model

OpenAI: GPT-6 Astra Pro

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Astra Pro

GPT-6 Astra dengan penaakulan Pro untuk penyelidikan, pengekodan dan kerja profesional yang mencabar. Pro menambah kerja model sebelum jawapan akhir; model asas menerima teks dan imej serta menyokong kerja berbilang langkah dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

Tentang model

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

GPT-6 Astra Pro merujuk kepada GPT-6 Astra OpenAI dengan penaakulan Pro. Model asas Astra direka bentuk untuk penaakulan mencabar, pengekodan, penyelidikan, penggunaan komputer dan kerja profesional. Model ini menerima teks dan imej serta menghasilkan teks. Pro menambah kerja model apabila membina jawapan akhir, manakala usaha penaakulan mengawal jumlah analisis dalam mod pelaksanaan yang dipilih. Pro mengubah mod pelaksanaan, sementara GPT-6 Astra kekal sebagai model asasnya.

Keluaran Astra pengeluar menerangkan aliran kerja yang menukar bahan berkaitan kepada dokumen, hamparan, pembentangan dan analisis. Keluaran itu menekankan pematuhan kepada templat serta gaya penulisan atau visual sambil memilih konteks yang penting bagi tugas. Untuk dokumen profesional, berikan bahan sumber, keperluan templat dan keputusan yang perlu dibuat pembaca. Contoh permintaan ialah menyelaraskan dua set keperluan projek dan menghasilkan ringkasan yang memisahkan fakta yang dipersetujui, bukti yang bercanggah serta syarat untuk cadangan.

Untuk kerja kejuruteraan atau penyelidikan, nyatakan objektif, bukti yang perlu diperiksa dan perkara yang dikira sebagai penyelesaian. Tugas pengekodan boleh merangkumi tingkah laku yang diperlukan, fail berkaitan dan kekangan; tugas penyelidikan boleh merangkumi soalan serta kriteria untuk menimbang bahan yang dibekalkan. Keupayaan penggunaan komputer dan pelayaran Astra yang didokumenkan menghubungkan keputusan model dengan persekitaran yang membekalkan alat sepadan. Output sebenar persekitaran ialah bukti untuk langkah seterusnya, berasingan daripada tindakan yang dicadangkan model.

Spesifikasi GPT-6 Astra OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 1,050,000 token, input maksimum 922,000 token dan output maksimum 128,000 token, dengan had pengetahuan pada 30 April 2026. Pilihan usaha penaakulannya ialah low, medium, high, xhigh dan max; none tidak disokong. Token penaakulan dan hasil yang kelihatan kedua-duanya mengambil ruang konteks. OpenAI mendokumenkan Pro dalam Responses API untuk kerja sukar yang boleh menerima kependaman tambahan dan aktiviti model; mod serta usaha kekal sebagai tetapan yang bebas antara satu sama lain.

Model asas menyenaraikan penstriman, Structured Outputs, panggilan fungsi, carian web dan fail, alat penjanaan imej, pentafsiran kod, operasi shell dan patch yang dihoskan, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat. Panggilan fungsi menggunakan antara muka Responses pengeluar. Panduan GPT-6 turut menerangkan kerja alat tak segerak dan pengarahan giliran aktif. Aplikasi melaksanakan operasinya sendiri, mengurus kerja yang belum selesai dan memulangkan maklumat yang terhasil; output model sendiri kekal berupa teks walaupun alat berasingan mencipta artifak lain.

Keluaran Astra menerangkan penyesuaian kepada keperluan baharu sambil mengekalkan matlamat yang lebih luas dalam perhatian. Keluaran itu turut membezakan semakan kod defensif dan penampalan daripada kerja pembangunan eksploit lanjutan, yang mungkin ditolak model, serta menerangkan pemeriksaan automatik yang boleh menyela tugas. Sediakan permintaan berdasarkan hasil yang dimaksudkan, kerja yang dibenarkan dan bukti, bukannya menganggap penaakulan tambahan sebagai pengganti bahan sumber yang tiada. Artifak akhir yang berguna menyatakan kesimpulan atau perubahan yang dicadangkan, asasnya dalam maklumat yang dibekalkan dan sebarang soalan yang boleh mengubah keputusan secara ketara.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Reconcile conflicting launch requirements

Write a decision brief using this template: Decision needed; Agreed facts; Conflict; Recommendation conditions. Product requirement P1 says launch must include CSV export. Security requirement S1 prohibits exporting customer email addresses. Current design D1 exports name and email only. Reconcile the requirements, propose a compliant export scope and list the decision still needed about useful fields.

Hasil yang dijangka

A brief under the four supplied headings, with P1, S1 and D1 references beside relevant findings.

