GPT-4o Mini Search Previewは、Web検索の質問に特化したOpenAIの小型モデルです。開発元は、テキストの検索要求を理解し、関連するWeb情報を取得して、テキストの回答を作るよう学習させています。モデルカードは、高速で小型の検索モデルであることを重視しています。大きいSearch Preview版や汎用のGPT-4o miniによる会話とは、別のモデルとしての識別を保ちます。
専用のChat Completionsワークフローでは、応答前に検索を行います。公開された仕様を見つける、最近の発表を説明する、少数の公開説明を比べるなど、焦点を絞った参照の質問に利用できます。何を探し、どの違いが重要かを定義してください。繰り返す調査では、同じ質問構成と要求する節を保ち、話題をまたいで結果を比較できるようにします。
結果には、文中の出典引用を持つテキストと、ページおよび応答内の関連する範囲を識別する引用注釈が含まれます。開発元は、Web由来の情報を利用者に示す際、出典への参照を見える状態にし、クリックできるようにすることを求めています。そのため、短い要約でも、記述とそれを支えるために使った資料とのつながりを保持できます。
公開された構成は、テキストを受け取り、テキストを返します。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークン、文書化された知識の期限は2023年10月1日です。画像、音声、動画は対応する入力モダリティに含まれません。モデルカードはストリーミングとStructured Outputsへの対応を示していますが、任意の関数呼び出し、ファインチューニング、予測出力には対応していません。
旧来の検索モデルのインターフェースには、固有の機能の範囲があります。新しい汎用検索ツールのドメイン絞り込み、完全な出典一覧の制御、ライブアクセスの制御、返すトークンの予算は公開していません。検索は、アプリケーションが定めたツール群から選ぶ関数ではなく、応答経路に組み込まれています。そのため、明確な出力要件を持ち、Webの情報に基づくテキストの問い合わせが想定された作業になります。
Ailoot APIを使うアシスタントでは、参照用のメモ、記載された特徴の比較、短い調査の骨子など、質問に合う簡潔な成果物を求めてください。必要に応じて期間、地域、基準を指定し、どの事実に明示的な出典の裏付けが必要かを示します。Previewの表示は、焦点を絞った質問と出典付きの結果を整理する際に、この小型の検索版を区別します。
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Find an authoritative format reference\n\nFind the official public specification for the PNG image format. Prepare a short reference note identifying the specification publisher, the purpose of PNG and the part explaining lossless compression. Cite the pages supporting those points with clickable references. Distinguish what the specification states from any explanatory summary you add.A concise reference note with authoritative source links attached to the supported claims.Check that references lead to the specification publisher and support the compression description.gpt-4o-mini-search-previewGPT-4o Mini Search Previewは、Webの情報に基づく質問や簡潔な調査結果のための、OpenAIの小型テキストモデルです。回答前に検索し、引用を返し、128,000トークンのコンテキスト内で構造化出力に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-4o Mini Search Previewは、Web検索の質問に特化したOpenAIの小型モデルです。開発元は、テキストの検索要求を理解し、関連するWeb情報を取得して、テキストの回答を作るよう学習させています。モデルカードは、高速で小型の検索モデルであることを重視しています。大きいSearch Preview版や汎用のGPT-4o miniによる会話とは、別のモデルとしての識別を保ちます。
専用のChat Completionsワークフローでは、応答前に検索を行います。公開された仕様を見つける、最近の発表を説明する、少数の公開説明を比べるなど、焦点を絞った参照の質問に利用できます。何を探し、どの違いが重要かを定義してください。繰り返す調査では、同じ質問構成と要求する節を保ち、話題をまたいで結果を比較できるようにします。
結果には、文中の出典引用を持つテキストと、ページおよび応答内の関連する範囲を識別する引用注釈が含まれます。開発元は、Web由来の情報を利用者に示す際、出典への参照を見える状態にし、クリックできるようにすることを求めています。そのため、短い要約でも、記述とそれを支えるために使った資料とのつながりを保持できます。
公開された構成は、テキストを受け取り、テキストを返します。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークン、文書化された知識の期限は2023年10月1日です。画像、音声、動画は対応する入力モダリティに含まれません。モデルカードはストリーミングとStructured Outputsへの対応を示していますが、任意の関数呼び出し、ファインチューニング、予測出力には対応していません。
旧来の検索モデルのインターフェースには、固有の機能の範囲があります。新しい汎用検索ツールのドメイン絞り込み、完全な出典一覧の制御、ライブアクセスの制御、返すトークンの予算は公開していません。検索は、アプリケーションが定めたツール群から選ぶ関数ではなく、応答経路に組み込まれています。そのため、明確な出力要件を持ち、Webの情報に基づくテキストの問い合わせが想定された作業になります。
