GPT-4o Mini (2024-07-18) yra datuotas OpenAI liepos 18 d. mažo modelio leidimas, skirtas konkrečioms teksto ir vaizdinėms užduotims. Priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant Structured Outputs. Gamintojas aprašo procesus su nuosekliais ar lygiagrečiais modelio iškvietimais, dideliu pokalbio ar dokumentų kontekstu ir glaustais klientams skirtais tekstiniais atsakymais.
Pavyzdinė užduotis — apdoroti užklausą pagal nuoseklų taisyklių rinkinį. Pateikite pranešimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo reikalavimus. Paprašykite temos, nustatytų faktų ir glausto siūlomo atsakymo. Duomenų išgavimui apibrėžkite reikiamus laukus ir trūkstamos reikšmės pateikimą. Gamintojo leidimo aprašyme struktūruoti dokumentų duomenys ir pokalbio istorija pagrįsti atsakymai pateikiami kaip naudingi taikymo būdai.
Vaizdinė įvestis gali papildyti rašytinę užklausą ekrano kopija ar dokumento puslapiu. Nurodykite etiketę, būseną ar detalę, kuri turi lemti atsakymą, ir pateikite kontekstą, kurio vaizdas nerodo. Leidimo aprašyme nurodoma tokia pati kalbų aprėptis kaip GPT-4o bei tekstinis ir vaizdinis samprotavimas, matematika ir programavimas. Ribotam redagavimui ar kodo klausimui nurodykite konkrečią operaciją ir faktus arba veikimą, kurie turi išlikti nepakitę.
Konkrečioje OpenAI modelio kortelėje nurodytas 128 000 žetonų konteksto langas, didžiausia 16 384 žetonų išvestis ir žinių riba — 2023 m. spalio 1 d. Pradinė medžiaga ir generuojamas atsakymas dalijasi prieinamu langu. Liepos 18 d. versija išvardyta atskirai nuo pilno GPT-4o leidimų, išsaugant jos pačios modelio tapatybę ir ribas.
Gamintojas dokumentuoja srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą, Structured Outputs, failų ir vaizdų įvestį bei paiešką, papildomą mokymą ir Predicted Outputs. Nurodytą įrankių rinkinį sudaro funkcijos, paieška internete ir failuose, vaizdų generavimas, kodo vykdymas bei MCP jungtys. Įrankiai yra atskiros operacijos: programa juos pateikia, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Gamintojas taip pat aprašo šio modelio papildomą mokymą specializuotoms užduotims, tačiau esama užklausa dėl to netampa naujai apmokytu modeliu.
Structured Outputs rekomendacijose aiškiai įvardijamas gpt-4o-mini-2024-07-18 ir palaikomas JSON Schema poaibis. Atsisakymą ar neužbaigtą atsakymą tvarkykite atskirai nuo užbaigto struktūruoto rezultato, o išgautas reikšmes tikrinkite pagal pradinę medžiagą. Predicted Outputs gali naudoti daugiausia žinomą tekstą, kai dokumentas ar kodo failas generuojamas iš naujo; prognozavimo kelias skirtas tik tekstui ir nesuderinamas su funkcijų iškvietimu.
Apibrėžkite naudingą galutinį artefaktą: trumpą atsakymą, veiksmų sąrašą, suredaguotą ištrauką ar laukų rinkinį kitam etapui. Kartotinėms įvestims taisykles išlaikykite nuoseklias, o svarbius ankstesnius faktus perduokite tolesniam žingsniui. Atsakymas naudingas, kai jo turinys, formatas ir siūlomas kitas veiksmas išlieka susiję su jūsų pateikta užduotimi bei duomenimis.
