GPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
", "aboutText": "### 作業を続けるプログラミング\n\nGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。\n\n機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。\n\n### 推論と選択した形式\n\n`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`を指定でき、既定では`medium`を使います。`none`は、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。\n\n推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択は`Responses`に用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。\n\nツールとともに推論するための形式は、`Responses`です。`Chat Completions`形式では、関数呼び出しは`none`でのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。\n\n### 素材と量の上限\n\nメーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。\n\n大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。\n\n### コード、検索、接続された関数\n\nOpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。\n\n対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。\n\nユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。\n\nリクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Patch a pagination termination bug\n\nA paginator requests pages with a cursor. Its loop stops only when items is empty, but the service can return a nonempty final page with next_cursor absent. Draft corrected pseudocode preserving every returned item exactly once. Include checks for an empty first page, a full final page without a cursor and two pages with distinct cursors.Corrected pagination pseudocode and three behavior checks against the stated response cases.The loop processes the final nonempty page before stopping on its absent next cursor.gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/messagestext, imagetext| 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-6-sol | 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 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_block[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドsystem | 種類string|content_block[] | 要件任意 | 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 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | 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 |
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_sequences | 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tools | 種類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[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].input_schema | 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thinking.type | 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thinking.budget_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドoutput_config.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metadata | 種類object | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドcache_control | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].contentまたはtype=textブロック
テキスト + 画像
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text, image |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |
ライフサイクル: exact retained published method
メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。
POST /v1/messages| リクエストサイズ、トークン数 | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 5分キャッシュ | 1時間キャッシュ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| リクエストサイズ、トークン数(0; 272,000] | 入力$0.002 | 出力$0.01 | キャッシュ読み取り$0.0002 | キャッシュ書き込み$0.0025 | 5分キャッシュ$0.0025 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
| リクエストサイズ、トークン数(272,000; ∞) | 入力$0.004 | 出力$0.015 | キャッシュ読み取り$0.0004 | キャッシュ書き込み$0.005 | 5分キャッシュ$0.005 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
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。
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 →
モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-6-sol",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-6-sol",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-6-sol',max_tokens=1024,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_message()\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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/responsestext, imagetext| 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-6-sol | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|input_item[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function_call, function_call_output | デフォルト— |
フィールドinput[].content | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output。実際に返されたcall_idを保持してください | デフォルト— |
フィールドinput[].output | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output | デフォルト— |
フィールドmax_output_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tools | 種類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.summary | 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text.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text.verbosity | 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include | 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store | 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previous_response_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ 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prompt_cache_key | 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— |
テキスト · UTF8テキスト
入力テキストまたはinput_textパート
テキスト + 画像
{type:input_image,image_url}
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text, image |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |
ライフサイクル: exact retained published method
メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。
POST /v1/responses| リクエストサイズ、トークン数 | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 5分キャッシュ | 1時間キャッシュ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| リクエストサイズ、トークン数(0; 272,000] | 入力$0.002 | 出力$0.01 | キャッシュ読み取り$0.0002 | キャッシュ書き込み$0.0025 | 5分キャッシュ$0.0025 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
| リクエストサイズ、トークン数(272,000; ∞) | 入力$0.004 | 出力$0.015 | キャッシュ読み取り$0.0004 | キャッシュ書き込み$0.005 | 5分キャッシュ$0.005 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
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。
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 →
モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\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。
すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。
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id | 種類string |
フィールドstatus | 種類string |
フィールドoutput[] | 種類message|reasoning|function_call|other item |
フィールドoutput[].content[] | 種類content part |
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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| 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-6-sol | 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 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— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
テキスト + 画像
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text, image |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |
ライフサイクル: exact retained published method
メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。
POST /v1/chat/completions| リクエストサイズ、トークン数 | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 5分キャッシュ | 1時間キャッシュ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| リクエストサイズ、トークン数(0; 272,000] | 入力$0.002 | 出力$0.01 | キャッシュ読み取り$0.0002 | キャッシュ書き込み$0.0025 | 5分キャッシュ$0.0025 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
| リクエストサイズ、トークン数(272,000; ∞) | 入力$0.004 | 出力$0.015 | キャッシュ読み取り$0.0004 | キャッシュ書き込み$0.005 | 5分キャッシュ$0.005 | 1時間キャッシュ基本料金: — |
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。
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 →
モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Chat · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Anthropic Messages · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · 基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定OpenAI Responses · リクエスト長別料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-6-sol",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-6-sol",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-6-sol',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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
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-6-sol | 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 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: テキストでの対話 | 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 · 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 |
パラメータcontrol_scope | 仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。 |
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 |
メソッドのエイリアス: /chat/completions
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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-6-sol","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-6-sol", 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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
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-6-sol | 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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "gpt-6-sol",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-6-sol', '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-6-sol', '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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/responsestexttext| 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-6-sol | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|input_item[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function_call, function_call_output | デフォルト— |
