{
  "aboutHtml": "<h3>テキスト資料の処理</h3><p>Ailoot APIのGPT-6.1 Terra Proは、テキスト要求を受け取り、テキスト回答を返します。文書の準備、元資料の分析、対話を通じた結果の継続的な調整に組み込めます。一つの要求や会話のメッセージに、課題の内容、必要な情報、期待する回答形式を渡してください。</p><h3>文書の準備</h3><p>まず、必要な文書、対象読者、文書が支援する行動という目的を示します。要点、資料の抜粋、下書きを添え、導入、主な結論、論拠、次の手順などの構成を指定します。編集では長さ、文体、用語、説明順序など、変える点を具体化します。「文章をよくして」という曖昧な依頼ではなく、検証できる成果を定める方法です。</p><h3>分析と比較</h3><p>複数資料の分析では名前で区切り、比較基準を示します。各文章の短い要約、共通の質問一覧、項目ごとの要件比較を求められます。正確な根拠との対応が重要なら、結論の横に文書名と該当箇所を示すよう求めます。項目一覧と記入例を添えると、後の手作業で扱いやすい形式になります。</p><h3>接続と分量</h3><p>Ailoot APIでは、このモデルカードにMessages、Responses、Chat Completions、Gemini互換のgenerateContentのテキストインターフェースが設定されています。クライアントが対応するメッセージ形式を使用します。文書などの元資料はテキストで渡し、結果も保存、編集、次の工程への引き渡しが可能なテキストです。</p><p>大きな課題では、元資料、指示、期待する回答の間で分量を配分します。短い結論が必要なら長さを要求に明示し、網羅性を重視するなら必須の節と確認基準を列挙します。</p><h3>要求の順序</h3><ol><li>最終課題を説明し、元の文章を添えます。</li><li>制約と期待する構成を指定します。</li><li>回答を元資料と照合します。</li><li>全体の目的と要件を保ちながら、個別の節を調整します。</li></ol>",
  "aboutText": "### テキスト資料の処理\n\nAiloot APIのGPT-6.1 Terra Proは、テキスト要求を受け取り、テキスト回答を返します。文書の準備、元資料の分析、対話を通じた結果の継続的な調整に組み込めます。一つの要求や会話のメッセージに、課題の内容、必要な情報、期待する回答形式を渡してください。\n\n### 文書の準備\n\nまず、必要な文書、対象読者、文書が支援する行動という目的を示します。要点、資料の抜粋、下書きを添え、導入、主な結論、論拠、次の手順などの構成を指定します。編集では長さ、文体、用語、説明順序など、変える点を具体化します。「文章をよくして」という曖昧な依頼ではなく、検証できる成果を定める方法です。\n\n### 分析と比較\n\n複数資料の分析では名前で区切り、比較基準を示します。各文章の短い要約、共通の質問一覧、項目ごとの要件比較を求められます。正確な根拠との対応が重要なら、結論の横に文書名と該当箇所を示すよう求めます。項目一覧と記入例を添えると、後の手作業で扱いやすい形式になります。\n\n### 接続と分量\n\nAiloot APIでは、このモデルカードにMessages、Responses、Chat Completions、Gemini互換のgenerateContentのテキストインターフェースが設定されています。クライアントが対応するメッセージ形式を使用します。文書などの元資料はテキストで渡し、結果も保存、編集、次の工程への引き渡しが可能なテキストです。\n\n大きな課題では、元資料、指示、期待する回答の間で分量を配分します。短い結論が必要なら長さを要求に明示し、網羅性を重視するなら必須の節と確認基準を列挙します。\n\n### 要求の順序\n\n1. 最終課題を説明し、元の文章を添えます。\n2. 制約と期待する構成を指定します。\n3. 回答を元資料と照合します。\n4. 全体の目的と要件を保ちながら、個別の節を調整します。",
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          }
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        "tool_prices": {
          "web_search_call": 0.02
        },
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/openai/gpt-6.1-terra-pro:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>コンテキスト</dt><dd>カタログに記載なし</dd></div><div><dt>最大出力</dt><dd>カタログに記載なし</dd></div></dl><dl><div><dt>入力</dt><dd>$0.002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>出力</dt><dd>$0.01 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ読み取り</dt><dd>$0.0001 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み</dt><dd>$0.0025 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み、5分</dt><dd>$0.0025 <em>/ 1K tokens</em></dd></div><div><dt>キャッシュ書き込み、1時間</dt><dd>$0.0025 <em>/ 1K tokens</em></dd></div><div><dt>web_search_call</dt><dd>$0.02 <em>呼び出しあたり</em></dd></div></dl><h4>リクエスト長別の料金 · Gemini generateContent</h4><div class=\"tw\" data-card-table=\"tiers\"><table><thead><tr><th>リクエストサイズ、トークン数</th><th class=\"num\">入力</th><th class=\"num\">出力</th><th class=\"num\">キャッシュ読み取り</th><th class=\"num\">キャッシュ書き込み</th><th class=\"num\">5分キャッシュ</th><th class=\"num\">1時間キャッシュ</th></tr></thead><tbody><tr><td data-cell-label=\"リクエストサイズ、トークン数\"><span class=\"card-cell-label\">リクエストサイズ、トークン数</span><span class=\"card-tier-interval\">(0; 272,000]</span></td><td data-cell-label=\"入力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">入力</span>$0.002</td><td data-cell-label=\"出力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">出力</span>$0.01</td><td data-cell-label=\"キャッシュ読み取り\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ読み取り</span>$0.0001</td><td data-cell-label=\"キャッシュ書き込み\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ書き込み</span>$0.0025</td><td data-cell-label=\"5分キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">5分キャッシュ</span>$0.0025</td><td