GPT-4 Turbo Preview 1106 – tai pirmasis vardinis „OpenAI“ GPT-4 Turbo Preview tekstinis leidimas. Jis pristato 128K konteksto langą, geresnį instrukcijų laikymąsi, JSON režimą ir funkcijų iškvietimo atnaujinimus, įskaitant kelių funkcijų prašymą vienoje žinutėje. Naudinga išvestis yra tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas ar struktūruotas programos įrašas, pagrįstas pateikta medžiaga. Šis 1106 profilis atskiras nuo Vision Preview ir vėlesnio 0125 atnaujinimo.
Pristatymas nurodo 128K konteksto langą ir pasaulio įvykių žinias iki 2023 m. balandžio. Kai užduotis priklauso nuo dabartinės informacijos, pateikite naujesnius įrodymus. Didesnis kontekstas gali sutalpinti susijusius dokumentus ar kodą, tačiau užklausa vis tiek turi nustatyti, ką modelis su jais turi daryti. Nurodykite klausimą, autoritetingą medžiagą ir pageidaujamą atsakymo formą.
Dokumentų palyginimui nurodykite versijas ir paprašykite pasikeitusių sąlygų su jas pagrindžiančiomis ištraukomis. Programavimo užduočiai pridėkite esamą elgesį, pageidaujamą pakeitimą ir svarbius sąsajos apribojimus. Naudingas rezultatas gali būti konkreti pataisa ar defekto paaiškinimas su jį atskleidžiančiu atveju. Nesvarbią medžiagą palikite už užduoties ribų, kad modelio dėmesys kryptų į rezultatą keičiančius įrodymus.
Gamintojas pabrėžia geresnį instrukcijų, reikalaujančių konkretaus atsakymo formato, laikymąsi. Užklausa gali apibrėžti nuoseklų paaiškinimą, lentelę ar mašinai skaitomą įrašą. Įvardykite laukus ir paaiškinkite, ką grąžinti, kai šaltinis nenustato reikšmės. Įrašų apdorojimo užduoties pavyzdyje galima prašyti šaltinio identifikatoriaus, išgautos sąlygos ir ištraukos, iš kurios ji paimta.
JSON režimas gamintojo Chat Completions eigoje apriboja atsakymą iki sintaksiškai teisingo JSON objekto. Teisingas JSON neįrodo, kad įraše yra tinkami laukai ar teisingos reikšmės. Programos patikrą ir šaltinio tikrinimą atskirkite nuo formato valdymo, ypač kai kitas etapas priklauso nuo konkretaus identifikatoriaus ar būsenos. Naudodami gamintojo JSON režimą aiškiai nurodykite modeliui sukurti JSON ir pokalbyje įtraukite žodį „JSON“. Be šios instrukcijos jis gali generuoti tarpus iki žetonų limito; patikrinkite, ar grąžintas visas objektas. Vėlesnės kitų modelių schema apribotos išvesties funkcijos yra kitoks mechanizmas.
Modelis gali kurti argumentus programos apibrėžtoms funkcijoms. Leidimas prideda galimybę vienoje žinutėje paprašyti kelių funkcijų, kas gali padėti užduočiai, kuriai reikia daugiau nei vienos paieškos. Aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas įvestis, tada tikrą grąžintą informaciją susiekite su kitu atsakymu. Modelis parenka ir aprašo užklausą; programa ją vykdo.
Dviejų įrašų palyginimui funkcija gali gauti tikras kiekvieno įrašo detales prieš pagalbininkui rengiant palyginimą. Išsaugokite prašyto elemento ir grąžinto rezultato ryšį. Kai trūksta šaltinio ar operacija nepavyksta, šią sąlygą perkelkite į atsakymą, užuot paskelbę sėkmę vien pagal pasiūlytus argumentus.
Pristatymo beta seed valdiklis siekia daugeliu atvejų sukurti nuoseklius užbaigimus. Lygindami nedidelį užklausos pakeitimą naudokite jį su ta pačia pradine medžiaga ir kitais nustatymais. Jis negarantuoja determinizmo, todėl apžiūrėkite abu atsakymus ir išsaugokite kiekvieno sukūrimo sąlygas.
