gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.
Produsen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.
Arsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.
Dokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.
Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.
Untuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.
", "aboutText": "gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.\n\nProdusen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.\n\nArsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.\n\nDokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.\n\nProdusen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.\n\nUntuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Correct a weighted average\n\nExplain the error in this Python expression for average unit cost: sum(price for price, quantity in batches) / len(batches). Input batches are [(10, 2), (4, 8)], where each tuple contains unit price and unit count. Propose a weighted calculation, state how zero total quantity should be handled and show checks for the supplied data and an empty list.A corrected function, a short weighting explanation and ordinary/zero-quantity test cases.Check that quantities weight both the numerator and denominator and empty input has explicit behavior.gpt-oss-20bModel gpt-oss serbaguna OpenAI yang lebih kecil menerima dan mengembalikan teks untuk penalaran, pemrograman, dan alur khusus. Model ini mendukung penalaran yang dapat dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs, serta penyesuaian bobot terbuka yang dipublikasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.
Produsen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.
Arsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.
Dokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.
Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.
Untuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gpt-oss-20b | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Percakapan teks | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
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 |
Parametercontrol_scope | KontrakPercakapan teks; stream adalah nilai boolean dengan false sebagai bawaan. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias metode: /chat/completions
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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-oss-20b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-oss-20b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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-oss-20b, openai/gpt-oss-20b
/chat/completions
gpt-oss-20bModel gpt-oss serbaguna OpenAI yang lebih kecil menerima dan mengembalikan teks untuk penalaran, pemrograman, dan alur khusus. Model ini mendukung penalaran yang dapat dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs, serta penyesuaian bobot terbuka yang dipublikasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.
Produsen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.
Arsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.
Dokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.
Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.
Untuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gpt-oss-20b | 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "gpt-oss-20b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-oss-20b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-oss-20b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-oss-20b, openai/gpt-oss-20b
/chat/completions
openai/gpt-oss-20bModel gpt-oss serbaguna OpenAI yang lebih kecil menerima dan mengembalikan teks untuk penalaran, pemrograman, dan alur khusus. Model ini mendukung penalaran yang dapat dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs, serta penyesuaian bobot terbuka yang dipublikasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.
Produsen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.
Arsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.
Dokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.
Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.
Untuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-oss-20b | 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-oss-20b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-oss-20b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-oss-20b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-oss-20b, openai/gpt-oss-20b
/chat/completions
openai/gpt-oss-20bModel gpt-oss serbaguna OpenAI yang lebih kecil menerima dan mengembalikan teks untuk penalaran, pemrograman, dan alur khusus. Model ini mendukung penalaran yang dapat dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs, serta penyesuaian bobot terbuka yang dipublikasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
gpt-oss-20b adalah model serbaguna berbobot terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penalaran dan alur kerja pengembang. Model ini menerima teks dan mengembalikan teks. Produsen memublikasikan 21 miliar parameter total dengan 3.6 miliar parameter aktif per token. Ini adalah edisi 20b dari keluarga gpt-oss, terpisah dari edisi 120b yang lebih besar dan dari model Safeguard untuk klasifikasi kebijakan.
Produsen menjelaskan penggunaan lokal dan khusus serta data pelatihan berbasis teks saja yang berfokus pada STEM, pemrograman, dan pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menjelaskan potongan kode berdasarkan asumsi yang dinyatakan dan mengusulkan perubahan terfokus. Tugas analisis teks dapat berupa membandingkan deskripsi dengan kriteria eksplisit atau mengubah catatan kerja menjadi kumpulan temuan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang dibutuhkan pembaca atau langkah aplikasi berikutnya.
Arsitektur mixture-of-experts yang dipublikasikan memiliki 24 lapisan, 32 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis MXFP4 asli OpenAI untuk bobot pakar dirancang agar muat dalam memori 16 GB. Bobotnya dirilis di bawah Apache 2.0 dan dapat disesuaikan untuk pekerjaan khusus. Sifat dari produsen ini menjelaskan model yang dipublikasikan, sehingga pengembang dapat membedakan ukuran serta peran penyesuaiannya tanpa mengasumsikan konfigurasi yang digunakan aplikasi tertentu.
Dokumentasi OpenAI mencantumkan jendela konteks 131072 token, keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Konteks yang tersedia harus menampung bahan yang diberikan, analisis, dan jawaban akhir. Model mendukung tingkat penalaran low, medium, dan high. Format Harmony yang diwajibkan memisahkan analisis internal dan respons akhir ke kanal yang berbeda, dan produsen menyatakan bahwa analisis mentah tidak boleh ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.
Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Fitur model yang tercantum juga mencakup pengaliran; lingkungan alat yang didokumentasikan meliputi fungsi, interpretasi kode, koneksi MCP, dan pencarian web. Aplikasi menyediakan serta mengeksekusi operasinya dan mengembalikan hasil sebenarnya untuk keputusan berikutnya. Teks akhir harus membedakan tindakan yang diusulkan dari operasi yang telah selesai beserta bukti yang dikembalikannya.
Untuk alur yang terfokus, tentukan kolom, batasan, dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penjelasan yang terkait dengan kode atau kesimpulan yang terkait dengan teks yang diberikan, lalu gunakan tindak lanjut untuk menangani satu detail yang belum ada. Artefak akhir yang berguna adalah usulan penyuntingan, perbandingan, ringkasan, atau hasil berstruktur yang spesifik, yang mempertahankan fakta yang diperlukan dan menyebutkan kondisi yang belum terselesaikan.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-oss-20b | 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 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 $0.000058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000058 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "openai/gpt-oss-20b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-oss-20b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-oss-20b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-oss-20b, openai/gpt-oss-20b
/chat/completions
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Correct a weighted average\n\nExplain the error in this Python expression for average unit cost: sum(price for price, quantity in batches) / len(batches). Input batches are [(10, 2), (4, 8)], where each tuple contains unit price and unit count. Propose a weighted calculation, state how zero total quantity should be handled and show checks for the supplied data and an empty list.A corrected function, a short weighting explanation and ordinary/zero-quantity test cases.Check that quantities weight both the numerator and denominator and empty input has explicit behavior.