GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
", "aboutText": "### Tyrimai, kūrimas ir dokumentų rengimas\n\nGPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.\n\nOpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.\n\n### Samprotavimas kaip darbo dalis\n\nPalaikomi lygiai `low`, `medium`, `high`, `xhigh` ir `max`. Samprotavimo išjungimas per `none` nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.\n\nOpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas `Responses` ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.\n\nGPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.\n\n### Tekstinė ir vaizdinė medžiaga\n\nModelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.\n\nVaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.\n\n### Keli veiksmai vienoje užduotyje\n\nOficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama `Responses`; `Chat Completions` palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.\n\nAtitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.\n\nŠeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.\n\n### Rezultato forma ir pakartotinis kontekstas\n\nStruktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.\n\nPodėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Prepare a source-backed decision memo\n\nPrepare a one-page decision memo from these findings. F1: The legacy system exports CSV but has no audit log. F2: The replacement imports CSV and records changes. F3: A pilot imported 40 of 50 records; 10 failed because owner_id was missing. Recommend the next migration step, define acceptance criteria and preserve what the pilot has actually proved.A memo with recommendation, evidence references, unresolved data issue and acceptance criteria for a later full migration.Check that the 40-record result is not reported as a completed 50-record migration and that missing owner_id remains a blocker.gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/messages| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-6-astra",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-6-astra",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-6-astra',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/responses| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-6-astra", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6-astra", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-6-astra", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | 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 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— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Tekstas + vaizdas
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/chat/completions| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6-astra", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-6-astra",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-6-astra",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-6-astra',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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
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 |
Parametrascontrol_scope | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Metodo pseudonimai: /chat/completions
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.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-6-astra","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-6-astra", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | 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.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-6-astra",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-6-astra', '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-6-astra', '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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gptGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/messages| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gptGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/responses| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gptGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt | 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 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— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Tekstas + vaizdas
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/chat/completions| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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',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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-latest | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/messages| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-latest",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-latest",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-latest',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-latest | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/responses| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-latest | 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 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— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Tekstas + vaizdas
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/chat/completions| Užklausos dydis tokenais | Įvestis | Išvestis | Talpyklos skaitymas | Rašymas į talpyklą | Talpykla 5 min | Talpykla 1 val |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Užklausos dydis tokenais(0; 272 000] | Įvestis0,01 USD | Išvestis0,05 USD | Talpyklos skaitymas0,001 USD | Rašymas į talpyklą0,0125 USD | Talpykla 5 min0,0125 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
| Užklausos dydis tokenais(272 000; ∞) | Įvestis0,02 USD | Išvestis0,075 USD | Talpyklos skaitymas0,002 USD | Rašymas į talpyklą0,025 USD | Talpykla 5 min0,025 USD | Talpykla 1 valBazinė: — |
Įkainiai USD už 1K tokenų. Jei įkainis nenustatytas, paveldimas šio metodo bazinis įkainis; «—» reiškia, kad bazinis įkainis nenustatytas.
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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Responses · Užklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-latest",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-latest",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-latest',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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNepalaikoma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Sąlygos: Su kiekviena užklausa iš naujo pateikite tikrą pokalbio istoriją. | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
input text or input_text part
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Siųskite tikslų modelio ID ir privalomus laukus.
Išsaugokite kiekvieną grąžintą elementą ir jo pradinius identifikatorius.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-6-astra",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-astra', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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-6-astra', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 or SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
openai/gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-6-astra | 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.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-astra", "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='openai/gpt-6-astra',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='openai/gpt-6-astra',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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
openai/gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Siųskite tikslų modelio ID ir privalomus laukus.
Išsaugokite kiekvieną grąžintą elementą ir jo pradinius identifikatorius.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "openai/gpt-6-astra",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': 'openai/gpt-6-astra', 'max_tokens': 4096, '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': 'openai/gpt-6-astra', 'max_tokens': 4096, '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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
openai/gpt-6-astraGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-6-astra | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNepalaikoma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Sąlygos: Su kiekviena užklausa iš naujo pateikite tikrą pokalbio istoriją. | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Siųskite tikslų modelio ID ir privalomus laukus.
Išsaugokite kiekvieną grąžintą elementą ir jo pradinius identifikatorius.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "openai/gpt-6-astra",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': 'openai/gpt-6-astra', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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': 'openai/gpt-6-astra', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
~openai/gpt-astra-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~openai/gpt-astra-latest | 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.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~openai/gpt-astra-latest", "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='~openai/gpt-astra-latest',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='~openai/gpt-astra-latest',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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
~openai/gpt-astra-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~openai/gpt-astra-latest | 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.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "~openai/gpt-astra-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': '~openai/gpt-astra-latest', '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': '~openai/gpt-astra-latest', '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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
~openai/gpt-astra-latestGPT-6 Astra skirta sudėtingam samprotavimui, programavimui, tyrimams ir dokumentų rengimui. Daugiapakopėse užduotyse dirba su tekstu, vaizdais ir įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-6 Astra — OpenAI modelis reiklioms samprotavimo, programavimo, tyrimų ir profesinio darbo užduotims. Gamintojas atskirai išskiria dokumentų rengimą ir sąveiką su kompiuterio sąsaja. Modelis skirtas veiksmų sekoms, kuriose reikia surinkti informaciją, atlikti darbą ir atsižvelgti į ankstesnių žingsnių rezultatus.