Semak hasil

Check that the proposed scope preserves an export feature while excluding emails and does not invent an approved field list.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

Pengenalan

GPT-6 Astra dengan penaakulan Pro untuk penyelidikan, pengekodan dan kerja profesional yang mencabar. Pro menambah kerja model sebelum jawapan akhir; model asas menerima teks dan imej serta menyokong kerja berbilang langkah dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

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-6-astra-pro
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
Usaha penaakulan · high
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
Usaha penaakulan · low
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
Usaha penaakulan · max
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada max
Usaha penaakulan · medium
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
Usaha penaakulan · xhigh
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada xhigh

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 $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasuk272,000Caj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2Jadual kadar—Token konteks, melebihi272,000Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.04 / 1K token
Output · Token output $0.15 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.05 / 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-6-astra-pro", "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-6-astra-pro',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-6-astra-pro',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 openai/gpt-6-astra-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-astra-pro

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

Pengenalan

GPT-6 Astra dengan penaakulan Pro untuk penyelidikan, pengekodan dan kerja profesional yang mencabar. Pro menambah kerja model sebelum jawapan akhir; model asas menerima teks dan imej serta menyokong kerja berbilang langkah dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-6-astra-pro
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstring|content_block[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedansystemJenisstring|content_block[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & had
Minimum: 1
Had terpakai pada: had maksimum tepat bagi model/kad yang dipilih
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanstop_sequencesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenistool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: alat dibekalkan
Lalai—
Medantools[].descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].input_schemaJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanthinking.typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanthinking.budget_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanoutput_config.effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmetadataJenisobjectKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medancache_controlJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content atau blok type=text

Teks + imej

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} atau sumber dengan type=url

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

Kitar hayat: exact retained published method

Hantar ID model yang tepat dan medan wajib.

Simpan setiap item yang dikembalikan dan pengecam asalnya.

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
Usaha penaakulan · high
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
Usaha penaakulan · low
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
Usaha penaakulan · max
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada max
Usaha penaakulan · medium
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
Usaha penaakulan · xhigh
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada xhigh

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 $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasuk272,000Caj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2Jadual kadar—Token konteks, melebihi272,000Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.04 / 1K token
Output · Token output $0.15 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.05 / 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-6-astra-pro",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ]
}
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-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-astra-pro', 'max_tokens': 4096, '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 openai/gpt-6-astra-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-astra-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses openai/gpt-6-astra-pro

openai/gpt-6-astra-pro

OpenAI /openai/gpt-6-astra-pro

Pengenalan

GPT-6 Astra dengan penaakulan Pro untuk penyelidikan, pengekodan dan kerja profesional yang mencabar. Pro menambah kerja model sebelum jawapan akhir; model asas menerima teks dan imej serta menyokong kerja berbilang langkah dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-6-astra-pro
Lalai—
MedaninputJenisstring|input_item[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medaninput[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
message, reasoning, function_call, function_call_output
Lalai—
Medaninput[].contentJenisstring|content_part[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medaninput[].call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: function_call_output; kekalkan call_id sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medaninput[].outputJenisstring|content_part[]KeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: function_call_output
Lalai—
Medanmax_output_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenistool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning.effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning.summaryJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantext.formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantext.verbosityJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanincludeJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstoreJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprevious_response_idJenisstringKeperluanTidak disokongNilai & had
Keperluan ID: Hanya ID respons sebenar daripada penerusan yang disokong
Syarat: Sertakan semula sejarah perbualan sebenar dengan setiap permintaan.
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_keyJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

Teks input atau bahagian input_text

Teks + imej

{type:input_image,image_url}

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

Kitar hayat: exact retained published method

Hantar ID model yang tepat dan medan wajib.

Simpan setiap item yang dikembalikan dan pengecam asalnya.

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
Usaha penaakulan · high
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
Usaha penaakulan · low
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
Usaha penaakulan · max
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada max
Usaha penaakulan · medium
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
Usaha penaakulan · xhigh
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada xhigh

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 $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasuk272,000Caj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.1 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2Jadual kadar—Token konteks, melebihi272,000Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.04 / 1K token
Output · Token output $0.15 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.05 / 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 Responses

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "openai/gpt-6-astra-pro",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
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-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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/responses \
  -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

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-6-astra-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 · OpenAI Responses

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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

Kekalkan setiap item output dan bahagian kandungan, call_id fungsi sebenar, penaakulan disulitkan serta data penggunaan. Semasa penstriman, kekalkan identiti peristiwa/item yang lengkap.

Jika respons asal perlu disemak

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

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanstatusJenisstring
Medanoutput[]Jenismessage|reasoning|function_call|other item
Medanoutput[].content[]Jeniscontent part
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 openai/gpt-6-astra-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-astra-pro

FAQ · OpenAI: GPT-6 Astra Pro
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

POST /v1/responses · openai/gpt-6-astra-pro: text → text

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · openai/gpt-6-astra-pro: model, input, instructions, stream

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-astra-pro: messages.min_items: 1

POST /v1/messages · openai/gpt-6-astra-pro: messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 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