Source: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-6-1-terra/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-6-1-terra/ Language: pl # OpenAI: GPT-6.1 Terra [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-6-1-terra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-6-1-terra/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6.1 Terra](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-6-1-terra/) `openai/gpt-6.1-terra` OpenAITekstWejście from 0,001 USD / 1KWyjście from 0,005 USD / 1K GPT-6.1 Terra do pisania i redagowania zrozumiałych tekstów, analizy dokumentów i porządkowania materiałów w dużym kontekście. ### Przeznaczenie modelu GPT-6.1 Terra to model OpenAI z rozumowaniem, kładący nacisk na jasny, naturalny tekst. Producent rozwija go także w kierunku analizy wizualnej i pracy z interfejsami. W Ailoot API ta karta jest przeznaczona do zapytań tekstowych: przekaż materiały źródłowe i otrzymaj wyjaśnienie, przeredagowany tekst lub odpowiedź o zadanej strukturze. ### Teksty, dokumenty i materiały robocze Terra może wspierać proces redakcyjny: przygotować szkic na podstawie tez, zmienić ton, skrócić tekst lub połączyć rozproszone notatki w spójny dokument. Aby otrzymać właściwy wynik, określ odbiorców i cel tekstu, wymień obowiązkowe informacje i wskaż sformułowania, które należy zachować. Przy kilku wersjach poproś o zmianę konkretnego parametru, na przykład stopnia szczegółowości lub sposobu prezentacji dla różnych czytelników. Przy pracy z dokumentami warto przekazywać tekst źródłowy wraz z pytaniem. Poproś o podsumowanie sekcji, porównanie dwóch redakcji lub wyodrębnienie informacji do wcześniej określonej listy pól. Przy porównywaniu materiałów wyznacz kryteria: co uznać za zgodność, które różnice są istotne i jak przedstawić wynik. Model otrzyma wtedy jasne zadanie, a odpowiedź łatwiej zestawić z oryginałem. ### Dostępny format w Ailoot API Wejściem jest tekst, a wyjściem tekst. Obsługiwane interfejsy tej karty obejmują Messages, Responses, Chat Completions i zgodny z Gemini generateContent. Wybierz format używany przez klienta i przekaż w nim instrukcję oraz materiały źródłowe. Jeśli zadanie dotyczy dokumentu lub obrazu, ten scenariusz tekstowy wymaga wcześniej wyodrębnionego tekstu lub opisu tekstowego. ### Przykładowy proces pracy 1. Przekaż notatki, szkic lub tekst dokumentu. 2. Określ zadanie: redakcja, wyjaśnienie, porównanie lub uporządkowanie. 3. Podaj odbiorców, ograniczenia i strukturę odpowiedzi. 4. Sprawdź otrzymany tekst na podstawie danych źródłowych i doprecyzuj miejsca wymagające innej szczegółowości. Taki proces sprawdza się przy instrukcjach, wewnętrznych opracowaniach informacyjnych, opisach i notatkach analitycznych, w których liczą się jasna prezentacja i praca z dostarczonym materiałem. ### Dostępne przez Ailoot API Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 272 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,001 USD */ 1K* Wyjście 0,005 USD */ 1K* Odczyt cache 0,00005 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00125 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00125 USD */ 1K tokens* Mnożnik fast ×2 Mnożnik flex ×0.5 Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 272 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,001 USD */ 1K* Wyjście 0,005 USD */ 1K* Odczyt cache 0,00005 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00125 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00125 USD */ 1K tokens* Mnożnik fast ×2 Mnożnik flex ×0.5 Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 272 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,001 USD */ 1K* Wyjście 0,005 USD */ 1K* Odczyt cache 0,00005 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00125 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00125 USD */ 1K tokens* Mnożnik fast ×2 Mnożnik flex ×0.5 Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 272 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,001 USD */ 1K* Wyjście 0,005 USD */ 1K* Odczyt cache 0,00005 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00125 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00125 USD */ 1K tokens* Mnożnik fast ×2 Mnożnik flex ×0.5 Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 