GPT-6 Sol Pro indica GPT-6 Sol di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Sol di base è progettato per programmazione complessa e flussi di lavoro degli agenti, accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello per sviluppare la risposta finale. È distinto dall’impegno nel ragionamento, che regola quanta analisi il modello applica nella modalità di esecuzione selezionata. GPT-6 Sol resta l’edizione di base per questa scheda, distinta da GPT-6.1 Sol.
Per un’attività di sviluppo, descrivete il comportamento da implementare e fornite i file sorgente pertinenti, gli esempi di input e i vincoli che la modifica deve rispettare. Un esempio di richiesta è seguire come un input arriva a un risultato, identificare le dipendenze coinvolte e proporre una modifica che preservi il comportamento richiesto. Per una revisione, includete il comportamento previsto e il codice da esaminare, poi chiedete problemi concreti con una spiegazione di come ciascuno influisce su tale comportamento.
Il lavoro degli agenti collega diverse decisioni attraverso prove provenienti dall’ambiente di lavoro. Uno strumento può recuperare un file, eseguire un calcolo o restituire il risultato di una verifica; tale risultato diventa materiale per la decisione successiva. Per il modello di base, OpenAI elenca la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, un interprete di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Supporta inoltre le chiamate di funzioni, Structured Outputs, lo streaming e la memorizzazione nella cache dell’input. Le applicazioni controllano le operazioni disponibili e restituiscono i risultati effettivi degli strumenti; il solo testo di azione generato dal modello non è una prova del completamento di un’operazione.
La specifica GPT-6 Sol del produttore indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token. Le conoscenze documentate sono aggiornate al 20 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento del modello di base sono none, low, medium, high, xhigh e max, con medium come valore predefinito. Il contesto deve contenere l’attività, i risultati pertinenti degli strumenti e il ragionamento, oltre alla risposta visibile. Mantenete le definizioni e i criteri di completamento vicino al materiale che disciplinano, soprattutto in una richiesta ingegneristica lunga.
OpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello. Per GPT-6 Sol, gli strumenti integrati e il ragionamento con chiamate di funzioni usano Responses. Nell’interfaccia Chat Completions del produttore, le chiamate di funzioni sono supportate soltanto quando l’impegno nel ragionamento è none. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti, l’orientamento di un turno attivo e la conservazione del ragionamento tra le chiamate. Sono capacità del flusso di lavoro con requisiti di interfaccia propri.
Specificate un risultato finale concreto e come verificarlo. Potete richiedere una proposta di modifica ai file, il comportamento che cambia e le prove necessarie per verificarla, oppure un confronto delle opzioni di implementazione collegato ai vincoli forniti. Se un’immagine fornisce contesto dell’interfaccia, indicate quale dettaglio visivo conta. La risposta finale deve collegare le scelte significative all’obiettivo ingegneristico e distinguere un’azione proposta da un risultato già ottenuto.
", "aboutText": "GPT-6 Sol Pro indica GPT-6 Sol di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Sol di base è progettato per programmazione complessa e flussi di lavoro degli agenti, accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello per sviluppare la risposta finale. È distinto dall’impegno nel ragionamento, che regola quanta analisi il modello applica nella modalità di esecuzione selezionata. GPT-6 Sol resta l’edizione di base per questa scheda, distinta da GPT-6.1 Sol.\n\nPer un’attività di sviluppo, descrivete il comportamento da implementare e fornite i file sorgente pertinenti, gli esempi di input e i vincoli che la modifica deve rispettare. Un esempio di richiesta è seguire come un input arriva a un risultato, identificare le dipendenze coinvolte e proporre una modifica che preservi il comportamento richiesto. Per una revisione, includete il comportamento previsto e il codice da esaminare, poi chiedete problemi concreti con una spiegazione di come ciascuno influisce su tale comportamento.\n\nIl lavoro degli agenti collega diverse decisioni attraverso prove provenienti dall’ambiente di lavoro. Uno strumento può recuperare un file, eseguire un calcolo o restituire il risultato di una verifica; tale risultato diventa materiale per la decisione successiva. Per il modello di base, OpenAI elenca la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, un interprete di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Supporta inoltre le chiamate di funzioni, Structured Outputs, lo streaming e la memorizzazione nella cache dell’input. Le applicazioni controllano le operazioni disponibili e restituiscono i risultati effettivi degli strumenti; il solo testo di azione generato dal modello non è una prova del completamento di un’operazione.\n\nLa specifica GPT-6 Sol del produttore indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token. Le conoscenze documentate sono aggiornate al 20 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento del modello di base sono none, low, medium, high, xhigh e max, con medium come valore predefinito. Il contesto deve contenere l’attività, i risultati pertinenti degli strumenti e il ragionamento, oltre alla risposta visibile. Mantenete le definizioni e i criteri di completamento vicino al materiale che disciplinano, soprattutto in una richiesta ingegneristica lunga.\n\nOpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello. Per GPT-6 Sol, gli strumenti integrati e il ragionamento con chiamate di funzioni usano Responses. Nell’interfaccia Chat Completions del produttore, le chiamate di funzioni sono supportate soltanto quando l’impegno nel ragionamento è none. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti, l’orientamento di un turno attivo e la conservazione del ragionamento tra le chiamate. Sono capacità del flusso di lavoro con requisiti di interfaccia propri.\n\nSpecificate un risultato finale concreto e come verificarlo. Potete richiedere una proposta di modifica ai file, il comportamento che cambia e le prove necessarie per verificarla, oppure un confronto delle opzioni di implementazione collegato ai vincoli forniti. Se un’immagine fornisce contesto dell’interfaccia, indicate quale dettaglio visivo conta. La risposta finale deve collegare le scelte significative all’obiettivo ingegneristico e distinguere un’azione proposta da un risultato già ottenuto.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Review a cache invalidation contract\n\nReview this design: reads cache user profiles for one hour; updates write the database but never evict the cache; the API promises that a successful update is visible to the next read. Identify the contract violation and compare evict-after-commit with versioned cache keys. Recommend one approach and specify the failure-path tests needed.A focused design review with a comparison, recommendation and tests for update and cache failure paths.The recommendation addresses the next-read promise and explains the remaining race or failure condition.openai/gpt-6-sol-proGPT-6 Sol con ragionamento Pro per programmazione complessa e lavoro degli agenti. Fornite il codice, i requisiti e le prove pertinenti per richiedere una proposta di implementazione, una revisione mirata o una spiegazione di una soluzione in più passaggi.
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-6 Sol Pro indica GPT-6 Sol di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Sol di base è progettato per programmazione complessa e flussi di lavoro degli agenti, accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello per sviluppare la risposta finale. È distinto dall’impegno nel ragionamento, che regola quanta analisi il modello applica nella modalità di esecuzione selezionata. GPT-6 Sol resta l’edizione di base per questa scheda, distinta da GPT-6.1 Sol.
Per un’attività di sviluppo, descrivete il comportamento da implementare e fornite i file sorgente pertinenti, gli esempi di input e i vincoli che la modifica deve rispettare. Un esempio di richiesta è seguire come un input arriva a un risultato, identificare le dipendenze coinvolte e proporre una modifica che preservi il comportamento richiesto. Per una revisione, includete il comportamento previsto e il codice da esaminare, poi chiedete problemi concreti con una spiegazione di come ciascuno influisce su tale comportamento.
Il lavoro degli agenti collega diverse decisioni attraverso prove provenienti dall’ambiente di lavoro. Uno strumento può recuperare un file, eseguire un calcolo o restituire il risultato di una verifica; tale risultato diventa materiale per la decisione successiva. Per il modello di base, OpenAI elenca la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, un interprete di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Supporta inoltre le chiamate di funzioni, Structured Outputs, lo streaming e la memorizzazione nella cache dell’input. Le applicazioni controllano le operazioni disponibili e restituiscono i risultati effettivi degli strumenti; il solo testo di azione generato dal modello non è una prova del completamento di un’operazione.
La specifica GPT-6 Sol del produttore indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token. Le conoscenze documentate sono aggiornate al 20 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento del modello di base sono none, low, medium, high, xhigh e max, con medium come valore predefinito. Il contesto deve contenere l’attività, i risultati pertinenti degli strumenti e il ragionamento, oltre alla risposta visibile. Mantenete le definizioni e i criteri di completamento vicino al materiale che disciplinano, soprattutto in una richiesta ingegneristica lunga.
OpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello. Per GPT-6 Sol, gli strumenti integrati e il ragionamento con chiamate di funzioni usano Responses. Nell’interfaccia Chat Completions del produttore, le chiamate di funzioni sono supportate soltanto quando l’impegno nel ragionamento è none. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti, l’orientamento di un turno attivo e la conservazione del ragionamento tra le chiamate. Sono capacità del flusso di lavoro con requisiti di interfaccia propri.
