{
  "aboutHtml": "<h3>コードと複雑な実務課題</h3><p>GPT-6.1 Sol Ultrafastは、コード、技術要件、専門資料の分析向けのモデルカードです。OpenAIは基盤のGPT-6.1 Solを推論モデルとし、高度なプログラミングと専門的な仕事を主な用途に挙げています。この種のモデルは回答の準備に内部の推論トークンを使います。利用者が受け取る結果は、説明、プログラムの文章、完成した文書などの形で指定できます。</p><h3>元の課題から解決へ</h3><p>プログラミングでは、関数の挙動の分析、要件に沿った変更の準備、リファクタリング計画などに使えます。ソースコード、インターフェースの制約、入力例を渡し、具体的な結果を求めます。不具合の分析には期待する動作と実際の動作も加えます。モデルが返すのはテキストです。提案されたコード、コマンド、確認方法は、自分の作業環境で使用できます。</p><p>専門的な課題では、大量の仕様の分析や複数資料に基づく文書作成の工程にSolを組み込めます。要件を一つにまとめる、実装案を比較する、別の読者向けに技術的な解決策を説明する、文書案を作るといった用途があります。比較基準と元の情報が回答の土台となり、必要な形式を指定すると確認して次へ使いやすい結果になります。</p><h3>大きなテキストコンテキスト</h3><p>OpenAIは基盤のGPT-6.1 Solについて1,050,000トークンのウィンドウを示しています。Ailoot APIのモデルカードでは、入力上限922,000トークン、出力上限128,000トークンです。元資料と結果の量を別々に計画できます。推論トークンも生成の予算に含まれるため、出力上限は同じ長さの可視回答を約束するものではありません。</p><p>大きなプロジェクトでは、内容と共にファイル名や節名も渡します。特定の部品や文書への質問なら、その範囲を示してください。課題を必要な資料に結び付け、提案された変更を元データと照合しやすくできます。</p><h3>Ailoot APIでの入力と結果</h3><p>このモデルカードはテキストを受け取り、テキストを返します。Chat Completions、Responses、Gemini互換のgenerateContentを利用できます。文書や画像は、この用途では事前に抽出した文章または言葉による説明を使います。クライアントのインターフェースを選び、最終成果、必須の制約、回答構成を指定してください。</p>",
  "aboutText": "### コードと複雑な実務課題\n\nGPT-6.1 Sol Ultrafastは、コード、技術要件、専門資料の分析向けのモデルカードです。OpenAIは基盤のGPT-6.1 Solを推論モデルとし、高度なプログラミングと専門的な仕事を主な用途に挙げています。この種のモデルは回答の準備に内部の推論トークンを使います。利用者が受け取る結果は、説明、プログラムの文章、完成した文書などの形で指定できます。\n\n### 元の課題から解決へ\n\nプログラミングでは、関数の挙動の分析、要件に沿った変更の準備、リファクタリング計画などに使えます。ソースコード、インターフェースの制約、入力例を渡し、具体的な結果を求めます。不具合の分析には期待する動作と実際の動作も加えます。モデルが返すのはテキストです。提案されたコード、コマンド、確認方法は、自分の作業環境で使用できます。\n\n専門的な課題では、大量の仕様の分析や複数資料に基づく文書作成の工程にSolを組み込めます。要件を一つにまとめる、実装案を比較する、別の読者向けに技術的な解決策を説明する、文書案を作るといった用途があります。比較基準と元の情報が回答の土台となり、必要な形式を指定すると確認して次へ使いやすい結果になります。\n\n### 大きなテキストコンテキスト\n\nOpenAIは基盤のGPT-6.1 Solについて1,050,000トークンのウィンドウを示しています。Ailoot APIのモデルカードでは、入力上限922,000トークン、出力上限128,000トークンです。元資料と結果の量を別々に計画できます。推論トークンも生成の予算に含まれるため、出力上限は同じ長さの可視回答を約束するものではありません。\n\n大きなプロジェクトでは、内容と共にファイル名や節名も渡します。特定の部品や文書への質問なら、その範囲を示してください。課題を必要な資料に結び付け、提案された変更を元データと照合しやすくできます。\n\n### Ailoot APIでの入力と結果\n\nこのモデルカードはテキストを受け取り、テキストを返します。Chat Completions、Responses、Gemini互換のgenerateContentを利用できます。文書や画像は、この用途では事前に抽出した文章または言葉による説明を使います。クライアントのインターフェースを選び、最終成果、必須の制約、回答構成を指定してください。",
  "locale": "ja",
  "methods": [
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      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>コンテキスト</dt><dd>922,000 <em>トークン</em></dd></div><div><dt>最大出力</dt><dd>128,000 <em>トークン</em></dd></div></dl><dl><div><dt>入力</dt><dd>$0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>出力</dt><dd>$0.02 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ読み取り</dt><dd>$0.0002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み</dt><dd>$0.005 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み、5分</dt><dd>$0.005 <em>/ 1K tokens</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み、1時間</dt><dd>$0.005 <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl><h4>リクエスト長別の料金 · OpenAI Chat</h4><div class=\"tw\" data-card-table=\"tiers\"><table><thead><tr><th>リクエストサイズ、トークン数</th><th class=\"num\">入力</th><th class=\"num\">出力</th><th