922 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* #### Ceny według długości żądania · OpenAI Chat | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 922 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* #### Ceny według długości żądania · OpenAI Responses | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 922 000 *tokenów* Maks. odpowiedź 128 000 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* #### Ceny według długości żądania · Gemini generateContent | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* web\_search\_call 0,02 USD *za wywołanie* #### Ceny według długości żądania · Anthropic Messages | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* web\_search\_call 0,02 USD *za wywołanie* #### Ceny według długości żądania · OpenAI Responses | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* web\_search\_call 0,02 USD *za wywołanie* #### Ceny według długości żądania · OpenAI Chat | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0001 USD */ 1K* Zapis do cache 0,0025 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,0025 USD */ 1K tokens* Zapis do cache, 1 godz. 0,0025 USD */ 1K tokens* web\_search\_call 0,02 USD *za wywołanie* #### Ceny według długości żądania · Gemini generateContent | Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Rozmiar żądania w tokenach(0; 272 000\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,0001 USD | Zapis do cache0,0025 USD | Cache 5 min0,0025 USD | Cache 1 godz.0,0025 USD | | Rozmiar żądania w tokenach(272 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cache0,005 USD | Cache 5 min0,005 USD | Cache 1 godz.0,005 USD | Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej. `openai/gpt-6.1-terra` · JSON ``` {"about":"### Przeznaczenie modelu\n\nGPT-6.1 Terra to model OpenAI z rozumowaniem, kładący nacisk na jasny, naturalny tekst. Producent rozwija go także w kierunku analizy wizualnej i pracy z interfejsami. W Ailoot API ta karta jest przeznaczona do zapytań tekstowych: przekaż materiały źródłowe i otrzymaj wyjaśnienie, przeredagowany tekst lub odpowiedź o zadanej strukturze.\n\n### Teksty, dokumenty i materiały robocze\n\nTerra może wspierać proces redakcyjny: przygotować szkic na podstawie tez, zmienić ton, skrócić tekst lub połączyć rozproszone notatki w spójny dokument. Aby otrzymać właściwy wynik, określ odbiorców i cel tekstu, wymień obowiązkowe informacje i wskaż sformułowania, które należy zachować. Przy kilku wersjach poproś o zmianę konkretnego parametru, na przykład stopnia szczegółowości lub sposobu prezentacji dla różnych czytelników.\n\nPrzy pracy z dokumentami warto przekazywać tekst źródłowy wraz z pytaniem. Poproś o podsumowanie sekcji, porównanie dwóch redakcji lub wyodrębnienie informacji do wcześniej określonej listy pól. Przy porównywaniu materiałów wyznacz kryteria: co uznać za zgodność, które różnice są istotne i jak przedstawić wynik. Model otrzyma wtedy jasne zadanie, a odpowiedź łatwiej zestawić z oryginałem.\n\n### Dostępny format w Ailoot API\n\nWejściem jest tekst, a wyjściem tekst. Obsługiwane interfejsy tej karty obejmują Messages, Responses, Chat Completions i zgodny z Gemini generateContent. Wybierz format używany przez klienta i przekaż w nim instrukcję oraz materiały źródłowe. Jeśli zadanie dotyczy dokumentu lub obrazu, ten scenariusz tekstowy wymaga wcześniej wyodrębnionego tekstu lub opisu tekstowego.\n\n### Przykładowy proces pracy\n\n1. Przekaż notatki, szkic lub tekst dokumentu.\n2. Określ zadanie: redakcja, wyjaśnienie, porównanie lub uporządkowanie.\n3. Podaj odbiorców, ograniczenia i strukturę odpowiedzi.\n4. Sprawdź otrzymany tekst na podstawie danych źródłowych i doprecyzuj miejsca wymagające innej szczegółowości.\n\nTaki proces sprawdza się przy instrukcjach, wewnętrznych opracowaniach informacyjnych, opisach i notatkach analitycznych, w których liczą się jasna prezentacja i praca z dostarczonym materiałem.","alias_of":null,"aliases":["gpt-6.1-terra"],"author":"OpenAI","canonical_model":"openai/gpt-6.1-terra","ctx":922000,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"openai/gpt-6.1-terra","input":["text"],"kind":"text","max_out":128000,"methods":[{"cache_read":0.05,"cache_write":1.25,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":1.25,"conditional_meter":null,"ctx":272000,"family":"anthropic","fast_multiplier":2,"flex_multiplier":0.5,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":5.