フィールドinput[].content | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output。実際に返されたcall_idを保持してください | デフォルト— |
フィールドinput[].output | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output | デフォルト— |
フィールドmax_output_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tools | 種類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.summary | 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text.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text.verbosity | 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include | 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store | 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previous_response_id | 種類string | 要件非対応 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ 条件: リクエストごとに、実際の会話履歴を再度送信してください。 | 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prompt_cache_key | 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— |
テキスト · UTF8テキスト
input text or input_text part
テキスト + 画像
{type:input_image,image_url}
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
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: exact retained published method
正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。
返された項目と元の識別子をすべて保持してください。
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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "gpt-6-sol",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': 'gpt-6-sol', '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': 'gpt-6-sol', '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 or 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。
すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。
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id | 種類string |
フィールドstatus | 種類string |
フィールドoutput[] | 種類message|reasoning|function_call|other item |
フィールドoutput[].content[] | 種類content part |
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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
openai/gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
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 openai/gpt-6-sol | 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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-sol", "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',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',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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
openai/gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/messagestexttext| 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 openai/gpt-6-sol | 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 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_block[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドsystem | 種類string|content_block[] | 要件任意 | 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 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | 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 |
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_sequences | 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tools | 種類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[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].input_schema | 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thinking.type | 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thinking.budget_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドoutput_config.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metadata | 種類object | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドcache_control | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].contentまたはtype=textブロック
テキスト + 画像
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
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: exact retained published method
正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。
返された項目と元の識別子をすべて保持してください。
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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "openai/gpt-6-sol",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
openai/gpt-6-solGPT-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使った複数段階のタスクに向けられています。テキストと画像を扱い、推論の深さを調整できます。
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-6 Solは、複雑なプログラミングと、ツールを使う複数段階のタスク向けのOpenAIのモデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。個々の応答が動作につながり、その結果が解決の新しい段階になる作業を想定しています。
機能には、ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しがあります。説明、準備したテキスト、あらかじめ決めた構造のデータなど、必要な結果の形を選べます。タスクに外部の動作が必要な場合、モデルは提供されたツールの組み合わせを利用します。
none、low、medium、high、xhigh、maxを指定でき、既定ではmediumを使います。noneは、推論なしの処理を意味します。ほかのレベルは、解決に向けた検討の強度を定めます。最終的な応答のサイズとスタイルは、別に指定します。
推論の強度とは別に、メーカーは通常と拡張の実行モードを用意しています。通常モードが既定です。拡張モードは、難しいタスクに追加の作業を行い、多くの時間やトークンを必要とする場合があります。モードは処理方法を、検討の強度はその中での分析の深さを定めます。モードの選択はResponsesに用意され、アプリケーション側の対応が必要です。現在のAilootのメソッドで利用できることは、別途確認されていません。
ツールとともに推論するための形式は、Responsesです。Chat Completions形式では、関数呼び出しはnoneでのみ対応しています。このモデル固有の重要な特徴です。形式とモードの選択により、推論と動作を一つの処理で組み合わせられるかが決まります。
メーカーのコンテキストウィンドウは1 050 000トークンです。入力の最大長は922 000、出力は128 000トークンです。知識の基準日は四月20日（2026年）です。画像は入力素材に属し、Solの直接の結果はテキストです。
大きなリクエストでは、元の素材と履歴の両方を考慮する必要があります。内部推論も出力予算を使うため、最大出力を、同じ長さの表示されるテキストの約束と理解してはいけません。長いコンテキストへの対応は、指示の素材を一つの作業領域に保つのに役立ちます。
OpenAIは、インターネットとファイルの検索、コードとコマンドの実行、ファイルの変更、コンピュータ上の動作、ツールの検索を挙げています。プロジェクトの段階的な作業にこれらの機能を使い、次の手順の準備で結果を考慮できます。
対応する接続がある場合、メーカーは、独立した画像生成ツール、スキルの利用、MCPを通じた外部の手段も用意しています。モデルの直接の応答はテキストです。画像生成の結果は、別のツールが作成します。メーカー側に機能があることは、あらゆるAilootのメソッドでそれらが接続されていることを意味しません。
ユーザーの関数では、アプリケーションが選択された動作と引数を受け取り、実行し、結果をモデルに渡します。このやり取りへの対応は、すべてのツールが接続済みであることを意味しません。具体的なリクエストの関数の組み合わせは、選択したメソッドと提供された機能によって決まります。
リクエストの冒頭の繰り返し部分は、キャッシュに対応しています。構造化出力はJSONのスキーマでデータの形を定めます。形を守ることは、内容の検証の代わりにはなりません。長期的なタスクでは、有用な状態の保持と、蓄積したコンテキストの縮小が用意されています。
POST /v1/responsestexttext| 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 openai/gpt-6-sol | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|input_item[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 message, reasoning, function_call, function_call_output | デフォルト— |
フィールドinput[].content | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドinput[].call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output。実際に返されたcall_idを保持してください | デフォルト— |
フィールドinput[].output | 種類string|content_part[] | 要件任意 | 値と制限 適用条件: function_call_output | デフォルト— |
フィールドmax_output_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tools | 種類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.summary | 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text.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text.verbosity | 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include | 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store | 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previous_response_id | 種類string | 要件非対応 | 値と制限 IDの要件: 対応する継続処理の実際の応答IDのみ 条件: リクエストごとに、実際の会話履歴を再度送信してください。 | 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prompt_cache_key | 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— |
テキスト · UTF8テキスト
入力テキストまたはinput_textパート
テキスト + 画像
{type:input_image,image_url}
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータoptional_controls | 仕様null |
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
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: exact retained published method
正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。
返された項目と元の識別子をすべて保持してください。
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。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合272,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.02 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.008 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0008 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.01 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "openai/gpt-6-sol",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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', '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', '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。
すべての出力項目とコンテンツのパート、実際の関数call_id、暗号化された推論、使用量を保持してください。ストリーミングではイベント／項目の識別情報を完全に残します。
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id | 種類string |
フィールドstatus | 種類string |
フィールドoutput[] | 種類message|reasoning|function_call|other item |
フィールドoutput[].content[] | 種類content part |
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 gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
/chat/completions
英語の技術例
Patch a pagination termination bug\n\nA paginator requests pages with a cursor. Its loop stops only when items is empty, but the service can return a nonempty final page with next_cursor absent. Draft corrected pseudocode preserving every returned item exactly once. Include checks for an empty first page, a full final page without a cursor and two pages with distinct cursors.Corrected pagination pseudocode and three behavior checks against the stated response cases.The loop processes the final nonempty page before stopping on its absent next cursor.