class=\"num\">キャッシュ読み取り</th><th class=\"num\">キャッシュ書き込み</th><th class=\"num\">5分キャッシュ</th><th class=\"num\">1時間キャッシュ</th></tr></thead><tbody><tr><td data-cell-label=\"リクエストサイズ、トークン数\"><span class=\"card-cell-label\">リクエストサイズ、トークン数</span><span class=\"card-tier-interval\">(0; 272,000]</span></td><td data-cell-label=\"入力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">入力</span>$0.004</td><td data-cell-label=\"出力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">出力</span>$0.02</td><td data-cell-label=\"キャッシュ読み取り\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ読み取り</span>$0.0002</td><td data-cell-label=\"キャッシュ書き込み\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ書き込み</span>$0.005</td><td data-cell-label=\"5分キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">5分キャッシュ</span>$0.005</td><td data-cell-label=\"1時間キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">1時間キャッシュ</span>$0.005</td></tr><tr><td data-cell-label=\"リクエストサイズ、トークン数\"><span class=\"card-cell-label\">リクエストサイズ、トークン数</span><span class=\"card-tier-interval\">(272,000; ∞)</span></td><td data-cell-label=\"入力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">入力</span>$0.008</td><td data-cell-label=\"出力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">出力</span>$0.03</td><td data-cell-label=\"キャッシュ読み取り\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ読み取り</span>$0.0004</td><td data-cell-label=\"キャッシュ書き込み\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ書き込み</span>$0.01</td><td data-cell-label=\"5分キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">5分キャッシュ</span>$0.01</td><td data-cell-label=\"1時間キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">1時間キャッシュ</span>$0.01</td></tr></tbody></table></div><p class=\"note-s\">料金は1KトークンあたりのUSDです。 料金が未設定の場合、このメソッドの基本料金を引き継ぎます。«—»は基本料金が未設定であることを示します。</p></section>",
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  "rawModel": {
    "about": "### コードと複雑な実務課題\n\nGPT-6.1 Sol Ultrafastは、コード、技術要件、専門資料の分析向けのモデルカードです。OpenAIは基盤のGPT-6.1 Solを推論モデルとし、高度なプログラミングと専門的な仕事を主な用途に挙げています。この種のモデルは回答の準備に内部の推論トークンを使います。利用者が受け取る結果は、説明、プログラムの文章、完成した文書などの形で指定できます。\n\n### 元の課題から解決へ\n\nプログラミングでは、関数の挙動の分析、要件に沿った変更の準備、リファクタリング計画などに使えます。ソースコード、インターフェースの制約、入力例を渡し、具体的な結果を求めます。不具合の分析には期待する動作と実際の動作も加えます。モデルが返すのはテキストです。提案されたコード、コマンド、確認方法は、自分の作業環境で使用できます。\n\n専門的な課題では、大量の仕様の分析や複数資料に基づく文書作成の工程にSolを組み込めます。要件を一つにまとめる、実装案を比較する、別の読者向けに技術的な解決策を説明する、文書案を作るといった用途があります。比較基準と元の情報が回答の土台となり、必要な形式を指定すると確認して次へ使いやすい結果になります。\n\n### 大きなテキストコンテキスト\n\nOpenAIは基盤のGPT-6.1 Solについて1,050,000トークンのウィンドウを示しています。Ailoot APIのモデルカードでは、入力上限922,000トークン、出力上限128,000トークンです。元資料と結果の量を別々に計画できます。推論トークンも生成の予算に含まれるため、出力上限は同じ長さの可視回答を約束するものではありません。\n\n大きなプロジェクトでは、内容と共にファイル名や節名も渡します。特定の部品や文書への質問なら、その範囲を示してください。課題を必要な資料に結び付け、提案された変更を元データと照合しやすくできます。\n\n### Ailoot APIでの入力と結果\n\nこのモデルカードはテキストを受け取り、テキストを返します。Chat Completions、Responses、Gemini互換のgenerateContentを利用できます。文書や画像は、この用途では事前に抽出した文章または言葉による説明を使います。クライアントのインターフェースを選び、最終成果、必須の制約、回答構成を指定してください。",
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