Pradinis leidimas atskiria šį tekstinį Preview nuo GPT-4 Turbo with Vision, vaizdų ir kalbos generavimo modelių. Šiam profiliui svarbią schemos informaciją pateikite rašytine forma, užuot perkėlę Vision modelio įvesties galimybę. Vėlesnis 0125 Preview atnaujinimas siekia išsamesnio užduočių užbaigimo ir taiso kodavimo klaidą; 1106 leidimas yra ankstesnis už šiuos pakeitimus. Vertindami rezultatą kartu išsaugokite vardinį modelį, pradinę medžiagą, prašytą formatą ir grąžintą rezultatą.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 1106 – tai pirmasis vardinis „OpenAI“ GPT-4 Turbo Preview tekstinis leidimas. Jis pristato 128K konteksto langą, geresnį instrukcijų laikymąsi, JSON režimą ir funkcijų iškvietimo atnaujinimus, įskaitant kelių funkcijų prašymą vienoje žinutėje. Naudinga išvestis yra tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas ar struktūruotas programos įrašas, pagrįstas pateikta medžiaga. Šis 1106 profilis atskiras nuo Vision Preview ir vėlesnio 0125 atnaujinimo.\n\n### Sujunkite susijusį tekstą į vieną apibrėžtą užduotį\n\nPristatymas nurodo 128K konteksto langą ir pasaulio įvykių žinias iki 2023 m. balandžio. Kai užduotis priklauso nuo dabartinės informacijos, pateikite naujesnius įrodymus. Didesnis kontekstas gali sutalpinti susijusius dokumentus ar kodą, tačiau užklausa vis tiek turi nustatyti, ką modelis su jais turi daryti. Nurodykite klausimą, autoritetingą medžiagą ir pageidaujamą atsakymo formą.\n\nDokumentų palyginimui nurodykite versijas ir paprašykite pasikeitusių sąlygų su jas pagrindžiančiomis ištraukomis. Programavimo užduočiai pridėkite esamą elgesį, pageidaujamą pakeitimą ir svarbius sąsajos apribojimus. Naudingas rezultatas gali būti konkreti pataisa ar defekto paaiškinimas su jį atskleidžiančiu atveju. Nesvarbią medžiagą palikite už užduoties ribų, kad modelio dėmesys kryptų į rezultatą keičiančius įrodymus.\n\n### Laikykitės prašomo formato\n\nGamintojas pabrėžia geresnį instrukcijų, reikalaujančių konkretaus atsakymo formato, laikymąsi. Užklausa gali apibrėžti nuoseklų paaiškinimą, lentelę ar mašinai skaitomą įrašą. Įvardykite laukus ir paaiškinkite, ką grąžinti, kai šaltinis nenustato reikšmės. Įrašų apdorojimo užduoties pavyzdyje galima prašyti šaltinio identifikatoriaus, išgautos sąlygos ir ištraukos, iš kurios ji paimta.\n\nJSON režimas gamintojo Chat Completions eigoje apriboja atsakymą iki sintaksiškai teisingo JSON objekto. Teisingas JSON neįrodo, kad įraše yra tinkami laukai ar teisingos reikšmės. Programos patikrą ir šaltinio tikrinimą atskirkite nuo formato valdymo, ypač kai kitas etapas priklauso nuo konkretaus identifikatoriaus ar būsenos. Naudodami gamintojo JSON režimą aiškiai nurodykite modeliui sukurti JSON ir pokalbyje įtraukite žodį „JSON“. Be šios instrukcijos jis gali generuoti tarpus iki žetonų limito; patikrinkite, ar grąžintas visas objektas. Vėlesnės kitų modelių schema apribotos išvesties funkcijos yra kitoks mechanizmas.\n\n### Prašykite funkcijų su naudingais argumentais\n\nModelis gali kurti argumentus programos apibrėžtoms funkcijoms. Leidimas prideda galimybę vienoje žinutėje paprašyti kelių funkcijų, kas gali padėti užduočiai, kuriai reikia daugiau nei vienos paieškos. Aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas įvestis, tada tikrą grąžintą informaciją susiekite su kitu atsakymu. Modelis parenka ir aprašo užklausą; programa ją vykdo.\n\nDviejų įrašų palyginimui funkcija gali gauti tikras kiekvieno įrašo detales prieš pagalbininkui rengiant palyginimą. Išsaugokite prašyto elemento ir grąžinto rezultato ryšį. Kai trūksta šaltinio ar operacija nepavyksta, šią sąlygą perkelkite į atsakymą, užuot paskelbę sėkmę vien pagal pasiūlytus argumentus.