", "aboutText": "GPT-4o Mini (2024-07-18) yra datuotas OpenAI liepos 18 d. mažo modelio leidimas, skirtas konkrečioms teksto ir vaizdinėms užduotims. Priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant Structured Outputs. Gamintojas aprašo procesus su nuosekliais ar lygiagrečiais modelio iškvietimais, dideliu pokalbio ar dokumentų kontekstu ir glaustais klientams skirtais tekstiniais atsakymais.\n\nPavyzdinė užduotis — apdoroti užklausą pagal nuoseklų taisyklių rinkinį. Pateikite pranešimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo reikalavimus. Paprašykite temos, nustatytų faktų ir glausto siūlomo atsakymo. Duomenų išgavimui apibrėžkite reikiamus laukus ir trūkstamos reikšmės pateikimą. Gamintojo leidimo aprašyme struktūruoti dokumentų duomenys ir pokalbio istorija pagrįsti atsakymai pateikiami kaip naudingi taikymo būdai.\n\nVaizdinė įvestis gali papildyti rašytinę užklausą ekrano kopija ar dokumento puslapiu. Nurodykite etiketę, būseną ar detalę, kuri turi lemti atsakymą, ir pateikite kontekstą, kurio vaizdas nerodo. Leidimo aprašyme nurodoma tokia pati kalbų aprėptis kaip GPT-4o bei tekstinis ir vaizdinis samprotavimas, matematika ir programavimas. Ribotam redagavimui ar kodo klausimui nurodykite konkrečią operaciją ir faktus arba veikimą, kurie turi išlikti nepakitę.\n\nKonkrečioje OpenAI modelio kortelėje nurodytas 128 000 žetonų konteksto langas, didžiausia 16 384 žetonų išvestis ir žinių riba — 2023 m. spalio 1 d. Pradinė medžiaga ir generuojamas atsakymas dalijasi prieinamu langu. Liepos 18 d. versija išvardyta atskirai nuo pilno GPT-4o leidimų, išsaugant jos pačios modelio tapatybę ir ribas.\n\nGamintojas dokumentuoja srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą, Structured Outputs, failų ir vaizdų įvestį bei paiešką, papildomą mokymą ir Predicted Outputs. Nurodytą įrankių rinkinį sudaro funkcijos, paieška internete ir failuose, vaizdų generavimas, kodo vykdymas bei MCP jungtys. Įrankiai yra atskiros operacijos: programa juos pateikia, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Gamintojas taip pat aprašo šio modelio papildomą mokymą specializuotoms užduotims, tačiau esama užklausa dėl to netampa naujai apmokytu modeliu.\n\nStructured Outputs rekomendacijose aiškiai įvardijamas gpt-4o-mini-2024-07-18 ir palaikomas JSON Schema poaibis. Atsisakymą ar neužbaigtą atsakymą tvarkykite atskirai nuo užbaigto struktūruoto rezultato, o išgautas reikšmes tikrinkite pagal pradinę medžiagą. Predicted Outputs gali naudoti daugiausia žinomą tekstą, kai dokumentas ar kodo failas generuojamas iš naujo; prognozavimo kelias skirtas tik tekstui ir nesuderinamas su funkcijų iškvietimu.\n\nApibrėžkite naudingą galutinį artefaktą: trumpą atsakymą, veiksmų sąrašą, suredaguotą ištrauką ar laukų rinkinį kitam etapui. Kartotinėms įvestims taisykles išlaikykite nuoseklias, o svarbius ankstesnius faktus perduokite tolesniam žingsniui. Atsakymas naudingas, kai jo turinys, formatas ir siūlomas kitas veiksmas išlieka susiję su jūsų pateikta užduotimi bei duomenimis.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract fields from a service thread\n\nExtract a service record from this thread: M1: 'My order Q-81 arrived with one blue mug missing.' M2: 'We can send a replacement; please confirm your address.' M3: 'The address is unchanged.' Return order ID, missing item, proposed remedy and whether shipment is confirmed. Preserve message labels as evidence.A four-field service record with supporting message labels and distinct proposal versus confirmation status.A proposed replacement must not be reported as a shipped replacement.openai/gpt-4o-mini-2024-07-18Liepos 18 d. GPT-4o Mini versija yra mažas teksto ir vaizdų modelis konkrečioms užduotims. Palaiko srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs tokioms užduotims kaip duomenų išgavimas iš dokumentų, trumpi atsakymai ir kartotinis apdorojimas.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-4o Mini (2024-07-18) yra datuotas OpenAI liepos 18 d. mažo modelio leidimas, skirtas konkrečioms teksto ir vaizdinėms užduotims. Priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant Structured Outputs. Gamintojas aprašo procesus su nuosekliais ar lygiagrečiais modelio iškvietimais, dideliu pokalbio ar dokumentų kontekstu ir glaustais klientams skirtais tekstiniais atsakymais.
