GPT-5.1-Codex-Max adalah edisi Codex OpenAI yang dibuat untuk pemrograman berbasis agen jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Rilis ini menjelaskan pelatihan pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata, termasuk tinjauan kode, pekerjaan antarmuka, dan perubahan proyek, beserta pekerjaan di lingkungan Windows.
Kemampuan utamanya adalah operasi bawaan lintas beberapa jendela konteks melalui pemadatan. Ketika tugas panjang mendekati batas jendelanya, alur kerja Codex dapat memadatkan riwayat sambil mempertahankan konteks penting dan melanjutkan dalam jendela baru. Produsen menyajikannya sebagai cara mempertahankan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan rangkaian kerja agen yang panjang. Ini adalah proses kelanjutan, bukan klaim bahwa seluruh sesi panjang berada dalam satu jendela konteks.
Untuk perubahan proyek, sediakan perilaku yang diinginkan, berkas yang relevan, dan aturan penyuntingan. Contoh permintaannya adalah merefaktorisasi beberapa komponen terkait sambil mempertahankan perilaku publiknya: identifikasi hubungan, usulkan perubahan terkoordinasi, dan tentukan cara memeriksa perilaku hasilnya. Untuk penelusuran kesalahan, sertakan kegagalan yang diamati, hasil yang diharapkan, dan bukti yang sudah dikumpulkan. Isi berkas lingkungan kerja, keluaran perintah, dan pemeriksaan menjadi dasar keputusan model berikutnya.
Kartu model OpenAI mencantumkan jendela konteks 400000 token, keluaran maksimum 128000 token, dan batas pengetahuan 30 September 2024. Rilis Max menyarankan upaya penalaran medium untuk penggunaan biasa dan memperkenalkan xhigh untuk pekerjaan yang mendapat manfaat dari analisis lebih panjang. Penalaran dan keluaran yang terlihat sama-sama memerlukan ruang dalam konteks tugas. Pastikan kriteria keberhasilan dan keputusan penting tetap tersedia seiring berlanjutnya alur kerja.
Antarmuka model yang didokumentasikan hanya Responses. Kartu mencantumkan streaming, Structured Outputs, pemanggilan fungsi, masukan gambar, pencarian web, dan cache prompt; alat yang secara khusus dicantumkan mencakup fungsi dan pencarian web. Dalam lingkungan seperti Codex, operasi yang disediakan aplikasi membaca dan menelusuri berkas, menjalankan perintah, dan mengembalikan hasil sebenarnya. Sandbox, pengaturan jaringan, dan log terminal dalam rilis tersebut menjelaskan lingkungan produk Codex di sekelilingnya, bukan keluaran teks langsung model.
Untuk pekerjaan antarmuka, sediakan tangkapan layar atau referensi desain yang relevan dan jelaskan perilaku pengguna yang harus didukungnya. Untuk tinjauan, minta temuan konkret yang terkait dengan dependensi atau persyaratan. Hasil akhir yang berguna mengidentifikasi berkas terdampak, menjelaskan perubahan penting, dan melaporkan hasil pemeriksaan yang benar-benar selesai. Nyatakan langkah yang tersisa secara spesifik, agar tugas rekayasa panjang berakhir dengan hasil yang dapat dinilai berdasarkan tujuan awalnya.
", "aboutText": "GPT-5.1-Codex-Max adalah edisi Codex OpenAI yang dibuat untuk pemrograman berbasis agen jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Rilis ini menjelaskan pelatihan pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata, termasuk tinjauan kode, pekerjaan antarmuka, dan perubahan proyek, beserta pekerjaan di lingkungan Windows.\n\nKemampuan utamanya adalah operasi bawaan lintas beberapa jendela konteks melalui pemadatan. Ketika tugas panjang mendekati batas jendelanya, alur kerja Codex dapat memadatkan riwayat sambil mempertahankan konteks penting dan melanjutkan dalam jendela baru. Produsen menyajikannya sebagai cara mempertahankan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan rangkaian kerja agen yang panjang. Ini adalah proses kelanjutan, bukan klaim bahwa seluruh sesi panjang berada dalam satu jendela konteks.\n\nUntuk perubahan proyek, sediakan perilaku yang diinginkan, berkas yang relevan, dan aturan penyuntingan. Contoh permintaannya adalah merefaktorisasi beberapa komponen terkait sambil mempertahankan perilaku publiknya: identifikasi hubungan, usulkan perubahan terkoordinasi, dan tentukan cara memeriksa perilaku hasilnya. Untuk penelusuran kesalahan, sertakan kegagalan yang diamati, hasil yang diharapkan, dan bukti yang sudah dikumpulkan. Isi berkas lingkungan kerja, keluaran perintah, dan pemeriksaan menjadi dasar keputusan model berikutnya.\n\nKartu model OpenAI mencantumkan jendela konteks 400000 token, keluaran maksimum 128000 token, dan batas pengetahuan 30 September 2024. Rilis Max menyarankan upaya penalaran medium untuk penggunaan biasa dan memperkenalkan xhigh untuk pekerjaan yang mendapat manfaat dari analisis lebih panjang. Penalaran dan keluaran yang terlihat sama-sama memerlukan ruang dalam konteks tugas. Pastikan kriteria keberhasilan dan keputusan penting tetap tersedia seiring berlanjutnya alur kerja.