\n\n### Pakartojami eksperimentai ir pasirinktas leidimas\n\nPristatymo beta seed valdiklis siekia daugeliu atvejų sukurti nuoseklius užbaigimus. Lygindami nedidelį užklausos pakeitimą naudokite jį su ta pačia pradine medžiaga ir kitais nustatymais. Jis negarantuoja determinizmo, todėl apžiūrėkite abu atsakymus ir išsaugokite kiekvieno sukūrimo sąlygas.\n\nPradinis leidimas atskiria šį tekstinį Preview nuo GPT-4 Turbo with Vision, vaizdų ir kalbos generavimo modelių. Šiam profiliui svarbią schemos informaciją pateikite rašytine forma, užuot perkėlę Vision modelio įvesties galimybę. Vėlesnis 0125 Preview atnaujinimas siekia išsamesnio užduočių užbaigimo ir taiso kodavimo klaidą; 1106 leidimas yra ankstesnis už šiuos pakeitimus. Vertindami rezultatą kartu išsaugokite vardinį modelį, pradinę medžiagą, prašytą formatą ir grąžintą rezultatą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract a source-linked renewal record\n\nFrom this note, draft a JSON object with fields account, renewal_date, owner and evidence: “Account Northbridge renews on 30 June. The commercial owner has not yet been assigned.” Use null for an unstated owner, retain the date wording and include the source sentence supporting the renewal date. Return no extra prose.A requested JSON record with the four named fields, an unknown owner and source evidence.Parse the returned record and check its values against the note; requested JSON formatting does not replace field validation.gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo Preview 1106 atlieka ilgo konteksto teksto ir kodo užduotis su dokumentuotu 128K konteksto langu. JSON režimas ir funkcijų iškvietimas padeda pateiktą medžiagą paversti tekstiniais atsakymais ar programos įrašais, aiškiai atskiriant šią konkrečią Preview versiją nuo vaizdus apdorojančių ir vėlesnių modelių.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-4 Turbo Preview 1106 – tai pirmasis vardinis „OpenAI“ GPT-4 Turbo Preview tekstinis leidimas. Jis pristato 128K konteksto langą, geresnį instrukcijų laikymąsi, JSON režimą ir funkcijų iškvietimo atnaujinimus, įskaitant kelių funkcijų prašymą vienoje žinutėje. Naudinga išvestis yra tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas ar struktūruotas programos įrašas, pagrįstas pateikta medžiaga. Šis 1106 profilis atskiras nuo Vision Preview ir vėlesnio 0125 atnaujinimo.
Pristatymas nurodo 128K konteksto langą ir pasaulio įvykių žinias iki 2023 m. balandžio. Kai užduotis priklauso nuo dabartinės informacijos, pateikite naujesnius įrodymus. Didesnis kontekstas gali sutalpinti susijusius dokumentus ar kodą, tačiau užklausa vis tiek turi nustatyti, ką modelis su jais turi daryti. Nurodykite klausimą, autoritetingą medžiagą ir pageidaujamą atsakymo formą.
Dokumentų palyginimui nurodykite versijas ir paprašykite pasikeitusių sąlygų su jas pagrindžiančiomis ištraukomis. Programavimo užduočiai pridėkite esamą elgesį, pageidaujamą pakeitimą ir svarbius sąsajos apribojimus. Naudingas rezultatas gali būti konkreti pataisa ar defekto paaiškinimas su jį atskleidžiančiu atveju. Nesvarbią medžiagą palikite už užduoties ribų, kad modelio dėmesys kryptų į rezultatą keičiančius įrodymus.
Gamintojas pabrėžia geresnį instrukcijų, reikalaujančių konkretaus atsakymo formato, laikymąsi. Užklausa gali apibrėžti nuoseklų paaiškinimą, lentelę ar mašinai skaitomą įrašą. Įvardykite laukus ir paaiškinkite, ką grąžinti, kai šaltinis nenustato reikšmės. Įrašų apdorojimo užduoties pavyzdyje galima prašyti šaltinio identifikatoriaus, išgautos sąlygos ir ištraukos, iš kurios ji paimta.
