GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。
提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。
コードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。
画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。
アプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。
", "aboutText": "GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。\n\n提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。\n\nコードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。\n\n画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。\n\nOpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。\n\nアプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.gpt-5.2-codex長期的なエージェント型コーディングに最適化したGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、ツールに接続された環境で、プロジェクト規模のリファクタリング、移行、デバッグを支えます。作業の継続に向けたネイティブなコンテキスト圧縮に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。
提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。
コードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。
画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。
アプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 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上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.2-codex","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gpt-5.2-codex", 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 Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
gpt-5.2-codex長期的なエージェント型コーディングに最適化したGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、ツールに接続された環境で、プロジェクト規模のリファクタリング、移行、デバッグを支えます。作業の継続に向けたネイティブなコンテキスト圧縮に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。
提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。
コードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。
画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。
アプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 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上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSONまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codex長期的なエージェント型コーディングに最適化したGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、ツールに接続された環境で、プロジェクト規模のリファクタリング、移行、デバッグを支えます。作業の継続に向けたネイティブなコンテキスト圧縮に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。
提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。
コードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。
画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。
アプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 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上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.2-codex", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.2-codex',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.2-codex',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njsonまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codex長期的なエージェント型コーディングに最適化したGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、ツールに接続された環境で、プロジェクト規模のリファクタリング、移行、デバッグを支えます。作業の継続に向けたネイティブなコンテキスト圧縮に対応します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-5.2-Codexは、Codexなどの環境でのエージェント型コーディングに最適化したOpenAIのGPT-5.2モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。プロジェクトのコンテキスト、ツール結果、すでに下された判断が次の段階に影響する、長期的なソフトウェア開発向けに設計されています。
提供元のリリースは、リファクタリング、移行、機能開発などの大きなコード変更と、Windows環境での作業の改善を説明しています。ネイティブなコンテキスト圧縮は、会話が長くなっても重要な状態を保持し、長時間のセッションを支えます。これは長い課題を続ける仕組みであり、数値上のコンテキストウィンドウの拡大や、プロジェクトのあらゆる詳細が一つのリクエストに収まる保証とは異なります。
コードの変更では、必要な動作、関連ファイル、解決策が維持すべき制約を提示します。たとえば、公開された動作を維持しながら構成要素を移行する課題では、依存関係の特定、整合の取れた変更の提案、動作の確認方法を求めます。失敗については、観測された結果、期待する結果、問題を再現する条件を含めます。エージェントの環境では、実際のファイルやコマンドの結果が、次の判断の根拠になります。
画像入力には、開発課題に結び付くデザイン案、スクリーンショット、技術図、グラフを使えます。リリースは、コーディングのセッション中にそれらの資料を解釈することを説明しています。画像の重要な状態や関係を指定し、実装でどう扱うべきかを説明します。出力は、コードや接続されたツールへの指示を含むテキストのままです。視覚的な参照資料を与えても、このモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、272,000トークンの最大入力、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年8月31日です。対応する推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhighです。文書化されたインターフェースはResponsesで、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、画像入力、ウェブ検索、プロンプトキャッシュに対応します。正確に挙げられているツールには、functions、ウェブ検索、ホスト型のshell、スキルが含まれます。
アプリケーションが作業環境を提供し、操作を実行して実際の結果を返します。リリースは、サイバーセキュリティ関連の作業に対する追加の保護措置も説明しています。開発課題の具体的な完了条件を定義し、対象ファイル、重要な変更、完了した検査を、元の動作に結び付けた最終成果物を求めます。検査案と実施済みの検査を区別し、結果を次の開発段階に使えるようにします。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 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上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0035 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.028 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00035 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "openai/gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSONまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
英語の技術例
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.