GPT-6 Astra Pro menunjukkan GPT-6 Astra OpenAI dengan penalaran Pro. Model dasar Astra dirancang untuk penalaran berat, pemrograman, riset, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Pro menambahkan pekerjaan model saat mengembangkan jawaban akhir, sedangkan upaya penalaran mengendalikan banyaknya analisis dalam mode eksekusi yang dipilih. Pro mengubah mode eksekusi, sementara GPT-6 Astra tetap menjadi model dasarnya.
Rilis Astra dari produsen menjelaskan alur yang mengubah bahan relevan menjadi dokumen, lembar kerja, presentasi, dan analisis. Rilis tersebut menekankan kepatuhan pada templat serta gaya tulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, persyaratan templat, dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaannya adalah menyelaraskan dua kumpulan persyaratan proyek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang disepakati, bukti yang bertentangan, serta kondisi untuk suatu rekomendasi.
Untuk pekerjaan rekayasa atau riset, tentukan tujuan, bukti yang harus diperiksa, dan hal yang dianggap sebagai penyelesaian. Tugas pemrograman dapat menyertakan perilaku wajib, berkas terkait, dan batasan; tugas riset dapat menyertakan pertanyaan serta kriteria untuk menimbang bahan yang diberikan. Kemampuan penggunaan komputer dan penelusuran Astra yang didokumentasikan menghubungkan keputusan model dengan lingkungan yang menyediakan alat terkait. Keluaran aktual lingkungan menjadi bukti untuk langkah berikutnya, berbeda dari tindakan yang diusulkan model.
Spesifikasi GPT-6 Astra OpenAI mencantumkan jendela konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 30 April 2026. Pilihan upaya penalarannya adalah low, medium, high, xhigh, dan max; none tidak didukung. Token penalaran dan hasil yang terlihat sama-sama menggunakan ruang konteks. OpenAI mendokumentasikan Pro dalam Responses API untuk pekerjaan sulit yang dapat menerima latensi tambahan dan aktivitas model; mode serta upaya tetap merupakan pengaturan yang independen.
Model dasar mencantumkan pengaliran, Structured Outputs, panggilan fungsi, pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell dan patch yang dihosting, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Panggilan fungsi menggunakan antarmuka Responses produsen. Panduan GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi mengeksekusi operasinya sendiri, mengelola pekerjaan yang tertunda, dan mengembalikan informasi yang dihasilkan; keluaran model sendiri tetap berupa teks bahkan ketika alat terpisah membuat artefak lain.
Rilis Astra menjelaskan penyesuaian terhadap persyaratan baru sambil tetap memperhatikan tujuan yang lebih luas. Rilis itu juga membedakan peninjauan kode defensif dan penerapan patch dari pekerjaan pengembangan eksploit tingkat lanjut, yang mungkin ditolak model, serta menjelaskan pemeriksaan otomatis yang dapat menghentikan sementara tugas. Siapkan permintaan berdasarkan hasil yang diinginkan, pekerjaan yang diperbolehkan, dan bukti, alih-alih memperlakukan penalaran tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang belum tersedia. Artefak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau usulan perubahan, dasarnya dalam informasi yang diberikan, serta pertanyaan yang dapat mengubah keputusan secara berarti.