Specificate un risultato finale concreto e come verificarlo. Potete richiedere una proposta di modifica ai file, il comportamento che cambia e le prove necessarie per verificarla, oppure un confronto delle opzioni di implementazione collegato ai vincoli forniti. Se un’immagine fornisce contesto dell’interfaccia, indicate quale dettaglio visivo conta. La risposta finale deve collegare le scelte significative all’obiettivo ingegneristico e distinguere un’azione proposta da un risultato già ottenuto.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-6-sol-pro | 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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 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 incluso272.000 | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di272.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.008 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0008 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.01 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-sol-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-sol-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-sol-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 openai/gpt-6-sol-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
openai/gpt-6-sol-proGPT-6 Sol con ragionamento Pro per programmazione complessa e lavoro degli agenti. Fornite il codice, i requisiti e le prove pertinenti per richiedere una proposta di implementazione, una revisione mirata o una spiegazione di una soluzione in più passaggi.
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-6 Sol Pro indica GPT-6 Sol di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Sol di base è progettato per programmazione complessa e flussi di lavoro degli agenti, accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello per sviluppare la risposta finale. È distinto dall’impegno nel ragionamento, che regola quanta analisi il modello applica nella modalità di esecuzione selezionata. GPT-6 Sol resta l’edizione di base per questa scheda, distinta da GPT-6.1 Sol.
Per un’attività di sviluppo, descrivete il comportamento da implementare e fornite i file sorgente pertinenti, gli esempi di input e i vincoli che la modifica deve rispettare. Un esempio di richiesta è seguire come un input arriva a un risultato, identificare le dipendenze coinvolte e proporre una modifica che preservi il comportamento richiesto. Per una revisione, includete il comportamento previsto e il codice da esaminare, poi chiedete problemi concreti con una spiegazione di come ciascuno influisce su tale comportamento.
Il lavoro degli agenti collega diverse decisioni attraverso prove provenienti dall’ambiente di lavoro. Uno strumento può recuperare un file, eseguire un calcolo o restituire il risultato di una verifica; tale risultato diventa materiale per la decisione successiva. Per il modello di base, OpenAI elenca la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, un interprete di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Supporta inoltre le chiamate di funzioni, Structured Outputs, lo streaming e la memorizzazione nella cache dell’input. Le applicazioni controllano le operazioni disponibili e restituiscono i risultati effettivi degli strumenti; il solo testo di azione generato dal modello non è una prova del completamento di un’operazione.
La specifica GPT-6 Sol del produttore indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token. Le conoscenze documentate sono aggiornate al 20 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento del modello di base sono none, low, medium, high, xhigh e max, con medium come valore predefinito. Il contesto deve contenere l’attività, i risultati pertinenti degli strumenti e il ragionamento, oltre alla risposta visibile. Mantenete le definizioni e i criteri di completamento vicino al materiale che disciplinano, soprattutto in una richiesta ingegneristica lunga.
OpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello. Per GPT-6 Sol, gli strumenti integrati e il ragionamento con chiamate di funzioni usano Responses. Nell’interfaccia Chat Completions del produttore, le chiamate di funzioni sono supportate soltanto quando l’impegno nel ragionamento è none. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti, l’orientamento di un turno attivo e la conservazione del ragionamento tra le chiamate. Sono capacità del flusso di lavoro con requisiti di interfaccia propri.
Specificate un risultato finale concreto e come verificarlo. Potete richiedere una proposta di modifica ai file, il comportamento che cambia e le prove necessarie per verificarla, oppure un confronto delle opzioni di implementazione collegato ai vincoli forniti. Se un’immagine fornisce contesto dell’interfaccia, indicate quale dettaglio visivo conta. La risposta finale deve collegare le scelte significative all’obiettivo ingegneristico e distinguere un’azione proposta da un risultato già ottenuto.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-6-sol-pro | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_block[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposystem | Tipostring|content_block[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop_sequences | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
Campotools[].description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].input_schema | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.budget_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_config.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocache_control | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content o blocco type=text
Testo + immagine
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o origine type=url
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
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: exact retained published method
Invia l'ID esatto del modello e i campi obbligatori.
Conserva ogni elemento restituito e i suoi identificatori originali.
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 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 incluso272.000 | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di272.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.008 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0008 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.01 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "openai/gpt-6-sol-pro",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-6-sol-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-6-sol-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\njson 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 openai/gpt-6-sol-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
openai/gpt-6-sol-proGPT-6 Sol con ragionamento Pro per programmazione complessa e lavoro degli agenti. Fornite il codice, i requisiti e le prove pertinenti per richiedere una proposta di implementazione, una revisione mirata o una spiegazione di una soluzione in più passaggi.