\n\nAntarmuka model yang didokumentasikan hanya Responses. Kartu mencantumkan streaming, Structured Outputs, pemanggilan fungsi, masukan gambar, pencarian web, dan cache prompt; alat yang secara khusus dicantumkan mencakup fungsi dan pencarian web. Dalam lingkungan seperti Codex, operasi yang disediakan aplikasi membaca dan menelusuri berkas, menjalankan perintah, dan mengembalikan hasil sebenarnya. Sandbox, pengaturan jaringan, dan log terminal dalam rilis tersebut menjelaskan lingkungan produk Codex di sekelilingnya, bukan keluaran teks langsung model.\n\nUntuk pekerjaan antarmuka, sediakan tangkapan layar atau referensi desain yang relevan dan jelaskan perilaku pengguna yang harus didukungnya. Untuk tinjauan, minta temuan konkret yang terkait dengan dependensi atau persyaratan. Hasil akhir yang berguna mengidentifikasi berkas terdampak, menjelaskan perubahan penting, dan melaporkan hasil pemeriksaan yang benar-benar selesai. Nyatakan langkah yang tersisa secara spesifik, agar tugas rekayasa panjang berakhir dengan hasil yang dapat dinilai berdasarkan tujuan awalnya.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Refactor duplicated email normalization\n\nTwo Python functions disagree: signup uses email.strip().lower(), while lookup uses email.lower(). Users with surrounding spaces can sign up but cannot be found consistently. Propose a shared normalize_email function and coordinated changes to both callers without changing their public signatures. Include regression cases for spaces, case differences and an already normalized address.A shared helper, both caller changes and three concrete regression-test proposals.Both paths use the same normalization and preserve their existing public signatures.openai/gpt-5.1-codex-maxEdisi Codex yang dirancang untuk rekayasa perangkat lunak jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menggunakan pemadatan lintas jendela konteks untuk melanjutkan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan tugas pemrograman berbasis agen lainnya.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-5.1-Codex-Max adalah edisi Codex OpenAI yang dibuat untuk pemrograman berbasis agen jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Rilis ini menjelaskan pelatihan pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata, termasuk tinjauan kode, pekerjaan antarmuka, dan perubahan proyek, beserta pekerjaan di lingkungan Windows.
Kemampuan utamanya adalah operasi bawaan lintas beberapa jendela konteks melalui pemadatan. Ketika tugas panjang mendekati batas jendelanya, alur kerja Codex dapat memadatkan riwayat sambil mempertahankan konteks penting dan melanjutkan dalam jendela baru. Produsen menyajikannya sebagai cara mempertahankan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan rangkaian kerja agen yang panjang. Ini adalah proses kelanjutan, bukan klaim bahwa seluruh sesi panjang berada dalam satu jendela konteks.
Untuk perubahan proyek, sediakan perilaku yang diinginkan, berkas yang relevan, dan aturan penyuntingan. Contoh permintaannya adalah merefaktorisasi beberapa komponen terkait sambil mempertahankan perilaku publiknya: identifikasi hubungan, usulkan perubahan terkoordinasi, dan tentukan cara memeriksa perilaku hasilnya. Untuk penelusuran kesalahan, sertakan kegagalan yang diamati, hasil yang diharapkan, dan bukti yang sudah dikumpulkan. Isi berkas lingkungan kerja, keluaran perintah, dan pemeriksaan menjadi dasar keputusan model berikutnya.
Kartu model OpenAI mencantumkan jendela konteks 400000 token, keluaran maksimum 128000 token, dan batas pengetahuan 30 September 2024. Rilis Max menyarankan upaya penalaran medium untuk penggunaan biasa dan memperkenalkan xhigh untuk pekerjaan yang mendapat manfaat dari analisis lebih panjang. Penalaran dan keluaran yang terlihat sama-sama memerlukan ruang dalam konteks tugas. Pastikan kriteria keberhasilan dan keputusan penting tetap tersedia seiring berlanjutnya alur kerja.
Antarmuka model yang didokumentasikan hanya Responses. Kartu mencantumkan streaming, Structured Outputs, pemanggilan fungsi, masukan gambar, pencarian web, dan cache prompt; alat yang secara khusus dicantumkan mencakup fungsi dan pencarian web. Dalam lingkungan seperti Codex, operasi yang disediakan aplikasi membaca dan menelusuri berkas, menjalankan perintah, dan mengembalikan hasil sebenarnya. Sandbox, pengaturan jaringan, dan log terminal dalam rilis tersebut menjelaskan lingkungan produk Codex di sekelilingnya, bukan keluaran teks langsung model.