", "aboutText": "GPT-6 Astra Pro menunjukkan GPT-6 Astra OpenAI dengan penalaran Pro. Model dasar Astra dirancang untuk penalaran berat, pemrograman, riset, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Pro menambahkan pekerjaan model saat mengembangkan jawaban akhir, sedangkan upaya penalaran mengendalikan banyaknya analisis dalam mode eksekusi yang dipilih. Pro mengubah mode eksekusi, sementara GPT-6 Astra tetap menjadi model dasarnya.\n\nRilis Astra dari produsen menjelaskan alur yang mengubah bahan relevan menjadi dokumen, lembar kerja, presentasi, dan analisis. Rilis tersebut menekankan kepatuhan pada templat serta gaya tulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, persyaratan templat, dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaannya adalah menyelaraskan dua kumpulan persyaratan proyek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang disepakati, bukti yang bertentangan, serta kondisi untuk suatu rekomendasi.\n\nUntuk pekerjaan rekayasa atau riset, tentukan tujuan, bukti yang harus diperiksa, dan hal yang dianggap sebagai penyelesaian. Tugas pemrograman dapat menyertakan perilaku wajib, berkas terkait, dan batasan; tugas riset dapat menyertakan pertanyaan serta kriteria untuk menimbang bahan yang diberikan. Kemampuan penggunaan komputer dan penelusuran Astra yang didokumentasikan menghubungkan keputusan model dengan lingkungan yang menyediakan alat terkait. Keluaran aktual lingkungan menjadi bukti untuk langkah berikutnya, berbeda dari tindakan yang diusulkan model.\n\nSpesifikasi GPT-6 Astra OpenAI mencantumkan jendela konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 30 April 2026. Pilihan upaya penalarannya adalah low, medium, high, xhigh, dan max; none tidak didukung. Token penalaran dan hasil yang terlihat sama-sama menggunakan ruang konteks. OpenAI mendokumentasikan Pro dalam Responses API untuk pekerjaan sulit yang dapat menerima latensi tambahan dan aktivitas model; mode serta upaya tetap merupakan pengaturan yang independen.\n\nModel dasar mencantumkan pengaliran, Structured Outputs, panggilan fungsi, pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell dan patch yang dihosting, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Panggilan fungsi menggunakan antarmuka Responses produsen. Panduan GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi mengeksekusi operasinya sendiri, mengelola pekerjaan yang tertunda, dan mengembalikan informasi yang dihasilkan; keluaran model sendiri tetap berupa teks bahkan ketika alat terpisah membuat artefak lain.\n\nRilis Astra menjelaskan penyesuaian terhadap persyaratan baru sambil tetap memperhatikan tujuan yang lebih luas. Rilis itu juga membedakan peninjauan kode defensif dan penerapan patch dari pekerjaan pengembangan eksploit tingkat lanjut, yang mungkin ditolak model, serta menjelaskan pemeriksaan otomatis yang dapat menghentikan sementara tugas. Siapkan permintaan berdasarkan hasil yang diinginkan, pekerjaan yang diperbolehkan, dan bukti, alih-alih memperlakukan penalaran tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang belum tersedia. Artefak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau usulan perubahan, dasarnya dalam informasi yang diberikan, serta pertanyaan yang dapat mengubah keputusan secara berarti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Reconcile conflicting launch requirements\n\nWrite a decision brief using this template: Decision needed; Agreed facts; Conflict; Recommendation conditions. Product requirement P1 says launch must include CSV export. Security requirement S1 prohibits exporting customer email addresses. Current design D1 exports name and email only. Reconcile the requirements, propose a compliant export scope and list the decision still needed about useful fields.A brief under the four supplied headings, with P1, S1 and D1 references beside relevant findings.Check that the proposed scope preserves an export feature while excluding emails and does not invent an approved field list.openai/gpt-6-astra-proGPT-6 Astra dengan penalaran Pro untuk riset, pemrograman, dan pekerjaan profesional yang berat. Pro menambahkan pekerjaan model sebelum jawaban akhir; model dasar menerima teks dan gambar serta mendukung pekerjaan multilangkah dalam lingkungan yang terhubung dengan alat.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-6 Astra Pro menunjukkan GPT-6 Astra OpenAI dengan penalaran Pro. Model dasar Astra dirancang untuk penalaran berat, pemrograman, riset, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Pro menambahkan pekerjaan model saat mengembangkan jawaban akhir, sedangkan upaya penalaran mengendalikan banyaknya analisis dalam mode eksekusi yang dipilih. Pro mengubah mode eksekusi, sementara GPT-6 Astra tetap menjadi model dasarnya.
Rilis Astra dari produsen menjelaskan alur yang mengubah bahan relevan menjadi dokumen, lembar kerja, presentasi, dan analisis. Rilis tersebut menekankan kepatuhan pada templat serta gaya tulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, persyaratan templat, dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaannya adalah menyelaraskan dua kumpulan persyaratan proyek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang disepakati, bukti yang bertentangan, serta kondisi untuk suatu rekomendasi.
