GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.
Per la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.
Il produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.
La scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.
La scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.
La presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.
", "aboutText": "GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.\n\nPer la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.\n\nIl produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.\n\nLa scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.\n\nLa scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.\n\nLa presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.gpt-5.1GPT-5.1 combina programmazione e lavoro con agenti con un ragionamento adattivo. Accetta testo e immagini e può sviluppare una modifica al codice, un documento o un risultato collegato a strumenti, con un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.
Per la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.
Il produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.
La scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.
La scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.
La presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gpt-5.1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametrocontrol_scope | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Alias del metodo: /chat/completions
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.1","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-5.1", 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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
gpt-5.1GPT-5.1 combina programmazione e lavoro con agenti con un ragionamento adattivo. Accetta testo e immagini e può sviluppare una modifica al codice, un documento o un risultato collegato a strumenti, con un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.
Per la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.
Il produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.
La scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.
La scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.
La presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gpt-5.1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.1', '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-5.1', '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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combina programmazione e lavoro con agenti con un ragionamento adattivo. Accetta testo e immagini e può sviluppare una modifica al codice, un documento o un risultato collegato a strumenti, con un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.
Per la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.
Il produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.
La scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.
La scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.
La presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.1',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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combina programmazione e lavoro con agenti con un ragionamento adattivo. Accetta testo e immagini e può sviluppare una modifica al codice, un documento o un risultato collegato a strumenti, con un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5.1 è il modello di uso generale di OpenAI per la programmazione e le attività con agenti, con ragionamento configurabile. Accetta testo e immagini e produce testo. La presentazione per sviluppatori descrive il ragionamento adattivo: il modello varia il lavoro dedicato all’analisi in base alla complessità dell’attività. L’edizione di base GPT-5.1 è distinta dalle edizioni Chat e Codex della stessa famiglia.
Per la programmazione, fornite il comportamento desiderato, i file pertinenti e i vincoli che una modifica proposta deve preservare. Un esempio di richiesta consiste nell’esaminare come un componente gestisce un input, individuare la dipendenza che richiede attenzione e sviluppare una modifica mirata con una spiegazione chiara. Per lavorare su un documento, fornite il materiale originale, il lettore previsto e i fatti richiesti, poi chiedete un passaggio modificato o un’analisi con sezioni specifiche.
Il produttore documenta un’impostazione senza ragionamento per le attività che non richiedono un’analisi più approfondita, insieme ai livelli di impegno di ragionamento low, medium e high; none è il valore predefinito. La presentazione consiglia di scegliere il livello di ragionamento in base alla complessità dell’attività. Questo permette all’applicazione di distinguere un’estrazione semplice o una risposta breve da un’attività che coinvolge più condizioni dipendenti, senza cambiare l’identità del modello di base.
La scheda del modello OpenAI specifica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 30 settembre 2024. Il ragionamento occupa spazio insieme all’input e alla risposta finale. Organizzate una richiesta lunga attorno agli elementi utili e ai criteri di riuscita. Se un’immagine contribuisce all’attività, individuate lo schema, lo stato dell’interfaccia o il dettaglio pertinente e includete il contesto scritto necessario per interpretarlo.
La scheda elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file e immagini, ricerca sul web e nei file e memorizzazione nella cache dell’input. La documentazione attuale sulla cache comprende una conservazione prolungata facoltativa fino a 24 ore per questo modello. Il produttore elenca anche generazione di immagini, interpretazione del codice, operazioni di modifica dei file e connessioni MCP. La presentazione per sviluppatori documenta uno strumento di modifica dei file che propone cambiamenti strutturati e uno strumento da riga di comando che propone comandi. L’applicazione applica o esegue queste operazioni e restituisce i risultati effettivi, permettendo di proseguire il lavoro di modifica e ispezione.
La presentazione sottolinea anche la possibilità di guidare la programmazione e l’utilità degli aggiornamenti durante le sequenze di chiamate agli strumenti. Definite ciò che l’attività deve completare, le azioni disponibili e gli elementi che permetterebbero di verificare il risultato. Per una modifica, richiedete il comportamento interessato, gli interventi significativi e le verifiche effettivamente eseguite. Per un documento, richiedete una versione concreta legata ai fatti forniti. Un risultato finale utile rende espliciti l’esito e la sua base, distinguendo le azioni proposte dalle operazioni completate.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0025 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "openai/gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.1', '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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
Esempio tecnico in inglese
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.