Pavyzdinė užduotis — apdoroti užklausą pagal nuoseklų taisyklių rinkinį. Pateikite pranešimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo reikalavimus. Paprašykite temos, nustatytų faktų ir glausto siūlomo atsakymo. Duomenų išgavimui apibrėžkite reikiamus laukus ir trūkstamos reikšmės pateikimą. Gamintojo leidimo aprašyme struktūruoti dokumentų duomenys ir pokalbio istorija pagrįsti atsakymai pateikiami kaip naudingi taikymo būdai.
Vaizdinė įvestis gali papildyti rašytinę užklausą ekrano kopija ar dokumento puslapiu. Nurodykite etiketę, būseną ar detalę, kuri turi lemti atsakymą, ir pateikite kontekstą, kurio vaizdas nerodo. Leidimo aprašyme nurodoma tokia pati kalbų aprėptis kaip GPT-4o bei tekstinis ir vaizdinis samprotavimas, matematika ir programavimas. Ribotam redagavimui ar kodo klausimui nurodykite konkrečią operaciją ir faktus arba veikimą, kurie turi išlikti nepakitę.
Konkrečioje OpenAI modelio kortelėje nurodytas 128 000 žetonų konteksto langas, didžiausia 16 384 žetonų išvestis ir žinių riba — 2023 m. spalio 1 d. Pradinė medžiaga ir generuojamas atsakymas dalijasi prieinamu langu. Liepos 18 d. versija išvardyta atskirai nuo pilno GPT-4o leidimų, išsaugant jos pačios modelio tapatybę ir ribas.
Gamintojas dokumentuoja srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą, Structured Outputs, failų ir vaizdų įvestį bei paiešką, papildomą mokymą ir Predicted Outputs. Nurodytą įrankių rinkinį sudaro funkcijos, paieška internete ir failuose, vaizdų generavimas, kodo vykdymas bei MCP jungtys. Įrankiai yra atskiros operacijos: programa juos pateikia, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Gamintojas taip pat aprašo šio modelio papildomą mokymą specializuotoms užduotims, tačiau esama užklausa dėl to netampa naujai apmokytu modeliu.
Structured Outputs rekomendacijose aiškiai įvardijamas gpt-4o-mini-2024-07-18 ir palaikomas JSON Schema poaibis. Atsisakymą ar neužbaigtą atsakymą tvarkykite atskirai nuo užbaigto struktūruoto rezultato, o išgautas reikšmes tikrinkite pagal pradinę medžiagą. Predicted Outputs gali naudoti daugiausia žinomą tekstą, kai dokumentas ar kodo failas generuojamas iš naujo; prognozavimo kelias skirtas tik tekstui ir nesuderinamas su funkcijų iškvietimu.
Apibrėžkite naudingą galutinį artefaktą: trumpą atsakymą, veiksmų sąrašą, suredaguotą ištrauką ar laukų rinkinį kitam etapui. Kartotinėms įvestims taisykles išlaikykite nuoseklias, o svarbius ankstesnius faktus perduokite tolesniam žingsniui. Atsakymas naudingas, kai jo turinys, formatas ir siūlomas kitas veiksmas išlieka susiję su jūsų pateikta užduotimi bei duomenimis.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-4o-mini-2024-07-18 | 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-4o-mini-2024-07-18", "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-4o-mini-2024-07-18',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-4o-mini-2024-07-18',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini-2024-07-18
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
openai/gpt-4o-mini-2024-07-18Liepos 18 d. GPT-4o Mini versija yra mažas teksto ir vaizdų modelis konkrečioms užduotims. Palaiko srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs tokioms užduotims kaip duomenų išgavimas iš dokumentų, trumpi atsakymai ir kartotinis apdorojimas.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-4o Mini (2024-07-18) yra datuotas OpenAI liepos 18 d. mažo modelio leidimas, skirtas konkrečioms teksto ir vaizdinėms užduotims. Priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant Structured Outputs. Gamintojas aprašo procesus su nuosekliais ar lygiagrečiais modelio iškvietimais, dideliu pokalbio ar dokumentų kontekstu ir glaustais klientams skirtais tekstiniais atsakymais.
