モデル

OpenAI: GPT-6 Astra Pro

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Astra Pro

GPT-6 AstraにPro推論を組み合わせ、難しい研究、コーディング、専門業務に利用します。Proは最終回答の前にモデルの処理を追加します。基盤モデルは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複数段階の作業を支えます。

モデルについて

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 Astra Proは、OpenAIのGPT-6 AstraにPro推論を適用したものを指します。基盤となるAstraモデルは、難しい推論、コーディング、研究、コンピューター操作、専門業務向けに設計されています。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。Proは最終回答を作成する際のモデルの処理を追加し、推論労力は選択した実行モード内の分析量を制御します。Proが実行モードを変えても、基盤モデルはGPT-6 Astraのままです。

提供元のAstraリリースは、関連資料を文書、スプレッドシート、プレゼンテーション、分析へと変えるワークフローを説明しています。課題に重要なコンテキストを選びながら、テンプレートや文章・視覚表現のスタイルに従うことを重視しています。専門的な文書では、元の資料、テンプレートの要件、読み手が下すべき判断を提示します。たとえば、二つのプロジェクト要件群の整合を取り、合意された事実、矛盾する根拠、提案の前提条件を分けた要約を作成するよう依頼できます。

開発や研究では、目標、確認する根拠、完了とみなす条件を指定します。コーディング課題には必要な動作、関連ファイル、制約を含め、研究課題には質問と提示資料の評価基準を含められます。Astraの文書化されたコンピューター操作やブラウジング機能は、モデルの判断を、対応するツールを提供する環境に結び付けます。環境からの実際の出力が、次の段階の根拠となり、モデルの提案した操作とは区別されます。

OpenAIのGPT-6 Astra仕様は、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、922,000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2026年4月30日です。推論労力の選択肢はlow、medium、high、xhigh、maxで、noneは非対応です。推論トークンと表示結果は、どちらもコンテキスト領域を使います。OpenAIはResponses APIのProを、追加の待ち時間とモデルの処理を許容できる難しい作業向けとして説明しています。モードと労力は独立した設定です。

基盤モデルには、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、ウェブ検索とファイル検索、画像生成ツール、コード実行、ホスト型のshell操作とpatch操作、スキル、コンピューター操作、MCP接続、ツール検索が挙げられています。関数呼び出しには提供元のResponsesインターフェースを使います。GPT-6のガイドでは、非同期のツール処理と実行中のターンへの指示も説明されています。アプリケーションが自ら操作を実行し、未完了の作業を管理し、得られた情報を返します。別のツールが他の成果物を作成しても、モデル自身の出力はテキストのままです。

Astraのリリースは、大きな目標を見失わずに新たな要件へ適応することを説明しています。防御目的のコードレビューやパッチ適用と、モデルが拒否する場合のある高度なエクスプロイト開発を区別し、課題を中断し得る自動検査も説明しています。追加の推論を不足資料の代わりとみなさず、意図する結果、許可された作業、根拠を中心に依頼を用意します。有用な最終成果物は、結論や変更案、提示情報に基づく理由、判断を大きく変える質問を明示します。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

Reconcile conflicting launch requirements

Write a decision brief using this template: Decision needed; Agreed facts; Conflict; Recommendation conditions. Product requirement P1 says launch must include CSV export. Security requirement S1 prohibits exporting customer email addresses. Current design D1 exports name and email only. Reconcile the requirements, propose a compliant export scope and list the decision still needed about useful fields.

期待される結果

A brief under the four supplied headings, with P1, S1 and D1 references beside relevant findings.

結果の確認

Check that the proposed scope preserves an export feature while excluding emails and does not invent an approved field list.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

はじめに

GPT-6 AstraにPro推論を組み合わせ、難しい研究、コーディング、専門業務に利用します。Proは最終回答の前にモデルの処理を追加します。基盤モデルは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複数段階の作業を支えます。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたは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-6-astra-pro
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—
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル
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

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。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
推論量 · 高
標準料金 推論量が高い場合
推論量 · 低
標準料金 推論量が低い場合
推論量 · 最大(max)
標準料金 推論量が最大(max)の場合
推論量 · 中
標準料金 推論量が中程度の場合
推論量 · xhigh
標準料金 推論量が xhigh の場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.04 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.15 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.05 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-astra-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-astra-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-astra-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
エラーと次の手順
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra openai/gpt-6-astra-pro

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

openai/gpt-6-astra-pro

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

はじめに

GPT-6 AstraにPro推論を組み合わせ、難しい研究、コーディング、専門業務に利用します。Proは最終回答の前にモデルの処理を追加します。基盤モデルは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複数段階の作業を支えます。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたは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-6-astra-pro
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—
入力素材の組み合わせ

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

メソッドのパラメータとライフサイクル
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

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。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
推論量 · 高
標準料金 推論量が高い場合
推論量 · 低
標準料金 推論量が低い場合
推論量 · 最大(max)
標準料金 推論量が最大(max)の場合
推論量 · 中
標準料金 推論量が中程度の場合
推論量 · xhigh
標準料金 推論量が xhigh の場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.04 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.15 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.05 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "model": "openai/gpt-6-astra-pro",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
エラーと次の手順
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra openai/gpt-6-astra-pro

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

openai/gpt-6-astra-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

はじめに

GPT-6 AstraにPro推論を組み合わせ、難しい研究、コーディング、専門業務に利用します。Proは最終回答の前にモデルの処理を追加します。基盤モデルは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複数段階の作業を支えます。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたは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-6-astra-pro
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—
入力素材の組み合わせ

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}

メソッドのパラメータとライフサイクル
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

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。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
推論量 · 高
標準料金 推論量が高い場合
推論量 · 低
標準料金 推論量が低い場合
推論量 · 最大(max)
標準料金 推論量が最大(max)の場合
推論量 · 中
標準料金 推論量が中程度の場合
推論量 · xhigh
標準料金 推論量が xhigh の場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.02 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.1 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.025 / 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 $0.04 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.15 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.05 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI Responses

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "model": "openai/gpt-6-astra-pro",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI Responses

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
エラーと次の手順
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra openai/gpt-6-astra-pro

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

openai/gpt-6-astra-pro

FAQ · OpenAI: GPT-6 Astra Pro
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

POST /v1/responses · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · openai/gpt-6-astra-pro: model, input, instructions, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: messages.min_items: 1

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

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