gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.
Pristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.
Paskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.
Modelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.
Gamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.
Parenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.
", "aboutText": "gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.\n\nPristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.\n\nPaskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.\n\nModelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.\n\nGamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.\n\nParenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Find a counterexample to a search loop\n\nThis Python search returns the index of a target in sorted values: def find(values, target):\n lo, hi = 0, len(values) - 1\n while lo < hi:\n mid = (lo + hi) // 2\n if values[mid] < target: lo = mid + 1\n else: hi = mid\n return lo\nExplain why absent targets are mishandled and propose a correction preserving an index-or-None contract.A concrete absent-target example and corrected Python function with the stated return contract.An insertion position must not be returned as a found match when the target is absent.gpt-oss-120bDidesnis OpenAI gpt-oss atvirųjų svorių modelis taiko ekspertų mišinio samprotavimą darbui su tekstu, programavimu ir agentinėmis užduotimis. Jis palaiko žemą, vidutinį ir aukštą samprotavimo intensyvumą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs aplinkoje su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.
Pristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.
Paskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.
Modelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.
Gamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.
Parenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-oss-120b | 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-oss-120b","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-oss-120b", 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-oss-120b, openai/gpt-oss-120b
/chat/completions
gpt-oss-120bDidesnis OpenAI gpt-oss atvirųjų svorių modelis taiko ekspertų mišinio samprotavimą darbui su tekstu, programavimu ir agentinėmis užduotimis. Jis palaiko žemą, vidutinį ir aukštą samprotavimo intensyvumą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs aplinkoje su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.
Pristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.
Paskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.
Modelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.
Gamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.
Parenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gpt-oss-120b | 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 — / 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 $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gpt-oss-120b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-oss-120b', '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-oss-120b', '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-oss-120b, openai/gpt-oss-120b
/chat/completions
openai/gpt-oss-120bDidesnis OpenAI gpt-oss atvirųjų svorių modelis taiko ekspertų mišinio samprotavimą darbui su tekstu, programavimu ir agentinėmis užduotimis. Jis palaiko žemą, vidutinį ir aukštą samprotavimo intensyvumą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs aplinkoje su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.
Pristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.
Paskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.
Modelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.
Gamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.
Parenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-oss-120b | 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 — / 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 $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-oss-120b", "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-oss-120b',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-oss-120b',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-oss-120b, openai/gpt-oss-120b
/chat/completions
openai/gpt-oss-120bDidesnis OpenAI gpt-oss atvirųjų svorių modelis taiko ekspertų mišinio samprotavimą darbui su tekstu, programavimu ir agentinėmis užduotimis. Jis palaiko žemą, vidutinį ir aukštą samprotavimo intensyvumą, funkcijų iškvietimą ir Structured Outputs aplinkoje su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
gpt-oss-120b yra didesnis OpenAI atvirųjų svorių kalbos modelis bendrosios paskirties samprotavimui, programavimui ir agentiniam darbui. Jis priima ir kuria tekstą. Gamintojas nurodo iš viso 117 milijardų parametrų, iš kurių ekspertų mišinio architektūroje kiekvienam tokenui aktyvūs 5.1 milijardo. Tai šeimos 120b edicija, atskira nuo gpt-oss-20b ir specializuotų Safeguard modelių.
Pristatymo medžiagoje aprašomas daugiausia angliškas, tik tekstinis mokymo rinkinys, orientuotas į STEM, programavimą ir bendrąsias žinias. Pavyzdinė užduotis yra analizuoti algoritmą pagal jo kodą ir nurodytas sąlygas: paaiškinti svarbius ryšius, palyginti galimus metodus ir pateikti konkretų įgyvendinimo pasiūlymą. Sprendimui pagal dokumentą pateikite medžiagą bei kriterijus ir paprašykite išvados, susietos su jūsų pateiktu pagrindu.
Paskelbtoje OpenAI architektūroje yra 36 sluoksniai, 128 ekspertai ir keturi aktyvūs ekspertai kiekvienam tokenui. Pradiniame leidime ekspertų mišinio svoriams naudojamas MXFP4 formatas ir aprašomas modelio veikimas viename 80 GB GPU. OpenAI skelbia svorius pagal Apache 2.0 licenciją ir palaiko papildomą mokymą specializuotiems naudojimo atvejams. Tai gamintojo paskelbto modelio ir formato savybės, o ne konkretaus programos diegimo aprašymas.
Modelio dokumentacijoje nurodytas 131 072 tokenų konteksto langas ir maksimalus 131 072 tokenų generuojamas rezultatas bei žinių riba — 2024 m. birželio 1 d. Įvestis, samprotavimas ir rezultatas turi tilpti į turimą kontekstą. Palaikomi samprotavimo lygiai low, medium ir high leidžia užduočiai prašyti trumpo dialogo atsakymo arba išsamesnės analizės. OpenAI reikalauja Harmony formato, atskiriančio vidinę analizę nuo galutinio atsakymo; gamintojas nurodo, kad neapdorota analizė skirta kūrėjams, o ne tiesioginiam rodymui galutiniams naudotojams.
Gamintojas dokumentuoja funkcijų iškvietimą, naršymą žiniatinklyje, Python kodo vykdymą per įrankius ir Structured Outputs. Modelio apraše taip pat nurodytas srautinis perdavimas bei funkcijų, kodo interpretavimo, MCP ir paieškos galimybės dokumentuotoje įrankių aplinkoje. Programos pateikia operacijas, vykdo savo veiksmus ir grąžina tikrus rezultatus. Skaičiavimas ar paieška vėliau gali tapti kito samprotavimo žingsnio pagrindu, o pasiūlyta įrankio užklausa lieka atskira nuo jau įvykdytos operacijos.
Parenkite aiškų tikslą, apibrėžtis ir naudingą galutinį artefaktą: paaiškinimą, kodo pasiūlymą, formulę ar struktūruotą išvadų rinkinį. Nurodykite, kurie faktai turi išlikti po pakeitimo ir kaip turi būti pateikta trūkstama informacija. Naudingas galutinis atsakymas susieja išvadą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais įrankių rezultatais. Tolesnėje užklausoje išsaugokite svarbų pagrindą ir sprendimą, kurį dar reikia priimti.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-oss-120b | 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 — / 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 $0.00015 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "openai/gpt-oss-120b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-oss-120b', '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-oss-120b', '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-oss-120b, openai/gpt-oss-120b
/chat/completions
Techninis pavyzdys anglų kalba
Find a counterexample to a search loop\n\nThis Python search returns the index of a target in sorted values: def find(values, target):\n lo, hi = 0, len(values) - 1\n while lo < hi:\n mid = (lo + hi) // 2\n if values[mid] < target: lo = mid + 1\n else: hi = mid\n return lo\nExplain why absent targets are mishandled and propose a correction preserving an index-or-None contract.A concrete absent-target example and corrected Python function with the stated return contract.An insertion position must not be returned as a found match when the target is absent.