Pavyzdinė užduotis — apdoroti užklausą pagal nuoseklų taisyklių rinkinį. Pateikite pranešimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo reikalavimus. Paprašykite temos, nustatytų faktų ir glausto siūlomo atsakymo. Duomenų išgavimui apibrėžkite reikiamus laukus ir trūkstamos reikšmės pateikimą. Gamintojo leidimo aprašyme struktūruoti dokumentų duomenys ir pokalbio istorija pagrįsti atsakymai pateikiami kaip naudingi taikymo būdai.
Vaizdinė įvestis gali papildyti rašytinę užklausą ekrano kopija ar dokumento puslapiu. Nurodykite etiketę, būseną ar detalę, kuri turi lemti atsakymą, ir pateikite kontekstą, kurio vaizdas nerodo. Leidimo aprašyme nurodoma tokia pati kalbų aprėptis kaip GPT-4o bei tekstinis ir vaizdinis samprotavimas, matematika ir programavimas. Ribotam redagavimui ar kodo klausimui nurodykite konkrečią operaciją ir faktus arba veikimą, kurie turi išlikti nepakitę.
Konkrečioje OpenAI modelio kortelėje nurodytas 128 000 žetonų konteksto langas, didžiausia 16 384 žetonų išvestis ir žinių riba — 2023 m. spalio 1 d. Pradinė medžiaga ir generuojamas atsakymas dalijasi prieinamu langu. Liepos 18 d. versija išvardyta atskirai nuo pilno GPT-4o leidimų, išsaugant jos pačios modelio tapatybę ir ribas.
Gamintojas dokumentuoja srautinį perdavimą, funkcijų iškvietimą, Structured Outputs, failų ir vaizdų įvestį bei paiešką, papildomą mokymą ir Predicted Outputs. Nurodytą įrankių rinkinį sudaro funkcijos, paieška internete ir failuose, vaizdų generavimas, kodo vykdymas bei MCP jungtys. Įrankiai yra atskiros operacijos: programa juos pateikia, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Gamintojas taip pat aprašo šio modelio papildomą mokymą specializuotoms užduotims, tačiau esama užklausa dėl to netampa naujai apmokytu modeliu.
Structured Outputs rekomendacijose aiškiai įvardijamas gpt-4o-mini-2024-07-18 ir palaikomas JSON Schema poaibis. Atsisakymą ar neužbaigtą atsakymą tvarkykite atskirai nuo užbaigto struktūruoto rezultato, o išgautas reikšmes tikrinkite pagal pradinę medžiagą. Predicted Outputs gali naudoti daugiausia žinomą tekstą, kai dokumentas ar kodo failas generuojamas iš naujo; prognozavimo kelias skirtas tik tekstui ir nesuderinamas su funkcijų iškvietimu.
Apibrėžkite naudingą galutinį artefaktą: trumpą atsakymą, veiksmų sąrašą, suredaguotą ištrauką ar laukų rinkinį kitam etapui. Kartotinėms įvestims taisykles išlaikykite nuoseklias, o svarbius ankstesnius faktus perduokite tolesniam žingsniui. Atsakymas naudingas, kai jo turinys, formatas ir siūlomas kitas veiksmas išlieka susiję su jūsų pateikta užduotimi bei duomenimis.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-4o-mini-2024-07-18 | 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "openai/gpt-4o-mini-2024-07-18",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4o-mini-2024-07-18', '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-4o-mini-2024-07-18', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini-2024-07-18
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract fields from a service thread\n\nExtract a service record from this thread: M1: 'My order Q-81 arrived with one blue mug missing.' M2: 'We can send a replacement; please confirm your address.' M3: 'The address is unchanged.' Return order ID, missing item, proposed remedy and whether shipment is confirmed. Preserve message labels as evidence.A four-field service record with supporting message labels and distinct proposal versus confirmation status.A proposed replacement must not be reported as a shipped replacement.