GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.
Praktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.
Gamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.
OpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.
Gamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.
Tiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.
", "aboutText": "GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.\n\nPraktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.\n\nGamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.\n\nOpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.\n\nGamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.\n\nTiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare two import strategies\n\nChoose between these supplied import designs. A replaces the dataset after parsing every row; B appends rows as they are parsed. Requirements: a malformed row must leave the previous dataset intact, and peak memory must stay under 200 MB. Given a 150 MB dataset and 80 MB parser overhead, compare the designs, identify the unresolved trade-off and propose a bounded alternative.A requirements matrix, stated memory assumptions and a conditional recommendation addressing atomic replacement.Check neither supplied design is declared compliant without addressing both failure atomicity and the stated memory budget.gpt-5.2-proAtskiras GPT-5.2 Pro leidimas skirtas sudėtingiems profesiniams klausimams ir gilesnei analizei. Jis priima tekstą bei vaizdus ir rengia tekstinį atsakymą naudodamas samprotavimo intensyvumą medium, high arba xhigh per gamintojo Responses sąsają.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.
Praktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.
Gamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.
OpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.
Gamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.
Tiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-5.2-pro | 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.2-pro","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-5.2-pro", 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 Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
gpt-5.2-proAtskiras GPT-5.2 Pro leidimas skirtas sudėtingiems profesiniams klausimams ir gilesnei analizei. Jis priima tekstą bei vaizdus ir rengia tekstinį atsakymą naudodamas samprotavimo intensyvumą medium, high arba xhigh per gamintojo Responses sąsają.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.
Praktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.
Gamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.
OpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.
Gamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.
Tiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-5.2-pro | 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-5.2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-pro', '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-5.2-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
openai/gpt-5.2-proAtskiras GPT-5.2 Pro leidimas skirtas sudėtingiems profesiniams klausimams ir gilesnei analizei. Jis priima tekstą bei vaizdus ir rengia tekstinį atsakymą naudodamas samprotavimo intensyvumą medium, high arba xhigh per gamintojo Responses sąsają.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.
Praktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.
Gamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.
OpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.
Gamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.
Tiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-5.2-pro | 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.2-pro", "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-5.2-pro',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-5.2-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
openai/gpt-5.2-proAtskiras GPT-5.2 Pro leidimas skirtas sudėtingiems profesiniams klausimams ir gilesnei analizei. Jis priima tekstą bei vaizdus ir rengia tekstinį atsakymą naudodamas samprotavimo intensyvumą medium, high arba xhigh per gamintojo Responses sąsają.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-5.2 Pro yra atskiras OpenAI Pro leidimas sudėtingam profesiniam darbui ir reikliems klausimams. Jis priima tekstą bei vaizdus ir pateikia tekstą. GPT-5.2 pristatyme Pro atskiriamas nuo Instant pokalbių leidimo ir konfigūruojamo GPT-5.2 samprotavimo modelio, išlaikant paties Pro modelio tapatybę bei specifikacijas.
Praktinis panaudojimas — nuo kelių susijusių sąlygų priklausanti analizė. Pateikite klausimą, šaltinių medžiagą ir pasirinkimą lemiančius kriterijus. Iliustracinė užklausa — galimus įgyvendinimo būdus palyginti pagal tuos pačius reikalavimus, nustatyti sprendimą galinčias pakeisti priklausomybes ir parengti rekomendaciją su aiškiomis sąlygomis. Klausimui apie dokumentą nurodykite palygintinus fragmentus ir faktus, kuriuos būtina išlaikyti.
Gamintojas aprašo Pro vaidmenį sudėtingame programavime ir moksliniuose ar matematiniuose klausimuose. Todėl techninė užklausa turi apimti aktualius apibrėžimus, žinomas sąlygas ir laukiamą elgseną ar rezultatą. Jei vaizdas suteikia įrodymų, nurodykite svarbią schemą, ekrano nuotrauką ar detalę. Paprašykite naudingo artefakto, pavyzdžiui, analizės, siūlomo įgyvendinimo ar etapinio plano, užuot tikėjęsi, kad modelis pats numanys ir klausimą, ir rezultato formatą.
OpenAI nurodo 400 000 tokenų konteksto langą, didžiausią 128 000 tokenų rezultatą ir 2025 m. rugpjūčio 31 d. žinių ribą. GPT-5.2 Pro palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes medium, high ir xhigh. Kontekstas talpina pateiktą medžiagą, samprotavimą ir matomą atsakymą. Ilgai užklausai aiškiai organizuokite įrodymus ir palikite vietos prašomai analizei bei galutiniam rezultatui.
Gamintojas GPT-5.2 Pro dokumentuoja tik Responses sąsajoje, kad prieš galutinį atsakymą būtų palaikoma kelių žingsnių sąveika su modeliu. Sudėtingos užklausos gali trukti kelias minutes, o gamintojas ilgam darbui rekomenduoja foninį vykdymą. Programa seka atsakymo identifikatorių bei būseną ir paima rezultatą, kai apdorojimas pasiekia galutinę būseną. Tai gamintojo užklausos eiga, atskira nuo esamo aprašo galinio taško tapatybės.
Tiksliame modelio apraše išvardyti srautinis perdavimas, funkcijų iškvietimas, paieška žiniatinklyje bei failuose, vaizdų įvestis, vaizdų generavimo įrankiai ir MCP palaikymas. Programos suteikia prieigą prie savo operacijų, vykdo savo veiksmus ir pateikia tikrus rezultatus kitam žingsniui. Apibrėžkite užbaigimo kriterijų ir paprašykite išvadą ar siūlomą pakeitimą susieti su šaltinio įrodymais. Naudingas galutinis artefaktas reikšmingus pasirinkimus, jų priklausomybes ir neišspręstas sąlygas aiškiai parodo darbą tęsiančiam skaitytojui.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-5.2-pro | 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.042 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.336 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "openai/gpt-5.2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-pro', '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-5.2-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare two import strategies\n\nChoose between these supplied import designs. A replaces the dataset after parsing every row; B appends rows as they are parsed. Requirements: a malformed row must leave the previous dataset intact, and peak memory must stay under 200 MB. Given a 150 MB dataset and 80 MB parser overhead, compare the designs, identify the unresolved trade-off and propose a bounded alternative.A requirements matrix, stated memory assumptions and a conditional recommendation addressing atomic replacement.Check neither supplied design is declared compliant without addressing both failure atomicity and the stated memory budget.