model

gpt-6.1-sol-ultrafast

Markdown · JSON

gpt-6.1-sol-ultrafast

gpt-6.1-sol-ultrafast
OpenAITeksInput USD 0.004 / 1KOutput USD 0.02 / 1K

GPT-6.1 Sol Ultrafast untuk penelitian kod, tugas teks rumit dan penyediaan bahan profesional dengan konteks besar.

Kod dan tugas kerja yang rumit

GPT-6.1 Sol Ultrafast ialah kad untuk meneliti kod, keperluan teknikal dan bahan profesional. OpenAI mengelaskan GPT-6.1 Sol asas sebagai model penaakulan dengan tumpuan pada pengaturcaraan rumit dan kerja profesional. Model sebegini menggunakan token penaakulan dalaman semasa menyediakan jawapan; hasil yang kelihatan boleh diminta sebagai penjelasan, teks program atau dokumen lengkap.

Daripada tugas asal kepada penyelesaian

Dalam pengaturcaraan, kegunaan yang membantu termasuk penelitian tingkah laku fungsi, penyediaan perubahan mengikut keperluan dan rancangan pemfaktoran semula. Berikan kod sumber, batasan antara muka dan contoh input, kemudian minta hasil tertentu. Untuk mencari ralat, tambahkan tingkah laku yang dijangka serta yang sebenar. Model menghasilkan teks: kod, perintah dan semakan yang dicadangkan boleh digunakan dalam persekitaran kerja anda.

Bagi tugas profesional, Sol boleh dimasukkan dalam proses analisis spesifikasi besar dan penyediaan bahan daripada beberapa sumber. Contohnya, menyatukan keperluan dalam satu penerangan, membandingkan pilihan pelaksanaan, menerangkan penyelesaian teknikal kepada khalayak lain atau menyediakan draf dokumen. Kriteria perbandingan dan maklumat asal menjadi asas jawapan; format yang diperlukan membantu memperoleh hasil yang mudah disemak dan digunakan seterusnya.

Konteks teks besar

Bagi GPT-6.1 Sol asas, OpenAI menyatakan tetingkap 1 050 000 token. Kad Ailoot API menyediakan had input 922 000 dan output 128 000 token. Nilai ini membolehkan jumlah bahan sumber dan hasil dirancang secara berasingan. Token penaakulan turut menggunakan peruntukan penjanaan, jadi output maksimum bukan janji jawapan sepanjang itu.

Untuk projek besar, sertakan nama fail dan bahagian bersama kandungannya. Jika soalan berkaitan komponen atau dokumen tertentu, tetapkan sempadannya. Dengan itu tugas kekal terikat pada bahan yang diperlukan dan perubahan cadangan lebih mudah dibandingkan dengan data asal.

Input dan hasil dalam Ailoot API

Kad menerima teks dan mengembalikan teks. Chat Completions, Responses dan generateContent yang serasi dengan Gemini tersedia. Untuk dokumen dan imej, aliran ini menggunakan teks yang telah diekstrak atau penerangan teks. Pilih antara muka klien anda, tetapkan hasil akhir, batasan wajib dan struktur jawapan.

Tersedia melalui Ailoot API

Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Konteks
922,000 token
Respons maksimum
128,000 token
Input
USD 0.004 / 1K
Output
USD 0.02 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0002 / 1K
Penulisan cache
USD 0.005 / 1K
Penulisan cache, 5 minit
USD 0.005 / 1K tokens
Penulisan cache, 1 jam
USD 0.005 / 1K tokens

Harga mengikut panjang permintaan · OpenAI Chat

Saiz permintaan, tokenInputOutputBacaan cachePenulisan cacheCache 5 minitCache 1 jam
Saiz permintaan, token(0; 272,000]InputUSD 0.004OutputUSD 0.02Bacaan cacheUSD 0.0002Penulisan cacheUSD 0.005Cache 5 minitUSD 0.005Cache 1 jamUSD 0.005
Saiz permintaan, token(272,000; ∞)InputUSD 0.008OutputUSD 0.03Bacaan cacheUSD 0.0004Penulisan cacheUSD 0.01Cache 5 minitUSD 0.01Cache 1 jamUSD 0.01

Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.

Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Input
text
Output
text
Konteks
922,000 token
Respons maksimum
128,000 token
Input
USD 0.004 / 1K
Output
USD 0.02 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0002 / 1K
Penulisan cache
USD 0.005 / 1K
Penulisan cache, 5 minit
USD 0.005 / 1K tokens
Penulisan cache, 1 jam
USD 0.005 / 1K tokens

Harga mengikut panjang permintaan · OpenAI Responses

Saiz permintaan, tokenInputOutputBacaan cachePenulisan cacheCache 5 minitCache 1 jam
Saiz permintaan, token(0; 272,000]InputUSD 0.004OutputUSD 0.02Bacaan cacheUSD 0.0002Penulisan cacheUSD 0.005Cache 5 minitUSD 0.005Cache 1 jamUSD 0.005
Saiz permintaan, token(272,000; ∞)InputUSD 0.008OutputUSD 0.03Bacaan cacheUSD 0.0004Penulisan cacheUSD 0.01Cache 5 minitUSD 0.01Cache 1 jamUSD 0.01

Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.

Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/gpt-6.1-sol-ultrafast:generateContent
Input
text
Output
text
Konteks
922,000 token
Respons maksimum
128,000 token
Input
USD 0.004 / 1K
Output
USD 0.02 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0002 / 1K
Penulisan cache
USD 0.005 / 1K
Penulisan cache, 5 minit
USD 0.005 / 1K tokens
Penulisan cache, 1 jam
USD 0.005 / 1K tokens

Harga mengikut panjang permintaan · Gemini generateContent

Saiz permintaan, tokenInputOutputBacaan cachePenulisan cacheCache 5 minitCache 1 jam
Saiz permintaan, token(0; 272,000]InputUSD 0.004OutputUSD 0.02Bacaan cacheUSD 0.0002Penulisan cacheUSD 0.005Cache 5 minitUSD 0.005Cache 1 jamUSD 0.005
Saiz permintaan, token(272,000; ∞)InputUSD 0.008OutputUSD 0.03Bacaan cacheUSD 0.0004Penulisan cacheUSD 0.01Cache 5 minitUSD 0.01Cache 1 jamUSD 0.01

Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.

