models

gpt-3.5-turbo-1106

Markdown · JSON

gpt-3.5-turbo-1106

OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 yra įvardyta tekstinio modelio versija su 16K konteksto langu, patobulintu instrukcijų laikymusi, JSON režimu ir lygiagrečiu funkcijų iškvietimu. Naudokite ją pokalbio pagalbai, teksto informacijos ištraukimui ir kodo ar turinio užduotims su aiškiai nurodyta išvestimi.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 yra įvardyta GPT-3.5 Turbo versija, kurios identifikatorius — gpt-3.5-turbo-1106. Ji supranta ir generuoja natūralią kalbą bei kodą, o pokalbiui pritaikytas veikimas taip pat palaiko nepokalbines teksto užduotis. Dokumentuoti versijos pakeitimai apima numatytąjį 16K konteksto langą, patobulintą instrukcijų laikymąsi, JSON režimą ir lygiagretų funkcijų iškvietimą. Aiški 1106 tapatybė išlaiko šį profilį atskirai nuo 0613 versijos, vėlesnės 0125 versijos ir GPT-3.5 Turbo Instruct.

Instrukcijos ir įvesties kontekstas

Paruoškite užduotį su aktualiu tekstu, taisyklėmis, kurių turi laikytis atsakymas, ir norima rezultato forma. Atsakymui į pagalbos užklausą įtraukite kliento klausimą ir taikomus produkto faktus. Informacijai ištraukti įvardykite nustatytinus laukus ir paaiškinkite, ką daryti, kai lauko trūksta. Kodo užduočiai pateikite aktualų kodą, laukiamą veikimą ir taisytiną klaidą ar spręstiną apribojimą. 16K konteksto biudžete telpa pagrindžianti medžiaga; tai nėra pažadas, kad kiekviena detalė bus panaudota teisingai ar kad atsakymas galės būti tokio pat ilgio kaip įvestis.

OpenAI nurodo 2021 m. rugsėjo žinių ribą GPT-3.5 Turbo šeimai. Pateikite patikimą medžiagą, kai atsakymas priklauso nuo vėlesnės informacijos ar jūsų projektui būdingų faktų. Paprašykite modelio atskirti, kas yra pateiktame tekste, nuo jo daromų išvadų. Prašymas atsakyti konkrečiu formatu turi aiškiai apibrėžti tą formatą, o ne pasikliauti, kad modelis atspės laukus, vienetus ar susitarimus.

JSON režimas ir schemos patikros

JSON režimo tikslas — kurti sintaksiškai taisyklingą JSON. Jis naudingas, kai teksto informacijos ištraukimo ar klasifikavimo užduočiai reikia objekto, kurį programa gali išanalizuoti. Įtraukite aiškią instrukciją kurti JSON ir nurodykite reikiamus raktus, reikšmių tipus bei nežinomos informacijos tvarkymą. OpenAI įspėja, kad praleidus JSON instrukciją gali būti generuojami tuštieji simboliai iki žetonų ribos. Visą atsakymą taip pat reikia atskirti nuo išvesties, nutrūkusios dar neužbaigus objekto.

Taisyklingas JSON savaime negarantuoja konkrečios schemos laikymosi ar reikšmių teisingumo. Įrašų ištraukimo užduočiai patikrinkite, ar yra reikiami raktai ir ar kiekvieną ištrauktą reikšmę pagrindžia įvestis. JSON režimas neturi būti laikomas vėlesnės Structured Outputs funkcijos schemos garantija. Šis skirtumas svarbus, kai išvestis užpildys formą, parinks žymą ar taps kito darbo proceso įvestimi.

Lygiagretus funkcijų iškvietimas

1106 versija palaiko lygiagretų funkcijų iškvietimą, leidžiantį modeliui viename atsakyme pasiūlyti daugiau nei vieną funkcijos iškvietimą. Tai gali padėti užduočiai, kuriai reikia kelių programoje apibrėžtų operacijų ar nepriklausomų informacijos paieškų. Aiškiai aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir laukiamą įvestį. Modelį naudojanti programa atlieka operaciją ir pateikia rezultatą; vien sugeneruotas funkcijos iškvietimas nėra įrodymas, kad veiksmas užbaigtas. Peržiūrėkite siūlomus argumentus ir tekstinį atsakymą susiekite su iš tikrųjų grąžintais rezultatais.

Papildomas mokymas ir praktinis naudojimas

OpenAI versijos pranešime dokumentuojamas naujojo 16K GPT-3.5 Turbo modelio papildomas mokymas. Papildomai išmokytas modelis yra atskirai paruoštas variantas, o ne automatinė kiekvienos užklausos šiai bazinei versijai savybė. Įprastam naudojimui pradėkite nuo aiškios instrukcijos ir aktualių norimo atsakymo pavyzdžių. Rengiant informacijos ištraukimo ar perrašymo užduotį pavyzdžiai turėtų parodyti svarbius skirtumus, pavyzdžiui, nesamą reikšmę ar frazę, kuri turi likti nepakeista.

