model

OpenAI: GPT-3.5 Turbo

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang dan tugas bertulis lain. Berikan arahan yang jelas dan bahan sumber untuk membina balasan, penulisan semula, penjelasan ringkas atau cadangan cebisan kod.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang, dengan kegunaan dalam tugas bertulis lain juga. Model ini menerima teks dan menghasilkan teks. Alias keluarga berbeza daripada pilihan yang dinamakan secara berasingan, iaitu 0613, 16K dan Instruct, yang mempunyai skop terdokumen masing-masing.

Bagi balasan sokongan, berikan mesej pengguna, maklumat rujukan dan peraturan yang mengawal jawapan. Contoh permintaan ialah menjelaskan satu bahagian prosedur dan bertanya tentang fakta yang tidak ditetapkan oleh mesej. Bagi penyuntingan, kenal pasti pembaca, nada dan pernyataan yang perlu dikekalkan. Bagi kod, berikan cebisan yang relevan dan tingkah laku yang perlu dijelaskan atau dicadangkan perubahannya.

Kad keluarga OpenAI semasa menyenaraikan tetingkap konteks 16385 token, output maksimum 4096 token dan had pengetahuan 1 September 2021. Input dan respons yang dijana berkongsi bajet konteks. Pastikan bahan sumber terfokus dan takrifkan panjang jawapan yang diperlukan oleh pembaca, khususnya apabila beberapa mesej terdahulu relevan kepada susulan.

Profil pengeluar semasa mendokumenkan fine-tuning, manakala panduan formatnya memasukkan GPT-3.5 Turbo antara model yang menggunakan mod JSON. Mod itu menyasarkan JSON yang sah dan tidak menjamin skema tertentu. Jika peringkat aplikasi seterusnya memerlukan medan, takrifkan maknanya dan peraturan bagi nilai yang tiada, kemudian sahkan struktur serta kandungan yang dikembalikan berdasarkan teks yang diberikan.

Bagi kerja berulang, kekalkan arahan dan tukar bahan khusus input. Minta hasil konkrit seperti cadangan balasan, ringkasan pendek, bahagian yang disunting atau nilai yang diekstrak. Respons yang berguna mengekalkan fakta yang diperlukan dan mengenal pasti syarat yang belum diselesaikan, bukannya mengisinya dengan butiran tanpa sokongan. Mesej kemudian boleh memperhalus hasil yang dipilih tanpa kehilangan tujuan tugas.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Shorten a customer email

Rewrite this email warmly in at most 55 words: We received your return for order R17. Inspection takes up to three business days. We will email you when it is complete. The refund decision has not yet been made. Preserve the order number, inspection window and undecided refund status.

Hasil yang dijangka

One concise customer email preserving all four supplied facts.

Semak hasil

Check the word count and confirm the rewrite does not promise or announce a refund.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-3.5-turbo

gpt-3.5-turbo

OpenAI /gpt-3.5-turbo
ID model
  • gpt-3.5-turbo
  • openai/gpt-3.5-turbo

Pengenalan

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang dan tugas bertulis lain. Berikan arahan yang jelas dan bahan sumber untuk membina balasan, penulisan semula, penjelasan ringkas atau cadangan cebisan kod.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
gpt-3.5-turbo
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Perbualan teks
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametercontrol_scopeKontrakPerbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Alias kaedah: /chat/completions

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-3.5-turbo","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo, openai/gpt-3.5-turbo

Alias laluan kaedah

/chat/completions

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-3.5-turbo

gpt-3.5-turbo

OpenAI /gpt-3.5-turbo
ID model
  • gpt-3.5-turbo
  • openai/gpt-3.5-turbo

Pengenalan

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang dan tugas bertulis lain. Berikan arahan yang jelas dan bahan sumber untuk membina balasan, penulisan semula, penjelasan ringkas atau cadangan cebisan kod.

Input yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
json, sse
Format output
JSON atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
gpt-3.5-turbo
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan.

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-3.5-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-3.5-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo, openai/gpt-3.5-turbo

Alias laluan kaedah

/chat/completions

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-3.5-turbo

openai/gpt-3.5-turbo

OpenAI /openai/gpt-3.5-turbo
ID model
  • gpt-3.5-turbo
  • openai/gpt-3.5-turbo

Pengenalan

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang dan tugas bertulis lain. Berikan arahan yang jelas dan bahan sumber untuk membina balasan, penulisan semula, penjelasan ringkas atau cadangan cebisan kod.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-3.5-turbo
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Contoh: system, user, assistant, tool, function
Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model.
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_callsJenistool_call[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medanmessages[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].reasoning_contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya
Lalai—
Medanmessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_completion_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Medanstream_options.include_usageJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstopJenisstring|string[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenisfunction_tool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
function
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].function.nameJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan
Lalai—
Medantools[].function.descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].function.parametersJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanresponse_formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning_effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanreasoningJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Medan keserasian
Lalai—
MedanfunctionsJenisfunction[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanfunction_callJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmodalitiesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
text
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini
Lalai—
Medancache_control.ttlJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-3.5-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-3.5-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo, openai/gpt-3.5-turbo

Alias laluan kaedah

/chat/completions

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-3.5-turbo

openai/gpt-3.5-turbo

OpenAI /openai/gpt-3.5-turbo
ID model
  • gpt-3.5-turbo
  • openai/gpt-3.5-turbo

Pengenalan

GPT-3.5 Turbo ialah keluarga model teks dan kod OpenAI yang dioptimumkan untuk sembang dan tugas bertulis lain. Berikan arahan yang jelas dan bahan sumber untuk membina balasan, penulisan semula, penjelasan ringkas atau cadangan cebisan kod.

Input yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
json, sse
Format output
JSON atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-3.5-turbo
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan.

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.003 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "openai/gpt-3.5-turbo",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-3.5-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-3.5-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo, openai/gpt-3.5-turbo

Alias laluan kaedah

/chat/completions

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo

FAQ · OpenAI: GPT-3.5 Turbo
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo: text → text

POST /v1/messages · gpt-3.5-turbo: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-3.5-turbo: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-3.5-turbo: text → json, sse

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo: model, messages, stream

POST /v1/messages · gpt-3.5-turbo: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-3.5-turbo: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-3.5-turbo: model, messages, max_tokens, stream

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/chat/completions · gpt-3.5-turbo: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-3.5-turbo: messages.min_items: 1

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen