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.
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 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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Instrukcijos ir įvesties kontekstas\n\nParuoškite 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.\n\nOpenAI 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.\n\n### JSON režimas ir schemos patikros\n\nJSON 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.\n\nTaisyklingas 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.\n\n### Lygiagretus funkcijų iškvietimas\n\n1106 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.\n\n### Papildomas mokymas ir praktinis naudojimas\n\nOpenAI 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.\n\nNaudingi 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Request an extraction object\n\nExtract 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.One requested JSON object with five keys; room is null and the date remains textual.Parse the returned JSON and compare every value with the sentence; formatting alone does not establish correctness.gpt-3.5-turbo-1106OpenAI 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.
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.
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 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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-3.5-turbo-1106 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-3.5-turbo-1106", "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='gpt-3.5-turbo-1106',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='gpt-3.5-turbo-1106',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 arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
gpt-3.5-turbo-1106OpenAI 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.
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.
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 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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-3.5-turbo-1106 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-3.5-turbo-1106",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.5-turbo-1106', '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-3.5-turbo-1106', '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 arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Request an extraction object\n\nExtract 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.One requested JSON object with five keys; room is null and the date remains textual.Parse the returned JSON and compare every value with the sentence; formatting alone does not establish correctness.