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.05,"cache_write":1.25,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":1.25,"conditional_meter":null,"ctx":272000,"family":"openai","fast_multiplier":2,"flex_multiplier":0.5,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":5.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.05,"cache_write":1.25,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":1.25,"conditional_meter":null,"ctx":272000,"family":"openai","fast_multiplier":2,"flex_multiplier":0.5,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":5.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.05,"cache_write":1.25,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":1.25,"conditional_meter":null,"ctx":272000,"family":"gemini","fast_multiplier":2,"flex_multiplier":0.5,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":5.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/{model}:generateContent","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":922000,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":128000,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/gpt-6.1-terra:generateContent","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/openai/gpt-6.1-terra:generateContent","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[{"cache_read":0.1,"cache_write":2.5,"cache_write_1h":2.5,"cache_write_5m":2.5,"in":2.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":"<=272K","max":272000,"min":0,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":10.0},{"cache_read":0.2,"cache_write":5.0,"cache_write_1h":5.0,"cache_write_5m":5.0,"in":4.0,"interval_boundary":"min_exclusive_max_inclusive","label":">272K","max":null,"min":272000,"null_rate_policy":"inherit_base_rate","out":15.0}],"tool_prices":{"web_search_call":0.02},"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Core"},{"canonical_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","request_model_id":"gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra"},{"canonical_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","request_model_id":"openai/gpt-6.1-terra","route_label":"Ultra"}],"name":"OpenAI: GPT-6.1 Terra","price":{"in":1.0,"in_label":null,"out":5.0,"out_label":null,"sort_in":1.0,"sort_out":5.0,"varies":true},"public_id":"openai/gpt-6.1-terra","short":"GPT-6.1 Terra do pisania i redagowania zrozumiałych tekstów, analizy dokumentów i porządkowania materiałów w dużym kontekście."} ``` ## Pytania Jak wybrać model do swojego zadania? Najpierw określ potrzebne dane wejściowe i wyjściowe: tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Następnie porównaj zgodne metody API, dokładny ID modelu lub aktualny model docelowy aliasu, cenę i jednostkę rozliczeniową. GET /v1/models jest bezpłatne i zwraca listę modeli dostępnych dla Twojego klucza. Czy każdy model obsługuje wszystkie metody API i typy mediów? Korzystaj z metod API i typów danych wejściowych i wyjściowych podanych na karcie modelu. Obsługa tekstu, obrazów, dźwięku lub wideo zależy od wybranego modelu i metody; przed wysłaniem danych sprawdź odpowiedni przykład żądania. Czym różni się ID modelu od aliasu? Dokładny ID modelu wskazuje konkretny model. Alias wskazuje model, a jego model docelowy może się zmienić. Sprawdź w katalogu aktualny model docelowy aliasu; użyj dokładnego ID, jeśli Twoja integracja wymaga konkretnego modelu. Jak porównać ceny przed wysłaniem żądania? Sprawdź na karcie modelu cenę i jednostkę rozliczeniową wybranej metody API. Porównuj tę samą jednostkę i ten sam typ danych wejściowych i wyjściowych; historia żądań pokazuje rzeczywiste użycie i naliczoną kwotę. Co daje subskrypcja? Rabat na zakup tokenów do regularnej pracy. Wybierz plan według liczby żądań; warunki i koszt subskrypcji są widoczne przy zamawianiu. Jak użyć kodu z rabatem do 50%? Wpisz kod promocyjny przy zakupie tokenów. Kwota jest przeliczana według promocji; wysokość rabatu widzisz przed zapłatą. ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.