Untuk pekerjaan rekayasa atau riset, tentukan tujuan, bukti yang harus diperiksa, dan hal yang dianggap sebagai penyelesaian. Tugas pemrograman dapat menyertakan perilaku wajib, berkas terkait, dan batasan; tugas riset dapat menyertakan pertanyaan serta kriteria untuk menimbang bahan yang diberikan. Kemampuan penggunaan komputer dan penelusuran Astra yang didokumentasikan menghubungkan keputusan model dengan lingkungan yang menyediakan alat terkait. Keluaran aktual lingkungan menjadi bukti untuk langkah berikutnya, berbeda dari tindakan yang diusulkan model.
Spesifikasi GPT-6 Astra OpenAI mencantumkan jendela konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 30 April 2026. Pilihan upaya penalarannya adalah low, medium, high, xhigh, dan max; none tidak didukung. Token penalaran dan hasil yang terlihat sama-sama menggunakan ruang konteks. OpenAI mendokumentasikan Pro dalam Responses API untuk pekerjaan sulit yang dapat menerima latensi tambahan dan aktivitas model; mode serta upaya tetap merupakan pengaturan yang independen.
Model dasar mencantumkan pengaliran, Structured Outputs, panggilan fungsi, pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell dan patch yang dihosting, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Panggilan fungsi menggunakan antarmuka Responses produsen. Panduan GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi mengeksekusi operasinya sendiri, mengelola pekerjaan yang tertunda, dan mengembalikan informasi yang dihasilkan; keluaran model sendiri tetap berupa teks bahkan ketika alat terpisah membuat artefak lain.
Rilis Astra menjelaskan penyesuaian terhadap persyaratan baru sambil tetap memperhatikan tujuan yang lebih luas. Rilis itu juga membedakan peninjauan kode defensif dan penerapan patch dari pekerjaan pengembangan eksploit tingkat lanjut, yang mungkin ditolak model, serta menjelaskan pemeriksaan otomatis yang dapat menghentikan sementara tugas. Siapkan permintaan berdasarkan hasil yang diinginkan, pekerjaan yang diperbolehkan, dan bukti, alih-alih memperlakukan penalaran tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang belum tersedia. Artefak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau usulan perubahan, dasarnya dalam informasi yang diberikan, serta pertanyaan yang dapat mengubah keputusan secara berarti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-6-astra-pro | 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 $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk272.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari272.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.04 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.15 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.004 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.05 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-astra-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-astra-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-astra-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-6-astra-pro
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
openai/gpt-6-astra-proGPT-6 Astra dengan penalaran Pro untuk riset, pemrograman, dan pekerjaan profesional yang berat. Pro menambahkan pekerjaan model sebelum jawaban akhir; model dasar menerima teks dan gambar serta mendukung pekerjaan multilangkah dalam lingkungan yang terhubung dengan alat.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-6 Astra Pro menunjukkan GPT-6 Astra OpenAI dengan penalaran Pro. Model dasar Astra dirancang untuk penalaran berat, pemrograman, riset, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Pro menambahkan pekerjaan model saat mengembangkan jawaban akhir, sedangkan upaya penalaran mengendalikan banyaknya analisis dalam mode eksekusi yang dipilih. Pro mengubah mode eksekusi, sementara GPT-6 Astra tetap menjadi model dasarnya.
Rilis Astra dari produsen menjelaskan alur yang mengubah bahan relevan menjadi dokumen, lembar kerja, presentasi, dan analisis. Rilis tersebut menekankan kepatuhan pada templat serta gaya tulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, persyaratan templat, dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaannya adalah menyelaraskan dua kumpulan persyaratan proyek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang disepakati, bukti yang bertentangan, serta kondisi untuk suatu rekomendasi.
Untuk pekerjaan rekayasa atau riset, tentukan tujuan, bukti yang harus diperiksa, dan hal yang dianggap sebagai penyelesaian. Tugas pemrograman dapat menyertakan perilaku wajib, berkas terkait, dan batasan; tugas riset dapat menyertakan pertanyaan serta kriteria untuk menimbang bahan yang diberikan. Kemampuan penggunaan komputer dan penelusuran Astra yang didokumentasikan menghubungkan keputusan model dengan lingkungan yang menyediakan alat terkait. Keluaran aktual lingkungan menjadi bukti untuk langkah berikutnya, berbeda dari tindakan yang diusulkan model.
