GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
", "aboutText": "GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.\n\nLever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.\n\nDe maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.\n\nOpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.\n\nDe modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.\n\nDe aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.gpt-5.1GPT-5.1 combineert programmeren en agentisch werk met adaptief redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en kan een codewijziging, document of resultaat met aangesloten hulpmiddelen ontwikkelen, met een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5.1 | 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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-5.1","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-5.1", 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-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
gpt-5.1GPT-5.1 combineert programmeren en agentisch werk met adaptief redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en kan een codewijziging, document of resultaat met aangesloten hulpmiddelen ontwikkelen, met een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5.1 | 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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 $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.1', '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-5.1', '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-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combineert programmeren en agentisch werk met adaptief redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en kan een codewijziging, document of resultaat met aangesloten hulpmiddelen ontwikkelen, met een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.1 | 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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-5.1", "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-5.1',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-5.1',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-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combineert programmeren en agentisch werk met adaptief redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en kan een codewijziging, document of resultaat met aangesloten hulpmiddelen ontwikkelen, met een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.1 | 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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 $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "openai/gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.1', '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-5.1', '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-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
Technisch voorbeeld in het Engels
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.