gpt-6.1-sol-ultrafast · JSON
{"about":"### Kod dan tugas kerja yang rumit\nGPT-6.1 Sol Ultrafast ialah kad untuk meneliti kod, keperluan teknikal dan bahan profesional. OpenAI mengelaskan GPT-6.1 Sol asas sebagai model penaakulan dengan tumpuan pada pengaturcaraan rumit dan kerja profesional. Model sebegini menggunakan token penaakulan dalaman semasa menyediakan jawapan; hasil yang kelihatan boleh diminta sebagai penjelasan, teks program atau dokumen lengkap.\n\n### Daripada tugas asal kepada penyelesaian\nDalam pengaturcaraan, kegunaan yang membantu termasuk penelitian tingkah laku fungsi, penyediaan perubahan mengikut keperluan dan rancangan pemfaktoran semula. Berikan kod sumber, batasan antara muka dan contoh input, kemudian minta hasil tertentu. Untuk mencari ralat, tambahkan tingkah laku yang dijangka serta yang sebenar. Model menghasilkan teks: kod, perintah dan semakan yang dicadangkan boleh digunakan dalam persekitaran kerja anda.\n\nBagi tugas profesional, Sol boleh dimasukkan dalam proses analisis spesifikasi besar dan penyediaan bahan daripada beberapa sumber. Contohnya, menyatukan keperluan dalam satu penerangan, membandingkan pilihan pelaksanaan, menerangkan penyelesaian teknikal kepada khalayak lain atau menyediakan draf dokumen. Kriteria perbandingan dan maklumat asal menjadi asas jawapan; format yang diperlukan membantu memperoleh hasil yang mudah disemak dan digunakan seterusnya.\n\n### Konteks teks besar\nBagi GPT-6.1 Sol asas, OpenAI menyatakan tetingkap 1 050 000 token. Kad Ailoot API menyediakan had input 922 000 dan output 128 000 token. Nilai ini membolehkan jumlah bahan sumber dan hasil dirancang secara berasingan. Token penaakulan turut menggunakan peruntukan penjanaan, jadi output maksimum bukan janji jawapan sepanjang itu.\n\nUntuk projek besar, sertakan nama fail dan bahagian bersama kandungannya. Jika soalan berkaitan komponen atau dokumen tertentu, tetapkan sempadannya. Dengan itu tugas kekal terikat pada bahan yang diperlukan dan perubahan cadangan lebih mudah dibandingkan dengan data asal.\n\n### Input dan hasil dalam Ailoot API\nKad menerima teks dan mengembalikan teks. Chat Completions, Responses dan generateContent yang serasi dengan Gemini tersedia. Untuk dokumen dan imej, aliran ini menggunakan teks yang telah diekstrak atau penerangan teks. Pilih antara muka klien anda, tetapkan hasil akhir, batasan wajib dan struktur jawapan.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"OpenAI","canonical_model":"gpt-6.1-sol-ultrafast","ctx":922000,"formats":["chat","gemini","responses"],"id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","input":["text"],"kind":"text","max_out":128000,"methods":[{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":20.0},{"cache_read":0.4,"cache_write":10.0,"cache_write_1h":10.0,"cache_write_5m":10.0,"in":8.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":30.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":20.0},{"cache_read":0.4,"cache_write":10.0,"cache_write_1h":10.0,"cache_write_5m":10.0,"in":8.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":30.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/gpt-6.1-sol-ultrafast:generateContent","request_model_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":20.0},{"cache_read":0.4,"cache_write":10.0,"cache_write_1h":10.0,"cache_write_5m":10.0,"in":8.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":30.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","request_model_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","route_label":"Ultra"}],"name":"gpt-6.1-sol-ultrafast","price":{"in":4.0,"in_label":null,"out":20.0,"out_label":null,"sort_in":4.0,"sort_out":20.0,"varies":false},"public_id":"gpt-6.1-sol-ultrafast","short":"GPT-6.1 Sol Ultrafast untuk penelitian kod, tugas teks rumit dan penyediaan bahan profesional dengan konteks besar."}

Soalan

Bagaimanakah saya memilih model untuk tugasan saya?

Kenal pasti dahulu input dan output yang diperlukan: teks, imej, audio atau video. Kemudian bandingkan kaedah API yang serasi, ID model yang tepat atau model yang dirujuk oleh alias pada masa ini, harga dan unit pengebilan. GET /v1/models adalah percuma dan menyenaraikan model yang tersedia untuk kunci anda.

Adakah setiap model menyokong semua kaedah API dan jenis media?

Gunakan kaedah API dan jenis input/output yang disenaraikan pada kad model. Sokongan untuk teks, imej, audio atau video bergantung pada model dan kaedah yang dipilih; semak contoh permintaan yang berkenaan sebelum menghantar data anda.

Apakah perbezaan antara ID model dengan alias?

ID model yang tepat mengenal pasti model tertentu. Alias merujuk kepada model dan model sasarannya boleh berubah. Semak model yang dirujuk oleh alias pada masa ini dalam katalog; gunakan ID yang tepat apabila integrasi anda memerlukan model tertentu.

Bagaimanakah saya membandingkan harga sebelum menghantar permintaan?

Semak kad model untuk harga dan unit pengebilan bagi kaedah API yang dipilih. Bandingkan menggunakan unit dan jenis input/output yang sama; sejarah permintaan menunjukkan penggunaan sebenar dan amaun yang dicaj.

Apakah manfaat langganan?

Diskaun pembelian token untuk penggunaan berkala. Pilih pelan berdasarkan jumlah permintaan; terma dan harga langganan dipaparkan semasa pembelian.

Bagaimanakah kod promosi diskaun sehingga 50% digunakan?

Masukkan kod promosi semasa membeli token. Jumlah akhir dikira semula mengikut terma promosi; kadar diskaun kelihatan sebelum pembayaran.