JSON režimas gamintojo Chat Completions eigoje apriboja atsakymą iki sintaksiškai teisingo JSON objekto. Teisingas JSON neįrodo, kad įraše yra tinkami laukai ar teisingos reikšmės. Programos patikrą ir šaltinio tikrinimą atskirkite nuo formato valdymo, ypač kai kitas etapas priklauso nuo konkretaus identifikatoriaus ar būsenos. Naudodami gamintojo JSON režimą aiškiai nurodykite modeliui sukurti JSON ir pokalbyje įtraukite žodį „JSON“. Be šios instrukcijos jis gali generuoti tarpus iki žetonų limito; patikrinkite, ar grąžintas visas objektas. Vėlesnės kitų modelių schema apribotos išvesties funkcijos yra kitoks mechanizmas.
Modelis gali kurti argumentus programos apibrėžtoms funkcijoms. Leidimas prideda galimybę vienoje žinutėje paprašyti kelių funkcijų, kas gali padėti užduočiai, kuriai reikia daugiau nei vienos paieškos. Aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas įvestis, tada tikrą grąžintą informaciją susiekite su kitu atsakymu. Modelis parenka ir aprašo užklausą; programa ją vykdo.
Dviejų įrašų palyginimui funkcija gali gauti tikras kiekvieno įrašo detales prieš pagalbininkui rengiant palyginimą. Išsaugokite prašyto elemento ir grąžinto rezultato ryšį. Kai trūksta šaltinio ar operacija nepavyksta, šią sąlygą perkelkite į atsakymą, užuot paskelbę sėkmę vien pagal pasiūlytus argumentus.
Pristatymo beta seed valdiklis siekia daugeliu atvejų sukurti nuoseklius užbaigimus. Lygindami nedidelį užklausos pakeitimą naudokite jį su ta pačia pradine medžiaga ir kitais nustatymais. Jis negarantuoja determinizmo, todėl apžiūrėkite abu atsakymus ir išsaugokite kiekvieno sukūrimo sąlygas.
Pradinis leidimas atskiria šį tekstinį Preview nuo GPT-4 Turbo with Vision, vaizdų ir kalbos generavimo modelių. Šiam profiliui svarbią schemos informaciją pateikite rašytine forma, užuot perkėlę Vision modelio įvesties galimybę. Vėlesnis 0125 Preview atnaujinimas siekia išsamesnio užduočių užbaigimo ir taiso kodavimo klaidą; 1106 leidimas yra ankstesnis už šiuos pakeitimus. Vertindami rezultatą kartu išsaugokite vardinį modelį, pradinę medžiagą, prašytą formatą ir grąžintą rezultatą.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-4-1106-preview | 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 $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.06 / 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-4-1106-preview", "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-4-1106-preview',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-4-1106-preview',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-4-1106-preview
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo Preview 1106 atlieka ilgo konteksto teksto ir kodo užduotis su dokumentuotu 128K konteksto langu. JSON režimas ir funkcijų iškvietimas padeda pateiktą medžiagą paversti tekstiniais atsakymais ar programos įrašais, aiškiai atskiriant šią konkrečią Preview versiją nuo vaizdus apdorojančių ir vėlesnių modelių.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-4 Turbo Preview 1106 – tai pirmasis vardinis „OpenAI“ GPT-4 Turbo Preview tekstinis leidimas. Jis pristato 128K konteksto langą, geresnį instrukcijų laikymąsi, JSON režimą ir funkcijų iškvietimo atnaujinimus, įskaitant kelių funkcijų prašymą vienoje žinutėje. Naudinga išvestis yra tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas ar struktūruotas programos įrašas, pagrįstas pateikta medžiaga. Šis 1106 profilis atskiras nuo Vision Preview ir vėlesnio 0125 atnaujinimo.
Pristatymas nurodo 128K konteksto langą ir pasaulio įvykių žinias iki 2023 m. balandžio. Kai užduotis priklauso nuo dabartinės informacijos, pateikite naujesnius įrodymus. Didesnis kontekstas gali sutalpinti susijusius dokumentus ar kodą, tačiau užklausa vis tiek turi nustatyti, ką modelis su jais turi daryti. Nurodykite klausimą, autoritetingą medžiagą ir pageidaujamą atsakymo formą.