Untuk pekerjaan antarmuka, sediakan tangkapan layar atau referensi desain yang relevan dan jelaskan perilaku pengguna yang harus didukungnya. Untuk tinjauan, minta temuan konkret yang terkait dengan dependensi atau persyaratan. Hasil akhir yang berguna mengidentifikasi berkas terdampak, menjelaskan perubahan penting, dan melaporkan hasil pemeriksaan yang benar-benar selesai. Nyatakan langkah yang tersisa secara spesifik, agar tugas rekayasa panjang berakhir dengan hasil yang dapat dinilai berdasarkan tujuan awalnya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-5.1-codex-max | 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.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0025 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.02 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0025 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.02 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.1-codex-max", "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-5.1-codex-max',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-5.1-codex-max',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 openai/gpt-5.1-codex-max
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
openai/gpt-5.1-codex-maxEdisi Codex yang dirancang untuk rekayasa perangkat lunak jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menggunakan pemadatan lintas jendela konteks untuk melanjutkan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan tugas pemrograman berbasis agen lainnya.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-5.1-Codex-Max adalah edisi Codex OpenAI yang dibuat untuk pemrograman berbasis agen jangka panjang dan mendetail. Model menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Rilis ini menjelaskan pelatihan pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata, termasuk tinjauan kode, pekerjaan antarmuka, dan perubahan proyek, beserta pekerjaan di lingkungan Windows.
Kemampuan utamanya adalah operasi bawaan lintas beberapa jendela konteks melalui pemadatan. Ketika tugas panjang mendekati batas jendelanya, alur kerja Codex dapat memadatkan riwayat sambil mempertahankan konteks penting dan melanjutkan dalam jendela baru. Produsen menyajikannya sebagai cara mempertahankan refaktorisasi berskala proyek, penelusuran kesalahan mendalam, dan rangkaian kerja agen yang panjang. Ini adalah proses kelanjutan, bukan klaim bahwa seluruh sesi panjang berada dalam satu jendela konteks.
Untuk perubahan proyek, sediakan perilaku yang diinginkan, berkas yang relevan, dan aturan penyuntingan. Contoh permintaannya adalah merefaktorisasi beberapa komponen terkait sambil mempertahankan perilaku publiknya: identifikasi hubungan, usulkan perubahan terkoordinasi, dan tentukan cara memeriksa perilaku hasilnya. Untuk penelusuran kesalahan, sertakan kegagalan yang diamati, hasil yang diharapkan, dan bukti yang sudah dikumpulkan. Isi berkas lingkungan kerja, keluaran perintah, dan pemeriksaan menjadi dasar keputusan model berikutnya.
Kartu model OpenAI mencantumkan jendela konteks 400000 token, keluaran maksimum 128000 token, dan batas pengetahuan 30 September 2024. Rilis Max menyarankan upaya penalaran medium untuk penggunaan biasa dan memperkenalkan xhigh untuk pekerjaan yang mendapat manfaat dari analisis lebih panjang. Penalaran dan keluaran yang terlihat sama-sama memerlukan ruang dalam konteks tugas. Pastikan kriteria keberhasilan dan keputusan penting tetap tersedia seiring berlanjutnya alur kerja.
Antarmuka model yang didokumentasikan hanya Responses. Kartu mencantumkan streaming, Structured Outputs, pemanggilan fungsi, masukan gambar, pencarian web, dan cache prompt; alat yang secara khusus dicantumkan mencakup fungsi dan pencarian web. Dalam lingkungan seperti Codex, operasi yang disediakan aplikasi membaca dan menelusuri berkas, menjalankan perintah, dan mengembalikan hasil sebenarnya. Sandbox, pengaturan jaringan, dan log terminal dalam rilis tersebut menjelaskan lingkungan produk Codex di sekelilingnya, bukan keluaran teks langsung model.
Untuk pekerjaan antarmuka, sediakan tangkapan layar atau referensi desain yang relevan dan jelaskan perilaku pengguna yang harus didukungnya. Untuk tinjauan, minta temuan konkret yang terkait dengan dependensi atau persyaratan. Hasil akhir yang berguna mengidentifikasi berkas terdampak, menjelaskan perubahan penting, dan melaporkan hasil pemeriksaan yang benar-benar selesai. Nyatakan langkah yang tersisa secara spesifik, agar tugas rekayasa panjang berakhir dengan hasil yang dapat dinilai berdasarkan tujuan awalnya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-5.1-codex-max | 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.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0025 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.02 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0025 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.02 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "openai/gpt-5.1-codex-max",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.1-codex-max', '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-5.1-codex-max', '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 openai/gpt-5.1-codex-max
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Refactor duplicated email normalization\n\nTwo Python functions disagree: signup uses email.strip().lower(), while lookup uses email.lower(). Users with surrounding spaces can sign up but cannot be found consistently. Propose a shared normalize_email function and coordinated changes to both callers without changing their public signatures. Include regression cases for spaces, case differences and an already normalized address.A shared helper, both caller changes and three concrete regression-test proposals.Both paths use the same normalization and preserve their existing public signatures.