Ailoot APIを使うアシスタントでは、参照用のメモ、記載された特徴の比較、短い調査の骨子など、質問に合う簡潔な成果物を求めてください。必要に応じて期間、地域、基準を指定し、どの事実に明示的な出典の裏付けが必要かを示します。Previewの表示は、焦点を絞った質問と出典付きの結果を整理する際に、この小型の検索版を区別します。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gpt-4o-mini-search-preview | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0003 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0012 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-4o-mini-search-preview", "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='gpt-4o-mini-search-preview',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='gpt-4o-mini-search-preview',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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra gpt-4o-mini-search-preview
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
gpt-4o-mini-search-previewGPT-4o Mini Search Previewは、Webの情報に基づく質問や簡潔な調査結果のための、OpenAIの小型テキストモデルです。回答前に検索し、引用を返し、128,000トークンのコンテキスト内で構造化出力に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-4o Mini Search Previewは、Web検索の質問に特化したOpenAIの小型モデルです。開発元は、テキストの検索要求を理解し、関連するWeb情報を取得して、テキストの回答を作るよう学習させています。モデルカードは、高速で小型の検索モデルであることを重視しています。大きいSearch Preview版や汎用のGPT-4o miniによる会話とは、別のモデルとしての識別を保ちます。
専用のChat Completionsワークフローでは、応答前に検索を行います。公開された仕様を見つける、最近の発表を説明する、少数の公開説明を比べるなど、焦点を絞った参照の質問に利用できます。何を探し、どの違いが重要かを定義してください。繰り返す調査では、同じ質問構成と要求する節を保ち、話題をまたいで結果を比較できるようにします。
結果には、文中の出典引用を持つテキストと、ページおよび応答内の関連する範囲を識別する引用注釈が含まれます。開発元は、Web由来の情報を利用者に示す際、出典への参照を見える状態にし、クリックできるようにすることを求めています。そのため、短い要約でも、記述とそれを支えるために使った資料とのつながりを保持できます。
公開された構成は、テキストを受け取り、テキストを返します。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークン、文書化された知識の期限は2023年10月1日です。画像、音声、動画は対応する入力モダリティに含まれません。モデルカードはストリーミングとStructured Outputsへの対応を示していますが、任意の関数呼び出し、ファインチューニング、予測出力には対応していません。
旧来の検索モデルのインターフェースには、固有の機能の範囲があります。新しい汎用検索ツールのドメイン絞り込み、完全な出典一覧の制御、ライブアクセスの制御、返すトークンの予算は公開していません。検索は、アプリケーションが定めたツール群から選ぶ関数ではなく、応答経路に組み込まれています。そのため、明確な出力要件を持ち、Webの情報に基づくテキストの問い合わせが想定された作業になります。
Ailoot APIを使うアシスタントでは、参照用のメモ、記載された特徴の比較、短い調査の骨子など、質問に合う簡潔な成果物を求めてください。必要に応じて期間、地域、基準を指定し、どの事実に明示的な出典の裏付けが必要かを示します。Previewの表示は、焦点を絞った質問と出典付きの結果を整理する際に、この小型の検索版を区別します。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gpt-4o-mini-search-preview | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0003 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0012 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "gpt-4o-mini-search-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4o-mini-search-preview', '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-4o-mini-search-preview', '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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra gpt-4o-mini-search-preview
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Find an authoritative format reference\n\nFind the official public specification for the PNG image format. Prepare a short reference note identifying the specification publisher, the purpose of PNG and the part explaining lossless compression. Cite the pages supporting those points with clickable references. Distinguish what the specification states from any explanatory summary you add.A concise reference note with authoritative source links attached to the supported claims.Check that references lead to the specification publisher and support the compression description.