OpenAI duomenimis, Astra išlaiko bendrą sumanymą keičiantis reikalavimams: atsižvelgia į papildymus, koreguoja darbo eigą ir atsako į susijusius klausimus. Kai informaciją galima suprasti skirtingai, naudinga nustatyti užduoties ribas, užbaigimo kriterijus ir taisyklę, kada prašyti patikslinimo. Taip pat galima aiškiai aprašyti rezultato toną ir struktūrą: modelis linkęs pateikti išsamius, suformatuotus atsakymus.
Palaikomi lygiai low, medium, high, xhigh ir max. Samprotavimo išjungimas per none nenumatytas. Pastangų lygis reguliuoja sprendimo procesą, o galutinio teksto apimtis nustatoma atskirai. Sudėtingas samprotavimas gali baigtis trumpu atsakymu, jei reikia būtent tokio rezultato.
OpenAI numato du nuo analizės gylio nepriklausomus vykdymo režimus: įprastą ir išplėstinį. Pagal numatymą taikomas įprastas. Išplėstinis skirtas sunkioms užduotims, kai priimtinas papildomas laikas ir didesnis tokenų naudojimas. Režimas nustato vykdymo būdą, pastangų lygis — samprotavimo gylį jo viduje. Pasirinkimas aprašytas Responses ir reikalauja programos palaikymo; paskelbta gamintojo galimybė nepatvirtina, kad jis įjungtas dabartiniame Ailoot metode.
GPT-6 šeima numato samprotavimo lygio keitimą tarp dialogo tęsinių, išlaikant ankstesnį užklausos prefiksą. Darbui tęsti reikia perduoti atitinkamą būseną. Ilgai trunkančios užduoties valdymo galimybės priklauso nuo sąveikos formato ir to, ar programa palaiko šias operacijas.
Modelis priima tekstą ir vaizdus, grąžina tekstą, palaiko srautinį pateikimą ir struktūruotą rezultatą. OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, maksimalią 922 000 įvestį ir maksimalią 128 000 tokenų išvestį. Žinių riba — 2026 m. balandžio 30 d.
Vaizdas naudojamas matomam turiniui analizuoti, tekstui skaityti ir klausimams apie detales. Išsamesnei analizei numatyti įvairūs detalumo lygiai. Konteksto dydis ir atsakymo riba skiriasi: ilga pradinė medžiaga automatiškai nevirsta tokio pat ilgio rezultatu.
Oficialiame galimybių rinkinyje yra funkcijų kvietimas, paieška failuose ir internete, kodo bei komandų vykdymas, failų keitimas, veiksmai kompiuteryje ir reikiamo įrankio paieška. Įrankiams kviesti naudojama Responses; Chat Completions palaiko tekstinį apsikeitimą be įrankių.
Atitinkamai prijungus, gamintojas taip pat numato atskirą vaizdų generavimo įrankį, darbą su įgūdžiais ir išorines priemones per MCP. Tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstinis; vaizdo generavimo rezultatą sukuria atskiras įrankis. Jo buvimas gamintojo sistemoje nereiškia, kad šios galimybės prijungtos bet kuriame Ailoot metode.
Šeimos dokumentacijoje aprašyti asinchroniniai kvietimai: kol programa vykdo vieną funkciją, modelis gali tęsti nepriklausomą darbo dalį. Taip pat numatytas užduoties tikslinimas vykdymo metu ir tęsimas su jau atliktais veiksmais. Šiems scenarijams programa turi palaikyti atitinkamą sąveiką ir grąžinti kvietimų rezultatus.
Struktūruota išvestis padeda parengti rezultatą pagal nustatytą schemą, pavyzdžiui, duomenis su tam tikrais laukais ir tipais. Schema sutvarko rezultatą, o informacijos teisingumą reikia tikrinti iš esmės. Ilgai trunkančiame darbe numatytas turimos samprotavimo būsenos išsaugojimas ir sukaupto konteksto trumpinimas.
Podėlio naudojimas skirtas pasikartojančiam įvesties prefiksui. Paieškos, komandų arba veiksmų kompiuteryje palaikymas apibūdina modelio gebėjimus prijungus reikiamus įrankius; funkcijų rinkinys konkrečioje užklausoje priklauso nuo pasirinkto metodo ir prieinamų prijungimų.
POST /v1/responsestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~openai/gpt-astra-latest | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNepalaikoma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Sąlygos: Su kiekviena užklausa iš naujo pateikite tikrą pokalbio istoriją. | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
input text or input_text part
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Siųskite tikslų modelio ID ir privalomus laukus.
Išsaugokite kiekvieną grąžintą elementą ir jo pradinius identifikatorius.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.1 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.04 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.05 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "~openai/gpt-astra-latest",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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': '~openai/gpt-astra-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/responses \\\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\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': '~openai/gpt-astra-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 or SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
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 gpt-6-astra, gpt, gpt-latest
Ailoot Ultra gpt-6-astra, openai/gpt-6-astra, ~openai/gpt-astra-latest
/chat/completions
openai/gpt-6-astra, gpt, gpt-latest, ~openai/gpt-astra-latest, gpt-6-astra, gpt-6-astra
Techninis pavyzdys anglų kalba
Prepare a source-backed decision memo\n\nPrepare a one-page decision memo from these findings. F1: The legacy system exports CSV but has no audit log. F2: The replacement imports CSV and records changes. F3: A pilot imported 40 of 50 records; 10 failed because owner_id was missing. Recommend the next migration step, define acceptance criteria and preserve what the pilot has actually proved.A memo with recommendation, evidence references, unresolved data issue and acceptance criteria for a later full migration.Check that the 40-record result is not reported as a completed 50-record migration and that missing owner_id remains a blocker.