Spesifikasi GPT-6 Astra OpenAI mencantumkan jendela konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 30 April 2026. Pilihan upaya penalarannya adalah low, medium, high, xhigh, dan max; none tidak didukung. Token penalaran dan hasil yang terlihat sama-sama menggunakan ruang konteks. OpenAI mendokumentasikan Pro dalam Responses API untuk pekerjaan sulit yang dapat menerima latensi tambahan dan aktivitas model; mode serta upaya tetap merupakan pengaturan yang independen.
Model dasar mencantumkan pengaliran, Structured Outputs, panggilan fungsi, pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell dan patch yang dihosting, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Panggilan fungsi menggunakan antarmuka Responses produsen. Panduan GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi mengeksekusi operasinya sendiri, mengelola pekerjaan yang tertunda, dan mengembalikan informasi yang dihasilkan; keluaran model sendiri tetap berupa teks bahkan ketika alat terpisah membuat artefak lain.
Rilis Astra menjelaskan penyesuaian terhadap persyaratan baru sambil tetap memperhatikan tujuan yang lebih luas. Rilis itu juga membedakan peninjauan kode defensif dan penerapan patch dari pekerjaan pengembangan eksploit tingkat lanjut, yang mungkin ditolak model, serta menjelaskan pemeriksaan otomatis yang dapat menghentikan sementara tugas. Siapkan permintaan berdasarkan hasil yang diinginkan, pekerjaan yang diperbolehkan, dan bukti, alih-alih memperlakukan penalaran tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang belum tersedia. Artefak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau usulan perubahan, dasarnya dalam informasi yang diberikan, serta pertanyaan yang dapat mengubah keputusan secara berarti.
POST /v1/messagestexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-6-astra-pro | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomsystem | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Minimum: 1 Batas berlaku untuk: batas maksimum yang tepat untuk model/kartu yang dipilih | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop_sequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: alat disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].input_schema | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.budget_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomoutput_config.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommetadata | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcache_control | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content atau blok type=text
Teks + gambar
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} atau sumber dengan type=url
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: exact retained published method
Kirim ID model yang persis dan bidang wajib.
Simpan setiap item yang dikembalikan beserta pengenal aslinya.
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 $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk272.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari272.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.04 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.15 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.004 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.05 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "openai/gpt-6-astra-pro",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-astra-pro
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
openai/gpt-6-astra-proGPT-6 Astra dengan penalaran Pro untuk riset, pemrograman, dan pekerjaan profesional yang berat. Pro menambahkan pekerjaan model sebelum jawaban akhir; model dasar menerima teks dan gambar serta mendukung pekerjaan multilangkah dalam lingkungan yang terhubung dengan alat.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-6 Astra Pro menunjukkan GPT-6 Astra OpenAI dengan penalaran Pro. Model dasar Astra dirancang untuk penalaran berat, pemrograman, riset, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks. Pro menambahkan pekerjaan model saat mengembangkan jawaban akhir, sedangkan upaya penalaran mengendalikan banyaknya analisis dalam mode eksekusi yang dipilih. Pro mengubah mode eksekusi, sementara GPT-6 Astra tetap menjadi model dasarnya.
Rilis Astra dari produsen menjelaskan alur yang mengubah bahan relevan menjadi dokumen, lembar kerja, presentasi, dan analisis. Rilis tersebut menekankan kepatuhan pada templat serta gaya tulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, persyaratan templat, dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaannya adalah menyelaraskan dua kumpulan persyaratan proyek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang disepakati, bukti yang bertentangan, serta kondisi untuk suatu rekomendasi.