data-cell-label=\"1時間キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">1時間キャッシュ</span>$0.0025</td></tr><tr><td data-cell-label=\"リクエストサイズ、トークン数\"><span class=\"card-cell-label\">リクエストサイズ、トークン数</span><span class=\"card-tier-interval\">(272,000; ∞)</span></td><td data-cell-label=\"入力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">入力</span>$0.004</td><td data-cell-label=\"出力\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">出力</span>$0.015</td><td data-cell-label=\"キャッシュ読み取り\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ読み取り</span>$0.0002</td><td data-cell-label=\"キャッシュ書き込み\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">キャッシュ書き込み</span>$0.005</td><td data-cell-label=\"5分キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">5分キャッシュ</span>$0.005</td><td data-cell-label=\"1時間キャッシュ\" class=\"num\"><span class=\"card-cell-label\">1時間キャッシュ</span>$0.005</td></tr></tbody></table></div><p class=\"note-s\">料金は1KトークンあたりのUSDです。 料金が未設定の場合、このメソッドの基本料金を引き継ぎます。«—»は基本料金が未設定であることを示します。</p></section>",
      "method_identity": {
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      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/openai/gpt-6.1-terra-pro:generateContent|openai%2Fgpt-6.1-terra-pro",
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      "rawMethod": {
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        "route_label": "Ultra",
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          {
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        "tool_prices": {
          "web_search_call": 0.02
        },
        "unit": "token",
        "units": []
      }
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  "model_id": "openai/gpt-6.1-terra-pro",
  "page": {
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    "description": "文書処理、資料の比較、構造化された回答の準備に向けたGPT-6.1 Terra Proのテキストモデルカードです。",
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    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-1-terra-pro/index.md",
    "title": "OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-6-1-terra-pro/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### テキスト資料の処理\n\nAiloot APIのGPT-6.1 Terra Proは、テキスト要求を受け取り、テキスト回答を返します。文書の準備、元資料の分析、対話を通じた結果の継続的な調整に組み込めます。一つの要求や会話のメッセージに、課題の内容、必要な情報、期待する回答形式を渡してください。\n\n### 文書の準備\n\nまず、必要な文書、対象読者、文書が支援する行動という目的を示します。要点、資料の抜粋、下書きを添え、導入、主な結論、論拠、次の手順などの構成を指定します。編集では長さ、文体、用語、説明順序など、変える点を具体化します。「文章をよくして」という曖昧な依頼ではなく、検証できる成果を定める方法です。\n\n### 分析と比較\n\n複数資料の分析では名前で区切り、比較基準を示します。各文章の短い要約、共通の質問一覧、項目ごとの要件比較を求められます。正確な根拠との対応が重要なら、結論の横に文書名と該当箇所を示すよう求めます。項目一覧と記入例を添えると、後の手作業で扱いやすい形式になります。\n\n### 接続と分量\n\nAiloot APIでは、このモデルカードにMessages、Responses、Chat Completions、Gemini互換のgenerateContentのテキストインターフェースが設定されています。クライアントが対応するメッセージ形式を使用します。文書などの元資料はテキストで渡し、結果も保存、編集、次の工程への引き渡しが可能なテキストです。\n\n大きな課題では、元資料、指示、期待する回答の間で分量を配分します。短い結論が必要なら長さを要求に明示し、網羅性を重視するなら必須の節と確認基準を列挙します。\n\n### 要求の順序\n\n1. 最終課題を説明し、元の文章を添えます。\n2. 制約と期待する構成を指定します。\n3. 回答を元資料と照合します。\n4. 全体の目的と要件を保ちながら、個別の節を調整します。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "canonical_model": "openai/gpt-6.1-terra-pro",
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    "formats": [
      "chat",
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      "text"
    ],
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      {
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        "tool_prices": {
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        ],
        "tool_prices": {
          "web_search_call": 0.02
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        "unit": "token",
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          },
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