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-6 Sol Pro indica GPT-6 Sol di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Sol di base è progettato per programmazione complessa e flussi di lavoro degli agenti, accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello per sviluppare la risposta finale. È distinto dall’impegno nel ragionamento, che regola quanta analisi il modello applica nella modalità di esecuzione selezionata. GPT-6 Sol resta l’edizione di base per questa scheda, distinta da GPT-6.1 Sol.
Per un’attività di sviluppo, descrivete il comportamento da implementare e fornite i file sorgente pertinenti, gli esempi di input e i vincoli che la modifica deve rispettare. Un esempio di richiesta è seguire come un input arriva a un risultato, identificare le dipendenze coinvolte e proporre una modifica che preservi il comportamento richiesto. Per una revisione, includete il comportamento previsto e il codice da esaminare, poi chiedete problemi concreti con una spiegazione di come ciascuno influisce su tale comportamento.
Il lavoro degli agenti collega diverse decisioni attraverso prove provenienti dall’ambiente di lavoro. Uno strumento può recuperare un file, eseguire un calcolo o restituire il risultato di una verifica; tale risultato diventa materiale per la decisione successiva. Per il modello di base, OpenAI elenca la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, un interprete di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Supporta inoltre le chiamate di funzioni, Structured Outputs, lo streaming e la memorizzazione nella cache dell’input. Le applicazioni controllano le operazioni disponibili e restituiscono i risultati effettivi degli strumenti; il solo testo di azione generato dal modello non è una prova del completamento di un’operazione.
La specifica GPT-6 Sol del produttore indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token. Le conoscenze documentate sono aggiornate al 20 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento del modello di base sono none, low, medium, high, xhigh e max, con medium come valore predefinito. Il contesto deve contenere l’attività, i risultati pertinenti degli strumenti e il ragionamento, oltre alla risposta visibile. Mantenete le definizioni e i criteri di completamento vicino al materiale che disciplinano, soprattutto in una richiesta ingegneristica lunga.
OpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello. Per GPT-6 Sol, gli strumenti integrati e il ragionamento con chiamate di funzioni usano Responses. Nell’interfaccia Chat Completions del produttore, le chiamate di funzioni sono supportate soltanto quando l’impegno nel ragionamento è none. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti, l’orientamento di un turno attivo e la conservazione del ragionamento tra le chiamate. Sono capacità del flusso di lavoro con requisiti di interfaccia propri.
Specificate un risultato finale concreto e come verificarlo. Potete richiedere una proposta di modifica ai file, il comportamento che cambia e le prove necessarie per verificarla, oppure un confronto delle opzioni di implementazione collegato ai vincoli forniti. Se un’immagine fornisce contesto dell’interfaccia, indicate quale dettaglio visivo conta. La risposta finale deve collegare le scelte significative all’obiettivo ingegneristico e distinguere un’azione proposta da un risultato già ottenuto.
POST /v1/responsestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-6-sol-pro | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|input_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti message, reasoning, function_call, function_call_output | Predefinito— |
Campoinput[].content | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output; conserva il call_id effettivamente restituito | Predefinito— |
Campoinput[].output | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output | Predefinito— |
Campomax_output_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | 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— |
Camporeasoning.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning.summary | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.verbosity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinclude | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostore | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprevious_response_id | Tipostring | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Requisito dell’ID: Solo un ID di risposta effettivo proveniente da una continuazione supportata Condizioni: Invia nuovamente la cronologia reale della conversazione con ogni richiesta. | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_key | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
Testo in ingresso o parte input_text
Testo + immagine
{type:input_image,image_url}
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
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: exact retained published method
Invia l'ID esatto del modello e i campi obbligatori.
Conserva ogni elemento restituito e i suoi identificatori originali.
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 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 incluso272.000 | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di272.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.008 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0008 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.01 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "openai/gpt-6-sol-pro",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-6-sol-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-6-sol-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni elemento di uscita e parte di contenuto, il call_id effettivo della funzione, il ragionamento cifrato e i dati di utilizzo. Nello streaming conserva l’identità completa di eventi ed elementi.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Campooutput[] | Tipomessage|reasoning|function_call|other item |
Campooutput[].content[] | Tipocontent part |
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 openai/gpt-6-sol-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Review a cache invalidation contract\n\nReview this design: reads cache user profiles for one hour; updates write the database but never evict the cache; the API promises that a successful update is visible to the next read. Identify the contract violation and compare evict-after-commit with versioned cache keys. Recommend one approach and specify the failure-path tests needed.A focused design review with a comparison, recommendation and tests for update and cache failure paths.The recommendation addresses the next-read promise and explains the remaining race or failure condition.