Untuk pekerjaan rekayasa atau riset, tentukan tujuan, bukti yang harus diperiksa, dan hal yang dianggap sebagai penyelesaian. Tugas pemrograman dapat menyertakan perilaku wajib, berkas terkait, dan batasan; tugas riset dapat menyertakan pertanyaan serta kriteria untuk menimbang bahan yang diberikan. Kemampuan penggunaan komputer dan penelusuran Astra yang didokumentasikan menghubungkan keputusan model dengan lingkungan yang menyediakan alat terkait. Keluaran aktual lingkungan menjadi bukti untuk langkah berikutnya, berbeda dari tindakan yang diusulkan model.
Spesifikasi GPT-6 Astra OpenAI mencantumkan jendela konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 30 April 2026. Pilihan upaya penalarannya adalah low, medium, high, xhigh, dan max; none tidak didukung. Token penalaran dan hasil yang terlihat sama-sama menggunakan ruang konteks. OpenAI mendokumentasikan Pro dalam Responses API untuk pekerjaan sulit yang dapat menerima latensi tambahan dan aktivitas model; mode serta upaya tetap merupakan pengaturan yang independen.
Model dasar mencantumkan pengaliran, Structured Outputs, panggilan fungsi, pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell dan patch yang dihosting, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Panggilan fungsi menggunakan antarmuka Responses produsen. Panduan GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi mengeksekusi operasinya sendiri, mengelola pekerjaan yang tertunda, dan mengembalikan informasi yang dihasilkan; keluaran model sendiri tetap berupa teks bahkan ketika alat terpisah membuat artefak lain.
Rilis Astra menjelaskan penyesuaian terhadap persyaratan baru sambil tetap memperhatikan tujuan yang lebih luas. Rilis itu juga membedakan peninjauan kode defensif dan penerapan patch dari pekerjaan pengembangan eksploit tingkat lanjut, yang mungkin ditolak model, serta menjelaskan pemeriksaan otomatis yang dapat menghentikan sementara tugas. Siapkan permintaan berdasarkan hasil yang diinginkan, pekerjaan yang diperbolehkan, dan bukti, alih-alih memperlakukan penalaran tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang belum tersedia. Artefak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau usulan perubahan, dasarnya dalam informasi yang diberikan, serta pertanyaan yang dapat mengubah keputusan secara berarti.
POST /v1/responsestexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-6-astra-pro | Bawaan— |
Kolominput | Jenisstring|input_item[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominput[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan message, reasoning, function_call, function_call_output | Bawaan— |
Kolominput[].content | Jenisstring|content_part[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominput[].call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: function_call_output; pertahankan call_id yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolominput[].output | Jenisstring|content_part[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: function_call_output | Bawaan— |
Kolommax_output_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning.summary | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtext.format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtext.verbosity | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominclude | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstore | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprevious_response_id | Jenisstring | PersyaratanTidak didukung | Nilai & batasan Persyaratan ID: Hanya ID respons yang benar-benar diperoleh dari kelanjutan yang didukung Kondisi: Sertakan kembali riwayat percakapan aktual pada setiap permintaan. | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_key | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
Teks masukan atau bagian input_text
Teks + gambar
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: exact retained published method
Kirim ID model yang persis dan bidang wajib.
Simpan setiap item yang dikembalikan beserta pengenal aslinya.
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 $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk272.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.02 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.1 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari272.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.04 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.15 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.004 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.05 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "openai/gpt-6-astra-pro",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 setiap item keluaran dan bagian konten, call_id fungsi yang sebenarnya, penalaran terenkripsi, dan data penggunaan. Saat streaming, pertahankan identitas peristiwa/item secara lengkap.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolomstatus | Jenisstring |
Kolomoutput[] | Jenismessage|reasoning|function_call|other item |
Kolomoutput[].content[] | Jeniscontent part |
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-6-astra-pro
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Reconcile conflicting launch requirements\n\nWrite a decision brief using this template: Decision needed; Agreed facts; Conflict; Recommendation conditions. Product requirement P1 says launch must include CSV export. Security requirement S1 prohibits exporting customer email addresses. Current design D1 exports name and email only. Reconcile the requirements, propose a compliant export scope and list the decision still needed about useful fields.A brief under the four supplied headings, with P1, S1 and D1 references beside relevant findings.Check that the proposed scope preserves an export feature while excluding emails and does not invent an approved field list.