezheti meg a szabályzati alapot.
A gyártó ehhez a kiadáshoz 21 milliárd összparamétert és 3,6 milliárd aktív paramétert közöl. Konkrét közzétett konfigurációja 131 072 tokenes maximális pozíciós ablakot állít be. A modell low, medium és high következtetési szintet támogat; az útmutató dokumentált alapértéke a medium. Az OpenAI Harmony formátumot követel meg, amely elkülöníti a következtetési csatornát a végső osztályozási csatornától. A modell nyers belső gondolatmenetét fejlesztőknek és biztonsági szakembereknek szánják, nem általános végfelhasználóknak.
Az útmutató nagyjából 400–600 tokenes tömör szabályzattal való kezdést javasol, a tényleges hosszt a szükséges definícióktól és esetektől függővé téve. Több szabályzat egy kérésben történő értékelését is támogatja; a készítő megjegyzi, hogy további szabályzatok hozzáadása ronthatja az osztályozási pontosságot. Hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső döntésnek, és vizsgálja meg, hogy a példák és kimeneti utasítások lefedik-e a tervezett határeseteket.
A kiadási ismertető két gyakorlati korlátot nevez meg: sok jó minőségű címkézett példán tanított, célzott osztályozó egyes összetett kockázatoknál jobban teljesíthet, a szabályzati következtetés pedig idő- és számításigényesebb lehet egy kisebb osztályozónál. A visszaadott döntést az alkalmazás ellenőrzési folyamatában használja, egyértelmű útvonallal a kétértelmű esetek számára. A hasznos eredmény rögzíti a megadott szabályzat verzióját, az osztályozást, a releváns szabályt és a rövid indoklást, hogy az eredmény a szabályzattal összevethető és a definíciók változásakor módosítható legyen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok openai/gpt-oss-safeguard-20b | 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 $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000075 / 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, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000075 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-oss-safeguard-20b", "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-oss-safeguard-20b',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-oss-safeguard-20b',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-oss-safeguard-20b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
openai/gpt-oss-safeguard-20bAz OpenAI biztonsági következtető modellje, amely az alkalmazás által megadott szabályzat alapján osztályoz szöveget. Kifejezett definíciókkal, kritériumokkal és példákkal kérjen címkét, releváns szabályzati pontokat és tömör indoklást moderációs vagy ellenőrzési munkafolyamathoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A gpt-oss-safeguard-20b az OpenAI nyílt súlyú biztonsági következtető modellje a következtetés idején megadott szabályzat szerinti szövegosztályozáshoz. A gpt-oss-20b modellből finomhangolták, és olyan biztonsági feladatokra szánták, mint a modellbemenetek és -kimenetek szűrése vagy online és offline tartalom címkézése. A bemenet írott szabályzatot és tartalmat egyesít; az eredmény osztályozás és a kért magyarázat.
A szabályzat a kérés része, nem az osztályozóba beépített rögzített taxonómia. Ez lehetővé teszi, hogy a termék megváltoztassa definícióit vagy kritériumait anélkül, hogy minden szabályzatmódosításhoz újratanítaná a modellt. Például egy üzenet közösségi szabály alapján történő szűrését kérheti: adja meg a szabályt, az üzenetet és a döntési formátumot, majd kérje az alkalmazandó kategóriát és a szabályzathoz kötött rövid indoklást.
Az OpenAI útmutatója a szabályzati promptok utasításokra, definíciókra, kritériumokra és példákra bontását ajánlja. Határozza meg a szabálysértő és megengedett tartalmat is, tisztázza, melyik szabály élvez elsőbbséget ütköző kritériumoknál, és adjon példákat a döntési határ közeléből. A végső formátumot szó szerint határozza meg: bináris címkét, kategórialistát vagy szabályhivatkozásokat tartalmazó JSON szerkezetű döntést. A tömör indoklás a modell belső elemzésének reprodukálása nélkül nevezheti meg a szabályzati alapot.
A gyártó ehhez a kiadáshoz 21 milliárd összparamétert és 3,6 milliárd aktív paramétert közöl. Konkrét közzétett konfigurációja 131 072 tokenes maximális pozíciós ablakot állít be. A modell low, medium és high következtetési szintet támogat; az útmutató dokumentált alapértéke a medium. Az OpenAI Harmony formátumot követel meg, amely elkülöníti a következtetési csatornát a végső osztályozási csatornától. A modell nyers belső gondolatmenetét fejlesztőknek és biztonsági szakembereknek szánják, nem általános végfelhasználóknak.
Az útmutató nagyjából 400–600 tokenes tömör szabályzattal való kezdést javasol, a tényleges hosszt a szükséges definícióktól és esetektől függővé téve. Több szabályzat egy kérésben történő értékelését is támogatja; a készítő megjegyzi, hogy további szabályzatok hozzáadása ronthatja az osztályozási pontosságot. Hagyjon helyet a modell elemzésének és a végső döntésnek, és vizsgálja meg, hogy a példák és kimeneti utasítások lefedik-e a tervezett határeseteket.
A kiadási ismertető két gyakorlati korlátot nevez meg: sok jó minőségű címkézett példán tanított, célzott osztályozó egyes összetett kockázatoknál jobban teljesíthet, a szabályzati következtetés pedig idő- és számításigényesebb lehet egy kisebb osztályozónál. A visszaadott döntést az alkalmazás ellenőrzési folyamatában használja, egyértelmű útvonallal a kétértelmű esetek számára. A hasznos eredmény rögzíti a megadott szabályzat verzióját, az osztályozást, a releváns szabályt és a rövid indoklást, hogy az eredmény a szabályzattal összevethető és a definíciók változásakor módosítható legyen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok openai/gpt-oss-safeguard-20b | 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 $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000075 / 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, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000075 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "openai/gpt-oss-safeguard-20b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-oss-safeguard-20b', '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-oss-safeguard-20b', '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-oss-safeguard-20b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Classify under an explicit community rule\n\nApply policy P1. Output labels are PERMITTED and VIOLATION. Rule R1: Unsolicited offers to sell goods are violations; asking how to repair a purchased item is permitted. Example: "How do I replace this handle?" is PERMITTED. Classify: "Buy my spare handles today; message me for prices." Return policy_id, label, rule_id and one sentence explaining the policy match.A decision record containing policy_id, one of the two supplied labels, the applicable rule_id and a concise policy-grounded rationale.Check that the label follows the supplied sales-offer criterion and that no additional taxonomy or internal reasoning trace is returned.