OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max
Edycja Codex przeznaczona do długotrwałej, szczegółowej inżynierii oprogramowania. Przyjmuje tekst i obrazy i wykorzystuje kompakcję między oknami kontekstu, aby kontynuować refaktoryzacje na skalę projektu, dogłębne debugowanie i inne zadania programowania agentowego.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsopenai/gpt-5.1-codex-max - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesopenai/gpt-5.1-codex-max
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-5.1-Codex-Max to edycja Codex firmy OpenAI zbudowana do długotrwałego, szczegółowego programowania agentowego. Przyjmuje tekst i obrazy oraz generuje tekst. Wydanie opisuje szkolenie na rzeczywistych zadaniach inżynierii oprogramowania, w tym ocenie kodu, pracy nad frontendem i zmianach projektowych, wraz z pracą w środowiskach Windows.
Centralną możliwością jest natywna praca przez wiele okien kontekstu dzięki kompaktowaniu. Gdy długie zadanie zbliża się do limitu okna, przepływ Codex może skompaktować historię, zachowując ważny kontekst, i kontynuować w nowym oknie. Producent przedstawia to jako sposób podtrzymywania refaktoryzacji w skali projektu, głębokiego debugowania i rozbudowanych pętli agentowych. Jest to proces kontynuacji, a nie twierdzenie, że cała długa sesja zajmuje jedno okno kontekstu.
Przy zmianie projektu podaj pożądane zachowanie, odpowiednie pliki i reguły edycji. Przykładowym żądaniem jest refaktoryzacja kilku powiązanych komponentów przy zachowaniu ich publicznego zachowania: ustalenie zależności, zaproponowanie skoordynowanych zmian i określenie sposobu sprawdzenia wyniku. Przy debugowaniu dołącz zaobserwowaną awarię, oczekiwany rezultat i już zgromadzone dowody. Zawartość plików środowiska roboczego, wyjście poleceń i kontrole informują następną decyzję modelu.
Karta modelu OpenAI podaje okno kontekstu 400 000 tokenów, maksymalne wyjście 128 000 tokenów i granicę wiedzy 30 września 2024 r. Wydanie Max zaleca nakład na rozumowanie medium do zwykłego użycia i wprowadza xhigh do pracy korzystającej z dłuższej analizy. Rozumowanie i widoczne wyjście potrzebują miejsca w kontekście zadania. Zachowuj dostępność kryterium powodzenia i ważnych decyzji w trakcie kontynuowania przepływu.
Udokumentowanym interfejsem modelu jest wyłącznie Responses. Karta wymienia strumieniowanie, Structured Outputs, wywoływanie funkcji, obrazy wejściowe, wyszukiwanie internetowe i buforowanie promptów; dokładna lista narzędzi obejmuje funkcje oraz wyszukiwanie internetowe. W środowisku podobnym do Codex operacje dostarczone przez aplikację czytają i przeszukują pliki, wykonują polecenia i zwracają rzeczywiste wyniki. Piaskownica, ustawienia sieci i logi terminala opisane w wydaniu dotyczą otaczającego produktu Codex, a nie bezpośredniego wyjścia tekstowego modelu.
Do pracy nad frontendem dostarcz odpowiedni zrzut ekranu lub referencję projektu i wyjaśnij zachowanie użytkownika, które mają wspierać. Przy ocenie poproś o konkretne ustalenia związane z zależnościami lub wymaganiami. Użyteczny rezultat końcowy wskazuje objęte zmianami pliki, wyjaśnia istotne zmiany i przedstawia wyniki faktycznie ukończonych kontroli. Pozostałe kroki powinny być konkretne, aby długie zadanie inżynierskie kończyło się wynikiem możliwym do oceny względem pierwotnego celu.
Zadanie praktyczne
Zadanie praktyczne
Przykład techniczny po angielsku
Refactor duplicated email normalization
Two Python functions disagree: signup uses email.strip().lower(), while lookup uses email.lower(). Users with surrounding spaces can sign up but cannot be found consistently. Propose a shared normalize_email function and coordinated changes to both callers without changing their public signatures. Include regression cases for spaces, case differences and an already normalized address.Oczekiwany wynik
A shared helper, both caller changes and three concrete regression-test proposals.Sprawdź wynik
Both paths use the same normalization and preserve their existing public signatures.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5.1-codex-max
openai/gpt-5.1-codex-maxStart
Edycja Codex przeznaczona do długotrwałej, szczegółowej inżynierii oprogramowania. Przyjmuje tekst i obrazy i wykorzystuje kompakcję między oknami kontekstu, aby kontynuować refaktoryzacje na skalę projektu, dogłębne debugowanie i inne zadania programowania agentowego.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- Tekst
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Wejście
text- Wyjście
text- Format wyjściowy
- json lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.1-codex-max | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
- Intensywność rozumowania · high
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high
- Intensywność rozumowania · low
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low
- Intensywność rozumowania · medium
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium
- Intensywność rozumowania · xhigh
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na xhigh
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0025 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.00025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0025 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.00025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.1-codex-max", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.1-codex-max',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.1-codex-max',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra openai/gpt-5.1-codex-max
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-5.1-codex-max
openai/gpt-5.1-codex-maxStart
Edycja Codex przeznaczona do długotrwałej, szczegółowej inżynierii oprogramowania. Przyjmuje tekst i obrazy i wykorzystuje kompakcję między oknami kontekstu, aby kontynuować refaktoryzacje na skalę projektu, dogłębne debugowanie i inne zadania programowania agentowego.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- json · sse
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Wejście
text- Wyjście
json,sse- Format wyjściowy
- JSON lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.1-codex-max | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
- Intensywność rozumowania · high
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high
- Intensywność rozumowania · low
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low
- Intensywność rozumowania · medium
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium
- Intensywność rozumowania · xhigh
- Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na xhigh
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0025 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.00025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0025 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.00025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "openai/gpt-5.1-codex-max",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.1-codex-max', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5.1-codex-max', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra openai/gpt-5.1-codex-max
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/chat/completions·openai/gpt-5.1-codex-max:text→textPOST /v1/messages·openai/gpt-5.1-codex-max:text→json,sse- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/chat/completions·openai/gpt-5.1-codex-max:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·openai/gpt-5.1-codex-max:model,messages,max_tokens,stream- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/chat/completions·openai/gpt-5.1-codex-max:messages.min_items:1