gpt-6.1-sol-ultrafast
gpt-6.1-sol-ultrafastGPT-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
POST /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, token | Input | Output | Bacaan cache | Penulisan cache | Cache 5 minit | Cache 1 jam |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saiz permintaan, token(0; 272,000] | InputUSD 0.004 | OutputUSD 0.02 | Bacaan cacheUSD 0.0002 | Penulisan cacheUSD 0.005 | Cache 5 minitUSD 0.005 | Cache 1 jamUSD 0.005 |
| Saiz permintaan, token(272,000; ∞) | InputUSD 0.008 | OutputUSD 0.03 | Bacaan cacheUSD 0.0004 | Penulisan cacheUSD 0.01 | Cache 5 minitUSD 0.01 | Cache 1 jamUSD 0.01 |
Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.
POST /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, token | Input | Output | Bacaan cache | Penulisan cache | Cache 5 minit | Cache 1 jam |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saiz permintaan, token(0; 272,000] | InputUSD 0.004 | OutputUSD 0.02 | Bacaan cacheUSD 0.0002 | Penulisan cacheUSD 0.005 | Cache 5 minitUSD 0.005 | Cache 1 jamUSD 0.005 |
| Saiz permintaan, token(272,000; ∞) | InputUSD 0.008 | OutputUSD 0.03 | Bacaan cacheUSD 0.0004 | Penulisan cacheUSD 0.01 | Cache 5 minitUSD 0.01 | Cache 1 jamUSD 0.01 |
Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.
POST /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, token | Input | Output | Bacaan cache | Penulisan cache | Cache 5 minit | Cache 1 jam |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saiz permintaan, token(0; 272,000] | InputUSD 0.004 | OutputUSD 0.02 | Bacaan cacheUSD 0.0002 | Penulisan cacheUSD 0.005 | Cache 5 minitUSD 0.005 | Cache 1 jamUSD 0.005 |
| Saiz permintaan, token(272,000; ∞) | InputUSD 0.008 | OutputUSD 0.03 | Bacaan cacheUSD 0.0004 | Penulisan cacheUSD 0.01 | Cache 5 minitUSD 0.01 | Cache 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."}