Dokumentų palyginimui nurodykite versijas ir paprašykite pasikeitusių sąlygų su jas pagrindžiančiomis ištraukomis. Programavimo užduočiai pridėkite esamą elgesį, pageidaujamą pakeitimą ir svarbius sąsajos apribojimus. Naudingas rezultatas gali būti konkreti pataisa ar defekto paaiškinimas su jį atskleidžiančiu atveju. Nesvarbią medžiagą palikite už užduoties ribų, kad modelio dėmesys kryptų į rezultatą keičiančius įrodymus.
Gamintojas pabrėžia geresnį instrukcijų, reikalaujančių konkretaus atsakymo formato, laikymąsi. Užklausa gali apibrėžti nuoseklų paaiškinimą, lentelę ar mašinai skaitomą įrašą. Įvardykite laukus ir paaiškinkite, ką grąžinti, kai šaltinis nenustato reikšmės. Įrašų apdorojimo užduoties pavyzdyje galima prašyti šaltinio identifikatoriaus, išgautos sąlygos ir ištraukos, iš kurios ji paimta.
JSON režimas gamintojo Chat Completions eigoje apriboja atsakymą iki sintaksiškai teisingo JSON objekto. Teisingas JSON neįrodo, kad įraše yra tinkami laukai ar teisingos reikšmės. Programos patikrą ir šaltinio tikrinimą atskirkite nuo formato valdymo, ypač kai kitas etapas priklauso nuo konkretaus identifikatoriaus ar būsenos. Naudodami gamintojo JSON režimą aiškiai nurodykite modeliui sukurti JSON ir pokalbyje įtraukite žodį „JSON“. Be šios instrukcijos jis gali generuoti tarpus iki žetonų limito; patikrinkite, ar grąžintas visas objektas. Vėlesnės kitų modelių schema apribotos išvesties funkcijos yra kitoks mechanizmas.
Modelis gali kurti argumentus programos apibrėžtoms funkcijoms. Leidimas prideda galimybę vienoje žinutėje paprašyti kelių funkcijų, kas gali padėti užduočiai, kuriai reikia daugiau nei vienos paieškos. Aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas įvestis, tada tikrą grąžintą informaciją susiekite su kitu atsakymu. Modelis parenka ir aprašo užklausą; programa ją vykdo.
Dviejų įrašų palyginimui funkcija gali gauti tikras kiekvieno įrašo detales prieš pagalbininkui rengiant palyginimą. Išsaugokite prašyto elemento ir grąžinto rezultato ryšį. Kai trūksta šaltinio ar operacija nepavyksta, šią sąlygą perkelkite į atsakymą, užuot paskelbę sėkmę vien pagal pasiūlytus argumentus.
Pristatymo beta seed valdiklis siekia daugeliu atvejų sukurti nuoseklius užbaigimus. Lygindami nedidelį užklausos pakeitimą naudokite jį su ta pačia pradine medžiaga ir kitais nustatymais. Jis negarantuoja determinizmo, todėl apžiūrėkite abu atsakymus ir išsaugokite kiekvieno sukūrimo sąlygas.
Pradinis leidimas atskiria šį tekstinį Preview nuo GPT-4 Turbo with Vision, vaizdų ir kalbos generavimo modelių. Šiam profiliui svarbią schemos informaciją pateikite rašytine forma, užuot perkėlę Vision modelio įvesties galimybę. Vėlesnis 0125 Preview atnaujinimas siekia išsamesnio užduočių užbaigimo ir taiso kodavimo klaidą; 1106 leidimas yra ankstesnis už šiuos pakeitimus. Vertindami rezultatą kartu išsaugokite vardinį modelį, pradinę medžiagą, prašytą formatą ir grąžintą rezultatą.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-4-1106-preview | 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 $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.06 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-4-1106-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-1106-preview', '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-4-1106-preview', '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-4-1106-preview
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract a source-linked renewal record\n\nFrom this note, draft a JSON object with fields account, renewal_date, owner and evidence: “Account Northbridge renews on 30 June. The commercial owner has not yet been assigned.” Use null for an unstated owner, retain the date wording and include the source sentence supporting the renewal date. Return no extra prose.A requested JSON record with the four named fields, an unknown owner and source evidence.Parse the returned record and check its values against the note; requested JSON formatting does not replace field validation.