Naudingi rezultatai apima atsakymą į pagalbos užklausą, pagrįstą pateikta produkto informacija, patikrintą JSON įrašą, glaustą kodo paaiškinimą ar perrašytą ištrauką su nurodytais apribojimais. Palyginkite rezultatą su pradiniu tekstu ir prašomu formatu. Kodui patikrinkite siūlomą pakeitimą tiksliniame projekte; informacijos ištraukimui patikrinkite reikšmes ir trūkstamų laukų tvarkymą. Šios versijos vertė — konkrečios teksto, formato laikymosi ir funkcijų iškvietimo galimybės, pritaikytos įvesčiai su aiškiu norimu rezultatu.

Praktinė užduotis

Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

Request an extraction object

Extract an appointment record from: "Visit V-17 is on 12 December at 10:30 with Morgan. No room assigned." Return only a JSON object with keys visit_id, date_text, time_text, contact and room. Use strings for known values and null for the missing room. Do not infer a year or location.

Laukiamas rezultatas

One requested JSON object with five keys; room is null and the date remains textual.

Rezultato patikra

Parse the returned JSON and compare every value with the sentence; formatting alone does not establish correctness.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions gpt-3.5-turbo-1106

gpt-3.5-turbo-1106

OpenAI /gpt-3.5-turbo-1106

Pradžia

OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 yra įvardyta tekstinio modelio versija su 16K konteksto langu, patobulintu instrukcijų laikymusi, JSON režimu ir lygiagrečiu funkcijų iškvietimu. Naudokite ją pokalbio pagalbai, teksto informacijos ištraukimui ir kodo ar turinio užduotims su aiškiai nurodyta išvestimi.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Išvesties formatas
json arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
gpt-3.5-turbo-1106
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function
Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstring|content_part[]|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_callsTipastool_call[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_call_idTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID
Numatyta—
Laukasmessages[].nameTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].reasoning_contentTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja
Numatyta—
Laukasmessages[].reasoning_detailsTipasobject|arrayReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_completion_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Laukasstream_options.include_usageTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastemperatureTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastop_pTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstopTipasstring|string[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastoolsTipasfunction_tool[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].typeTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
function
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].function.nameTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis
Numatyta—
Laukastools[].function.descriptionTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastools[].function.parametersTipasJSON_schemaReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastool_choiceTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasparallel_tool_callsTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasresponse_formatTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasreasoning_effortTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasreasoningTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasservice_tierTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasinstructionsTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Suderinamumo laukas
Numatyta—
LaukasfunctionsTipasfunction[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasfunction_callTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasprompt_cache_optionsTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasmodalitiesTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
text
Numatyta—
LaukasproviderTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas
Numatyta—
Laukascache_control.ttlTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose
Numatyta—
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF8 tekstas

messages[].content

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasmessagesSpecifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra
Parametrasfile_materialSpecifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrascontrol_scopeSpecifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių
Parametrasoutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parametrashosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametrasmultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

KonfigūracijaĮkainių lentelėMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-3.5-turbo-1106", "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='gpt-3.5-turbo-1106',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='gpt-3.5-turbo-1106',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")

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
Laukaschoices[].indexTipasinteger
Laukaschoices[].message.contentTipasstring|null
Laukaschoices[].message.tool_callsTipastool_call[]
Laukaschoices[].message.reasoning_contentTipasstring
Laukaschoices[].message.reasoning_detailsTipasobject|array
Laukaschoices[].finish_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

gpt-3.5-turbo-1106

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages gpt-3.5-turbo-1106

gpt-3.5-turbo-1106

OpenAI /gpt-3.5-turbo-1106

Pradžia

OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 yra įvardyta tekstinio modelio versija su 16K konteksto langu, patobulintu instrukcijų laikymusi, JSON režimu ir lygiagrečiu funkcijų iškvietimu. Naudokite ją pokalbio pagalbai, teksto informacijos ištraukimui ir kodo ar turinio užduotims su aiškiai nurodyta išvestimi.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
json · sse

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
json, sse
Išvesties formatas
JSON arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
gpt-3.5-turbo-1106
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
user, assistant
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF-8 tekstas

messages[].content eilutė

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
Parametrastext_file_materialSpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę.

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

KonfigūracijaĮkainių lentelėMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
{
  "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'gpt-3.5-turbo-1106', 'max_tokens': 128, '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': 'gpt-3.5-turbo-1106', 'max_tokens': 128, '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))

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
Laukascontent[]Tipastext|thinking|tool_use|other content block
Laukasstop_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

gpt-3.5-turbo-1106

FAQ · gpt-3.5-turbo-1106
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo-1106: text → text

POST /v1/messages · gpt-3.5-turbo-1106: text → json, sse

Kokius laukus naudoja užklausa?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo-1106: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · gpt-3.5-turbo-1106: model, messages, max_tokens, stream

Kokie apribojimai taikomi?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo-1106: messages.min_items: 1

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis