GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.
Geef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.
De ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.
OpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.
De ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.
Het huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.
", "aboutText": "GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.\n\nGeef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.\n\nDe ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.\n\nOpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.\n\nDe ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.\n\nHet huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Coordinate a renamed form field\n\nA signup form now sends {display_name:'Ada'}, but validate(body) checks body.name and save(body) stores body.name. The public request field must remain display_name; the database column remains name. Propose a coordinated correction in validation and storage mapping. Include cases for a valid name, whitespace only and a missing field. Keep the database schema unchanged.A coordinated two-function code proposal and a three-case validation test table.Check display_name is validated and explicitly mapped to name without changing either external contract.gpt-5GPT-5 is een redeneermodel voor programmeren, tekst- en afbeeldingstaken en agentwerkwijzen. Het ondersteunt instelbaar redeneren en antwoorddetail en kan project- of documentbewijs combineren met resultaten van toepassingshulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.
Geef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.
De ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.
OpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.
De ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.
Het huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Tekstgesprek | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametercontrol_scope | ContractTekstgesprek; stream is een booleaanse waarde en is standaard false. |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Methodealiasnamen: /chat/completions
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gpt-5", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra gpt-5, openai/gpt-5
/chat/completions
gpt-5GPT-5 is een redeneermodel voor programmeren, tekst- en afbeeldingstaken en agentwerkwijzen. Het ondersteunt instelbaar redeneren en antwoorddetail en kan project- of documentbewijs combineren met resultaten van toepassingshulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.
Geef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.
De ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.
OpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.
De ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.
Het huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "gpt-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra gpt-5, openai/gpt-5
/chat/completions
openai/gpt-5GPT-5 is een redeneermodel voor programmeren, tekst- en afbeeldingstaken en agentwerkwijzen. Het ondersteunt instelbaar redeneren en antwoorddetail en kan project- of documentbewijs combineren met resultaten van toepassingshulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.
Geef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.
De ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.
OpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.
De ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.
Het huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra gpt-5, openai/gpt-5
/chat/completions
openai/gpt-5GPT-5 is een redeneermodel voor programmeren, tekst- en afbeeldingstaken en agentwerkwijzen. Het ondersteunt instelbaar redeneren en antwoorddetail en kan project- of documentbewijs combineren met resultaten van toepassingshulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5 is OpenAI’s redeneermodel voor programmeren en agentische taken in uiteenlopende domeinen. Het accepteert tekst en afbeeldingen en levert tekst. De ontwikkelaarsrelease onderscheidt het API-redeneermodel van de chatselectie zonder redeneren en beschrijft samenwerking bij programmeren, frontendwerk, instructieopvolging en workflows die een reeks toolresultaten verbinden.
Geef voor technisch ontwikkelwerk het vereiste gedrag, de relevante bestanden en de voorwaarden voor wijzigingen. Een voorbeeldverzoek is onderzoeken hoe onderdelen samenwerken, een probleem bij hun verwerking van een invoer vaststellen en een samenhangend wijzigingsvoorstel uitwerken. Geef voor frontendwerk de bedoelde interactie en een visuele referentie. Benoem voor een documentvraag de beslissing, het bronmateriaal en de vereiste onderdelen zodat het antwoord een concreet doel heeft.
De ontwikkelaar documenteert de redeneerinspanningen minimal, low, medium en high, waarbij medium in de ontwikkelaarsrelease als standaard is beschreven. De uitvoerigheid van antwoorden is een afzonderlijke instelling met de keuzes low, medium en high; medium is de gedocumenteerde standaard, terwijl een expliciete uitvoerinstructie voorrang heeft. Door dat onderscheid kan een taak een beknopt resultaat vragen en toch analyse krijgen die bij haar complexiteit past.
OpenAI vermeldt voor GPT-5 een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale invoer van 272.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneringen en zichtbare uitvoer delen het budget voor gegenereerde tokens. Houd het relevante bronmateriaal en de succescriteria beschikbaar en laat ruimte voor de analyse en het eindantwoord in plaats van het volledige venster met niet-gerelateerde context te vullen.
De ontwikkelaar noemt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en beeldinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De exacte modelkaarttools omvatten beeldgeneratie, code-interpretatie en MCP-verbindingen. De ontwikkelaarsrelease documenteert ook parallelle toolaanroepen, zichtbare voortgangsberichten tussen handelingen en aangepaste tools die platte tekst accepteren met optionele grammaticavoorwaarden. Applicaties voeren hun handelingen uit en geven de werkelijke resultaten terug die bij de volgende beslissing worden gebruikt.
Het huidige cachingadvies omvat optionele verlengde bewaring tot 24 uur voor GPT-5, waarbij hergebruik afhangt van een daarvoor geschikt bewaard voorvoegsel. Bepaal voor de taak zelf welk resultaat en bewijs als voltooiing zouden gelden. Een voorgestelde patch, gestructureerde analyse of document is nuttig wanneer de belangrijke keuzes aansluiten op de aangeleverde eisen en feiten. Houd resultaten van voltooide controles gescheiden van handelingen die nog worden voorgesteld, zodat het eindantwoord de volgende werkstap ondersteunt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "openai/gpt-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra gpt-5, openai/gpt-5
/chat/completions
Technisch voorbeeld in het Engels
Coordinate a renamed form field\n\nA signup form now sends {display_name:'Ada'}, but validate(body) checks body.name and save(body) stores body.name. The public request field must remain display_name; the database column remains name. Propose a coordinated correction in validation and storage mapping. Include cases for a valid name, whitespace only and a missing field. Keep the database schema unchanged.A coordinated two-function code proposal and a three-case validation test table.Check display_name is validated and explicitly mapped to name without changing either external contract.