GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 OpenAI berkonteks panjang untuk tugas yang membutuhkan lebih banyak materi terkait dalam satu permintaan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32768 token, dibandingkan 8192 token pada profil GPT-4 asli. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks, termasuk penjelasan bahasa alami, draf, serta kode. Perbedaan utamanya adalah konteks yang lebih besar, bukan jendela 128K atau kemampuan multimodal profil GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Berikan dokumen atau kode yang relevan dengan tugas yang dinyatakan secara jelas. Perbandingan persyaratan dapat menempatkan beberapa spesifikasi bersama-sama dan menanyakan kondisi yang sesuai, kondisi yang bertentangan, serta sumber yang mengatur keputusan. Berikan pengenal untuk setiap sumber dan mintalah bagian teks yang mendukung temuan penting. Menempatkan bukti yang berkaitan bersama-sama dapat membantu model membandingkannya, sementara hasil tetap perlu mempertahankan hubungan antara kesimpulan dan sumbernya.
Untuk pertanyaan basis kode, sertakan fungsi yang relevan, pemanggilnya, dan perilaku yang diselidiki. Mintalah penjelasan dependensi atau perubahan terarah yang terkait dengan perilaku tersebut. Konteks yang lebih besar dapat menampung kode sekitar yang berguna, tetapi tidak menghapus kebutuhan untuk mendefinisikan pertanyaan atau kriteria penyelesaian. Usulan kode harus mengidentifikasi kasus masukan yang melatarbelakanginya dan hasil yang diharapkan serta dapat diperiksa.
Rilis GPT-4 menjelaskan kemampuan pengarahan melalui pesan system: pengembang dapat menentukan tugas, nada, dan gaya model. Gunakan instruksi tersebut untuk menetapkan apakah respons harus berupa penjelasan singkat, perbandingan, draf, atau catatan dengan field bernama. Definisikan cara informasi yang tidak tersedia muncul dan bedakan fakta yang diberikan dari asumsi. Tugas pemrosesan dokumen dapat meminta daftar kondisi dengan pengenal sumber dan bagian teks yang relevan di samping setiap kondisi.
Pertahankan instruksi tersebut seiring perkembangan percakapan. Sertakan hasil sebelumnya yang sebenarnya ketika permintaan berikutnya merevisinya, dan identifikasi hal yang perlu berubah. Tindak lanjut yang berguna mempersempit perbedaan pendapat dalam perbandingan atau meminta koreksi pada satu bagian draf, alih-alih menganggap prompt baru yang terisolasi mempertahankan seluruh tugas sebelumnya.
Pembaruan 0613 produsen menambahkan peningkatan pemanggilan fungsi GPT-4 ke edisi berkonteks panjang. Pengembang mendeskripsikan fungsi dan parameternya, dan model dapat mengembalikan objek JSON yang memuat argumen untuk fungsi tersebut. Aplikasi menjalankan operasi serta menyediakan hasil yang dikembalikan. Kemampuan yang berguna adalah permintaan terstruktur yang terhubung dengan perilaku aplikasi, bukan model yang secara langsung menyelesaikan tindakan eksternal.
Untuk asisten informasi, fungsi dapat mengambil catatan sebenarnya yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan. Pertahankan hubungan antara pengenal yang diminta dan catatan yang dikembalikan, lalu mintalah jawaban berdasarkan hasil tersebut. Periksa apakah tindakan yang diusulkan didukung permintaan pengguna dan apakah fungsi benar-benar menyelesaikannya. Antarmuka fungsi yang diperbarui terpisah dari penambahan mode JSON serta panggilan paralel GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Rilis GPT-4 asli mengidentifikasi halusinasi faktual, kesalahan penalaran, dan keterbatasan pengetahuan tentang peristiwa baru sebagai keterbatasan penting. Berikan bukti terkini untuk pertanyaan yang jawabannya telah berubah, dan periksa angka penting, nama, serta perilaku kode berdasarkan sumber. Penjelasan yang percaya diri tetap dapat salah menafsirkan kondisi atau memperkenalkan cacat.
Jaga artefak yang diminta agar sebanding dengan tugas dan konteks yang tersedia. Angka 32K adalah kapasitas konteks, bukan janji jawaban akhir yang sama panjangnya atau pemahaman sempurna atas setiap bagian yang disertakan. Simpan profil model yang dipilih, instruksi, materi sumber, dan hasil bersama-sama. Hal ini membuat perbandingan dokumen panjang, penjelasan kode, atau draf yang direvisi cukup konkret untuk diperiksa dan dilanjutkan.
", "aboutText": "GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 OpenAI berkonteks panjang untuk tugas yang membutuhkan lebih banyak materi terkait dalam satu permintaan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32768 token, dibandingkan 8192 token pada profil GPT-4 asli. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks, termasuk penjelasan bahasa alami, draf, serta kode. Perbedaan utamanya adalah konteks yang lebih besar, bukan jendela 128K atau kemampuan multimodal profil GPT-4 Turbo yang lebih baru.\n\n### Gunakan konteks untuk bukti yang berkaitan\n\nBerikan dokumen atau kode yang relevan dengan tugas yang dinyatakan secara jelas. Perbandingan persyaratan dapat menempatkan beberapa spesifikasi bersama-sama dan menanyakan kondisi yang sesuai, kondisi yang bertentangan, serta sumber yang mengatur keputusan. Berikan pengenal untuk setiap sumber dan mintalah bagian teks yang mendukung temuan penting. Menempatkan bukti yang berkaitan bersama-sama dapat membantu model membandingkannya, sementara hasil tetap perlu mempertahankan hubungan antara kesimpulan dan sumbernya.\n\nUntuk pertanyaan basis kode, sertakan fungsi yang relevan, pemanggilnya, dan perilaku yang diselidiki. Mintalah penjelasan dependensi atau perubahan terarah yang terkait dengan perilaku tersebut. Konteks yang lebih besar dapat menampung kode sekitar yang berguna, tetapi tidak menghapus kebutuhan untuk mendefinisikan pertanyaan atau kriteria penyelesaian. Usulan kode harus mengidentifikasi kasus masukan yang melatarbelakanginya dan hasil yang diharapkan serta dapat diperiksa.\n\n### Nyatakan tugas dan gaya respons\n\nRilis GPT-4 menjelaskan kemampuan pengarahan melalui pesan system: pengembang dapat menentukan tugas, nada, dan gaya model. Gunakan instruksi tersebut untuk menetapkan apakah respons harus berupa penjelasan singkat, perbandingan, draf, atau catatan dengan field bernama. Definisikan cara informasi yang tidak tersedia muncul dan bedakan fakta yang diberikan dari asumsi. Tugas pemrosesan dokumen dapat meminta daftar kondisi dengan pengenal sumber dan bagian teks yang relevan di samping setiap kondisi.\n\nPertahankan instruksi tersebut seiring perkembangan percakapan. Sertakan hasil sebelumnya yang sebenarnya ketika permintaan berikutnya merevisinya, dan identifikasi hal yang perlu berubah. Tindak lanjut yang berguna mempersempit perbedaan pendapat dalam perbandingan atau meminta koreksi pada satu bagian draf, alih-alih menganggap prompt baru yang terisolasi mempertahankan seluruh tugas sebelumnya.\n\n### Pemanggilan fungsi dalam lini 32K yang diperbarui\n\nPembaruan 0613 produsen menambahkan peningkatan pemanggilan fungsi GPT-4 ke edisi berkonteks panjang. Pengembang mendeskripsikan fungsi dan parameternya, dan model dapat mengembalikan objek JSON yang memuat argumen untuk fungsi tersebut. Aplikasi menjalankan operasi serta menyediakan hasil yang dikembalikan. Kemampuan yang berguna adalah permintaan terstruktur yang terhubung dengan perilaku aplikasi, bukan model yang secara langsung menyelesaikan tindakan eksternal.\n\nUntuk asisten informasi, fungsi dapat mengambil catatan sebenarnya yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan. Pertahankan hubungan antara pengenal yang diminta dan catatan yang dikembalikan, lalu mintalah jawaban berdasarkan hasil tersebut. Periksa apakah tindakan yang diusulkan didukung permintaan pengguna dan apakah fungsi benar-benar menyelesaikannya. Antarmuka fungsi yang diperbarui terpisah dari penambahan mode JSON serta panggilan paralel GPT-4 Turbo yang lebih baru.\n\n### Tinjau jawaban berdasarkan materi\n\nRilis GPT-4 asli mengidentifikasi halusinasi faktual, kesalahan penalaran, dan keterbatasan pengetahuan tentang peristiwa baru sebagai keterbatasan penting. Berikan bukti terkini untuk pertanyaan yang jawabannya telah berubah, dan periksa angka penting, nama, serta perilaku kode berdasarkan sumber. Penjelasan yang percaya diri tetap dapat salah menafsirkan kondisi atau memperkenalkan cacat.\n\nJaga artefak yang diminta agar sebanding dengan tugas dan konteks yang tersedia. Angka 32K adalah kapasitas konteks, bukan janji jawaban akhir yang sama panjangnya atau pemahaman sempurna atas setiap bagian yang disertakan. Simpan profil model yang dipilih, instruksi, materi sumber, dan hasil bersama-sama. Hal ini membuat perbandingan dokumen panjang, penjelasan kode, atau draf yang direvisi cukup konkret untuk diperiksa dan dilanjutkan.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Compare requirements using a precedence rule\n\nCompare three labelled specifications. BASE: exports include all orders and run nightly. ADDENDUM: exports include paid orders only; cadence is unchanged. OPERATIONS: exports run hourly. The signed ADDENDUM overrides BASE, while OPERATIONS is an unsigned proposal. Produce the effective requirements and unresolved proposal, citing the governing source for each.An effective-requirements table plus a separate unresolved-proposal entry with source references.Paid orders and nightly cadence are retained as effective; hourly cadence remains an unsigned proposal.gpt-4-32k-0613GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 berkonteks panjang untuk bekerja dengan kumpulan dokumen atau kode yang lebih besar. Konteks 32768 token yang didokumentasikan mendukung materi terkait dalam satu tugas, dengan instruksi system yang memandu respons dan pemanggilan fungsi yang didokumentasikan dalam edisi 0613 yang diperbarui.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 OpenAI berkonteks panjang untuk tugas yang membutuhkan lebih banyak materi terkait dalam satu permintaan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32768 token, dibandingkan 8192 token pada profil GPT-4 asli. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks, termasuk penjelasan bahasa alami, draf, serta kode. Perbedaan utamanya adalah konteks yang lebih besar, bukan jendela 128K atau kemampuan multimodal profil GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Berikan dokumen atau kode yang relevan dengan tugas yang dinyatakan secara jelas. Perbandingan persyaratan dapat menempatkan beberapa spesifikasi bersama-sama dan menanyakan kondisi yang sesuai, kondisi yang bertentangan, serta sumber yang mengatur keputusan. Berikan pengenal untuk setiap sumber dan mintalah bagian teks yang mendukung temuan penting. Menempatkan bukti yang berkaitan bersama-sama dapat membantu model membandingkannya, sementara hasil tetap perlu mempertahankan hubungan antara kesimpulan dan sumbernya.
Untuk pertanyaan basis kode, sertakan fungsi yang relevan, pemanggilnya, dan perilaku yang diselidiki. Mintalah penjelasan dependensi atau perubahan terarah yang terkait dengan perilaku tersebut. Konteks yang lebih besar dapat menampung kode sekitar yang berguna, tetapi tidak menghapus kebutuhan untuk mendefinisikan pertanyaan atau kriteria penyelesaian. Usulan kode harus mengidentifikasi kasus masukan yang melatarbelakanginya dan hasil yang diharapkan serta dapat diperiksa.
Rilis GPT-4 menjelaskan kemampuan pengarahan melalui pesan system: pengembang dapat menentukan tugas, nada, dan gaya model. Gunakan instruksi tersebut untuk menetapkan apakah respons harus berupa penjelasan singkat, perbandingan, draf, atau catatan dengan field bernama. Definisikan cara informasi yang tidak tersedia muncul dan bedakan fakta yang diberikan dari asumsi. Tugas pemrosesan dokumen dapat meminta daftar kondisi dengan pengenal sumber dan bagian teks yang relevan di samping setiap kondisi.
Pertahankan instruksi tersebut seiring perkembangan percakapan. Sertakan hasil sebelumnya yang sebenarnya ketika permintaan berikutnya merevisinya, dan identifikasi hal yang perlu berubah. Tindak lanjut yang berguna mempersempit perbedaan pendapat dalam perbandingan atau meminta koreksi pada satu bagian draf, alih-alih menganggap prompt baru yang terisolasi mempertahankan seluruh tugas sebelumnya.
Pembaruan 0613 produsen menambahkan peningkatan pemanggilan fungsi GPT-4 ke edisi berkonteks panjang. Pengembang mendeskripsikan fungsi dan parameternya, dan model dapat mengembalikan objek JSON yang memuat argumen untuk fungsi tersebut. Aplikasi menjalankan operasi serta menyediakan hasil yang dikembalikan. Kemampuan yang berguna adalah permintaan terstruktur yang terhubung dengan perilaku aplikasi, bukan model yang secara langsung menyelesaikan tindakan eksternal.
Untuk asisten informasi, fungsi dapat mengambil catatan sebenarnya yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan. Pertahankan hubungan antara pengenal yang diminta dan catatan yang dikembalikan, lalu mintalah jawaban berdasarkan hasil tersebut. Periksa apakah tindakan yang diusulkan didukung permintaan pengguna dan apakah fungsi benar-benar menyelesaikannya. Antarmuka fungsi yang diperbarui terpisah dari penambahan mode JSON serta panggilan paralel GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Rilis GPT-4 asli mengidentifikasi halusinasi faktual, kesalahan penalaran, dan keterbatasan pengetahuan tentang peristiwa baru sebagai keterbatasan penting. Berikan bukti terkini untuk pertanyaan yang jawabannya telah berubah, dan periksa angka penting, nama, serta perilaku kode berdasarkan sumber. Penjelasan yang percaya diri tetap dapat salah menafsirkan kondisi atau memperkenalkan cacat.
Jaga artefak yang diminta agar sebanding dengan tugas dan konteks yang tersedia. Angka 32K adalah kapasitas konteks, bukan janji jawaban akhir yang sama panjangnya atau pemahaman sempurna atas setiap bagian yang disertakan. Simpan profil model yang dipilih, instruksi, materi sumber, dan hasil bersama-sama. Hal ini membuat perbandingan dokumen panjang, penjelasan kode, atau draf yang direvisi cukup konkret untuk diperiksa dan dilanjutkan.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gpt-4-32k-0613 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.12 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.24 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${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-0613", "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-0613',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-0613',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra gpt-4-32k-0613
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
gpt-4-32k-0613GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 berkonteks panjang untuk bekerja dengan kumpulan dokumen atau kode yang lebih besar. Konteks 32768 token yang didokumentasikan mendukung materi terkait dalam satu tugas, dengan instruksi system yang memandu respons dan pemanggilan fungsi yang didokumentasikan dalam edisi 0613 yang diperbarui.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-4 32K adalah profil teks GPT-4 OpenAI berkonteks panjang untuk tugas yang membutuhkan lebih banyak materi terkait dalam satu permintaan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32768 token, dibandingkan 8192 token pada profil GPT-4 asli. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks, termasuk penjelasan bahasa alami, draf, serta kode. Perbedaan utamanya adalah konteks yang lebih besar, bukan jendela 128K atau kemampuan multimodal profil GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Berikan dokumen atau kode yang relevan dengan tugas yang dinyatakan secara jelas. Perbandingan persyaratan dapat menempatkan beberapa spesifikasi bersama-sama dan menanyakan kondisi yang sesuai, kondisi yang bertentangan, serta sumber yang mengatur keputusan. Berikan pengenal untuk setiap sumber dan mintalah bagian teks yang mendukung temuan penting. Menempatkan bukti yang berkaitan bersama-sama dapat membantu model membandingkannya, sementara hasil tetap perlu mempertahankan hubungan antara kesimpulan dan sumbernya.
Untuk pertanyaan basis kode, sertakan fungsi yang relevan, pemanggilnya, dan perilaku yang diselidiki. Mintalah penjelasan dependensi atau perubahan terarah yang terkait dengan perilaku tersebut. Konteks yang lebih besar dapat menampung kode sekitar yang berguna, tetapi tidak menghapus kebutuhan untuk mendefinisikan pertanyaan atau kriteria penyelesaian. Usulan kode harus mengidentifikasi kasus masukan yang melatarbelakanginya dan hasil yang diharapkan serta dapat diperiksa.
Rilis GPT-4 menjelaskan kemampuan pengarahan melalui pesan system: pengembang dapat menentukan tugas, nada, dan gaya model. Gunakan instruksi tersebut untuk menetapkan apakah respons harus berupa penjelasan singkat, perbandingan, draf, atau catatan dengan field bernama. Definisikan cara informasi yang tidak tersedia muncul dan bedakan fakta yang diberikan dari asumsi. Tugas pemrosesan dokumen dapat meminta daftar kondisi dengan pengenal sumber dan bagian teks yang relevan di samping setiap kondisi.
Pertahankan instruksi tersebut seiring perkembangan percakapan. Sertakan hasil sebelumnya yang sebenarnya ketika permintaan berikutnya merevisinya, dan identifikasi hal yang perlu berubah. Tindak lanjut yang berguna mempersempit perbedaan pendapat dalam perbandingan atau meminta koreksi pada satu bagian draf, alih-alih menganggap prompt baru yang terisolasi mempertahankan seluruh tugas sebelumnya.
Pembaruan 0613 produsen menambahkan peningkatan pemanggilan fungsi GPT-4 ke edisi berkonteks panjang. Pengembang mendeskripsikan fungsi dan parameternya, dan model dapat mengembalikan objek JSON yang memuat argumen untuk fungsi tersebut. Aplikasi menjalankan operasi serta menyediakan hasil yang dikembalikan. Kemampuan yang berguna adalah permintaan terstruktur yang terhubung dengan perilaku aplikasi, bukan model yang secara langsung menyelesaikan tindakan eksternal.
Untuk asisten informasi, fungsi dapat mengambil catatan sebenarnya yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan. Pertahankan hubungan antara pengenal yang diminta dan catatan yang dikembalikan, lalu mintalah jawaban berdasarkan hasil tersebut. Periksa apakah tindakan yang diusulkan didukung permintaan pengguna dan apakah fungsi benar-benar menyelesaikannya. Antarmuka fungsi yang diperbarui terpisah dari penambahan mode JSON serta panggilan paralel GPT-4 Turbo yang lebih baru.
Rilis GPT-4 asli mengidentifikasi halusinasi faktual, kesalahan penalaran, dan keterbatasan pengetahuan tentang peristiwa baru sebagai keterbatasan penting. Berikan bukti terkini untuk pertanyaan yang jawabannya telah berubah, dan periksa angka penting, nama, serta perilaku kode berdasarkan sumber. Penjelasan yang percaya diri tetap dapat salah menafsirkan kondisi atau memperkenalkan cacat.
Jaga artefak yang diminta agar sebanding dengan tugas dan konteks yang tersedia. Angka 32K adalah kapasitas konteks, bukan janji jawaban akhir yang sama panjangnya atau pemahaman sempurna atas setiap bagian yang disertakan. Simpan profil model yang dipilih, instruksi, materi sumber, dan hasil bersama-sama. Hal ini membuat perbandingan dokumen panjang, penjelasan kode, atau draf yang direvisi cukup konkret untuk diperiksa dan dilanjutkan.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gpt-4-32k-0613 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.12 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.24 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "gpt-4-32k-0613",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-0613', '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-0613', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra gpt-4-32k-0613
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Compare requirements using a precedence rule\n\nCompare three labelled specifications. BASE: exports include all orders and run nightly. ADDENDUM: exports include paid orders only; cadence is unchanged. OPERATIONS: exports run hourly. The signed ADDENDUM overrides BASE, while OPERATIONS is an unsigned proposal. Produce the effective requirements and unresolved proposal, citing the governing source for each.An effective-requirements table plus a separate unresolved-proposal entry with source references.Paid orders and nightly cadence are retained as effective; hourly cadence remains an unsigned proposal.