model

OpenAI: GPT-6 Luna Pro

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Luna Pro

GPT-6 Luna dengan penaakulan Pro untuk tugas tertumpu yang memerlukan analisis tambahan sebelum jawapan akhir. Model asas menerima teks dan imej, menjadikannya berguna untuk pengendalian dokumen berasaskan peraturan, soalan visual dan hasil bertulis yang ringkas.

Tentang model

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

GPT-6 Luna Pro merujuk kepada GPT-6 Luna OpenAI dengan penaakulan Pro. Luna direka bentuk untuk tugas tertumpu dan beban kerja berjumlah besar; inputnya ialah teks serta imej dan outputnya ialah teks. Pro menambah kerja model apabila membina jawapan akhir. Pro ialah mod pelaksanaan yang digunakan pada model asas yang dipilih, berbeza daripada tetapan usaha penaakulan yang mengawal jumlah analisis dalam mod tersebut.

Kegunaan praktikal ialah memproses permintaan yang ditakrifkan secara sempit dengan beberapa peraturan atau pengecualian. Berikan permintaan, kategori yang mungkin sepadan dan maklumat yang menentukan tindakan seterusnya. Minta kategori, fakta yang berkaitan dan respons ringkas yang dicadangkan. Contoh tugas ialah mengelaskan permintaan dokumen, mengenal pasti medan yang tiada dan mendraf mesej untuk meminta medan itu. Tugas kekal tertumpu walaupun syaratnya memerlukan pertimbangan yang teliti.

Untuk soalan berasaskan imej, berikan tangkapan skrin yang jelas atau bahan visual lain dan kenal pasti butiran yang perlu diperiksa. Anda boleh meminta penerangan tentang keadaan antara muka yang kelihatan bersama arahan ringkas untuk pembaca. Untuk bahan bertulis, takrifkan medan atau pernyataan yang mesti dikekalkan melalui transformasi, kategori yang dibenarkan dan format jawapan yang dijangkakan. Sebilangan kecil contoh yang mewakili kes boleh menjelaskan sempadan antara kategori yang serupa tanpa membuat model menyimpulkan peraturan anda sendiri.

OpenAI menetapkan tetingkap konteks 1,050,000 token untuk GPT-6 Luna, dengan input maksimum 922,000 token dan output maksimum 128,000 token. Had pengetahuan yang didokumenkan ialah 18 Mei 2026. Model asas menyokong usaha penaakulan none, low, medium, high, xhigh dan max, dengan medium sebagai nilai lalai. Penaakulan mengambil ruang token seperti jawapan akhir, jadi taklimat tugas dan bahan yang dibekalkan harus meninggalkan ruang untuk analisis serta hasil yang diminta.

Pengeluar mendokumenkan Pro dalam Responses API untuk permintaan sukar yang membenarkan kependaman tambahan dan aktiviti model. Alat terbina dalam GPT-6 Luna dan penaakulan dengan panggilan fungsi menggunakan Responses; dalam antara muka Chat Completions pengeluar, panggilan fungsi disokong hanya apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada none. Model asas menyenaraikan penstriman, Structured Outputs, carian web dan fail, panggilan fungsi serta cache prompt. Set alatnya turut merangkumi penjanaan imej, pentafsiran kod, operasi shell dan patch, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat. Aplikasi anda menentukan dan melaksanakan operasi yang disediakannya.

Gunakan kontrak output yang tepat untuk tugas akhir: keputusan, medan yang menyokongnya dan sebarang maklumat yang masih tiada. Sebagai contoh, minta satu kategori, justifikasi ringkas yang berkaitan dengan peraturan yang dibekalkan dan soalan seterusnya untuk dihantar kepada pembaca. Semak hasil terhadap peraturan itu, bukannya menambah perbincangan tanpa had. Aliran kerja ini menggunakan peranan Luna untuk tugas tertumpu sambil memperuntukkan kerja tambahan Pro bagi permintaan yang kebergantungan atau pengecualiannya memerlukan pemeriksaan yang lebih mendalam.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Find missing request details

Process this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason.

Hasil yang dijangka

A compact field table, missing-field list and targeted clarification message.

Semak hasil

Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-6-luna-pro

openai/gpt-6-luna-pro

OpenAI /openai/gpt-6-luna-pro

Pengenalan

GPT-6 Luna dengan penaakulan Pro untuk tugas tertumpu yang memerlukan analisis tambahan sebelum jawapan akhir. Model asas menerima teks dan imej, menjadikannya berguna untuk pengendalian dokumen berasaskan peraturan, soalan visual dan hasil bertulis yang ringkas.

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-luna-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 · none
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada none
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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token
Output · Token output $0.0015 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.0005 / 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-luna-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-luna-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-luna-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-luna-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-luna-pro

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

openai/gpt-6-luna-pro

OpenAI /openai/gpt-6-luna-pro

Pengenalan

GPT-6 Luna dengan penaakulan Pro untuk tugas tertumpu yang memerlukan analisis tambahan sebelum jawapan akhir. Model asas menerima teks dan imej, menjadikannya berguna untuk pengendalian dokumen berasaskan peraturan, soalan visual dan hasil bertulis yang ringkas.

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-luna-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 · none
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada none
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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token
Output · Token output $0.0015 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.0005 / 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-luna-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-luna-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-luna-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-luna-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-luna-pro

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

openai/gpt-6-luna-pro

OpenAI /openai/gpt-6-luna-pro

Pengenalan

GPT-6 Luna dengan penaakulan Pro untuk tugas tertumpu yang memerlukan analisis tambahan sebelum jawapan akhir. Model asas menerima teks dan imej, menjadikannya berguna untuk pengendalian dokumen berasaskan peraturan, soalan visual dan hasil bertulis yang ringkas.

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-luna-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 · none
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada none
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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.001 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token
Output · Token output $0.0015 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.00004 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.0005 / 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-luna-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-luna-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-luna-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-luna-pro

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-luna-pro

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

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

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

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

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

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

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

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

Apakah had yang terpakai?

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

POST /v1/messages · openai/gpt-6-luna-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