GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
", "aboutText": "GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.\n\nLever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.\n\nLever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.\n\nOpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.\n\nDe maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.\n\nDe aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Outline a decision presentation\n\nPrepare a four-slide outline for an operations decision from this supplied data: manual checks take 9 hours weekly; a proposed scanner would reduce checking to 3 hours; purchase cost is 1,200; monthly support cost is unknown. Include the current problem, expected operational change, missing cost information and a conditional recommendation. Do not claim a payback period.Four slide titles with concise bullets and a conditional decision tied to the supplied data.Check that the unknown support cost prevents an asserted payback calculation and that hours remain weekly.gpt-5.4GPT-5.4 combineert redeneren, programmeren, visueel begrip en ingebouwd computergebruik voor complex professioneel werk. Lever tekst, afbeeldingen en een duidelijke taakomschrijving aan om documenten, code of een resultaat in meerdere stappen te ontwikkelen binnen een omgeving met aangesloten hulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5.4 | 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 $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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 met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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-5.4","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-5.4", 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-5.4, openai/gpt-5.4
/chat/completions
gpt-5.4GPT-5.4 combineert redeneren, programmeren, visueel begrip en ingebouwd computergebruik voor complex professioneel werk. Lever tekst, afbeeldingen en een duidelijke taakomschrijving aan om documenten, code of een resultaat in meerdere stappen te ontwikkelen binnen een omgeving met aangesloten hulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gpt-5.4 | 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 $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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 met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "gpt-5.4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.4', '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-5.4', '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-5.4, openai/gpt-5.4
/chat/completions
openai/gpt-5.4GPT-5.4 combineert redeneren, programmeren, visueel begrip en ingebouwd computergebruik voor complex professioneel werk. Lever tekst, afbeeldingen en een duidelijke taakomschrijving aan om documenten, code of een resultaat in meerdere stappen te ontwikkelen binnen een omgeving met aangesloten hulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.4 | 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 $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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 met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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-5.4", "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-5.4',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-5.4',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-5.4, openai/gpt-5.4
/chat/completions
openai/gpt-5.4GPT-5.4 combineert redeneren, programmeren, visueel begrip en ingebouwd computergebruik voor complex professioneel werk. Lever tekst, afbeeldingen en een duidelijke taakomschrijving aan om documenten, code of een resultaat in meerdere stappen te ontwikkelen binnen een omgeving met aangesloten hulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker 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 hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.4 | 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 $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 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 met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "openai/gpt-5.4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.4', '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-5.4', '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-5.4, openai/gpt-5.4
/chat/completions
Technisch voorbeeld in het Engels
Outline a decision presentation\n\nPrepare a four-slide outline for an operations decision from this supplied data: manual checks take 9 hours weekly; a proposed scanner would reduce checking to 3 hours; purchase cost is 1,200; monthly support cost is unknown. Include the current problem, expected operational change, missing cost information and a conditional recommendation. Do not claim a payback period.Four slide titles with concise bullets and a conditional decision tied to the supplied data.Check that the unknown support cost prevents an asserted payback calculation and that hours remain weekly.