modele

OpenAI: GPT Chat Latest

Markdown · JSON

OpenAI: GPT Chat Latest

Regularnie aktualizowany wybór modelu czatowego Instant firmy OpenAI do rozmów o tekście i obrazach. Dostarcz szkic, pytanie lub przykład wizualny i dopracuj w dialogu otrzymane wyjaśnienie, poprawiony fragment albo zwięzłą odpowiedź.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

GPT Chat Latest oznacza regularnie aktualizowany wybór modelu Instant, który OpenAI dokumentuje jako Chat Latest, wskazujący najnowszy model Instant używany w ChatGPT. Przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst. Nazwa opisuje wybór do czatu, którego model bazowy jest aktualizowany, a nie edycję modelu oznaczoną datą.

Przydatna rozmowa zaczyna się od konkretnego zadania. Dostarcz szkic i określ czytelnika, poproś o jaśniejsze wyjaśnienie fragmentu albo podaj zrzut ekranu z pytaniem o konkretny element. Przykładowe zadanie redakcyjne to przekształcenie roboczego wyjaśnienia w krótką wiadomość do współpracownika przy zachowaniu wymaganych nazw i faktów. W kolejnej turze wskaż fragment do zmiany i jej powód, na przykład ton, długość lub brakujące wyjaśnienie.

Dla dialogu opartego na obrazie zadbaj o czytelność dowodów wizualnych i określ ich cel. Zrzut ekranu może wspierać pytanie o widoczny stan interfejsu, a diagram prośbę o wyjaśnienie zależności. Dodaj pisemny kontekst, którego sam obraz nie dostarcza. Poproś o istotną obserwację i wyjaśnienie powiązane z pytaniem zamiast opisu każdego widocznego szczegółu.

Aktualna specyfikacja Chat Latest firmy OpenAI podaje okno kontekstu 400 000 tokenów, maksymalne wejście 272 000 tokenów i maksymalne wyjście 128 000 tokenów. Udokumentowana granica wiedzy to 20 kwietnia 2026 r. Są to opublikowane cechy wyboru modelu czatowego, podczas gdy model bazowy jest regularnie aktualizowany. Zaplanuj materiał i żądaną odpowiedź zgodnie z właściwymi limitami kontekstu i wyjścia oraz zachowaj istotne fakty potrzebne do kolejnego kroku.

Producent wymienia strumieniowanie, Structured Outputs, wywoływanie funkcji i wejście obrazowe, z interfejsami Responses i Chat Completions. Udokumentowane narzędzia obejmują wyszukiwanie w sieci i plikach, generowanie obrazów, interpretację kodu i połączenia MCP. Uporządkowana odpowiedź określa formę zwracanych informacji, a żądanie narzędzia nazywa osobną operację. Aplikacje udostępniają operacje, zwracają rzeczywiste wyniki narzędzi i decydują, jak powstały tekst lub inne artefakty są prezentowane użytkownikowi.

Określ wynik oczekiwany z rozmowy: odpowiedź, przeredagowaną sekcję dokumentu, wyjaśnienie przykładu wizualnego lub listę działań. Dla zadania strukturalnego nazwij pola i sposób obsługi brakujących informacji. Dla zadania redakcyjnego wskaż odbiorców, wymagane fakty i dopuszczalny ton. Przydatna odpowiedź końcowa jest konkretną wersją do sprawdzenia względem materiału źródłowego; dalsze wiadomości mogą dopracowywać szczegół przy zachowaniu jawnego celu zadania.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Refine a colleague's rough explanation

Rewrite this for a colleague who is new to the process: 'The first file is source data. The second file is cleaned data. We corrected duplicate rows but left missing values empty. Use cleaned data for the report and keep source data for checking.' Make the relationship between the two files clear in at most 65 words.

Oczekiwany wynik

One clear paragraph preserving file roles, duplicate handling and the treatment of missing values.

Sprawdź wynik

The rewrite keeps missing values empty and tells the colleague to use cleaned data while retaining the source for checks.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-chat-latest

openai/gpt-chat-latest

OpenAI /openai/gpt-chat-latest

Start

Regularnie aktualizowany wybór modelu czatowego Instant firmy OpenAI do rozmów o tekście i obrazach. Dostarcz szkic, pytanie lub przykład wizualny i dopracuj w dialogu otrzymane wyjaśnienie, poprawiony fragment albo zwięzłą odpowiedź.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
openai/gpt-chat-latest
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości 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[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości 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
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.01 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.06 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.001 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.01 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.06 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.001 / 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

curlPython SDKStrumień w Pythonie
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-chat-latest", "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-chat-latest',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-chat-latest',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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/gpt-chat-latest

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

openai/gpt-chat-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-chat-latest

openai/gpt-chat-latest

OpenAI /openai/gpt-chat-latest

Start

Regularnie aktualizowany wybór modelu czatowego Instant firmy OpenAI do rozmów o tekście i obrazach. Dostarcz szkic, pytanie lub przykład wizualny i dopracuj w dialogu otrzymane wyjaśnienie, poprawiony fragment albo zwięzłą odpowiedź.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
openai/gpt-chat-latest
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj 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)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.01 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.06 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.001 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.01 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.06 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.001 / 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

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "openai/gpt-chat-latest",
  "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-chat-latest', '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-chat-latest', '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
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/gpt-chat-latest

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

openai/gpt-chat-latest

FAQ · OpenAI: GPT Chat Latest
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-chat-latest: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-chat-latest: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-chat-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-chat-latest: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-chat-latest: messages.min_items: 1

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna