Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/ Language: pt-pt # OpenAI: GPT-5.6 Luna [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5.6 Luna](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/) GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-0) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-1) - [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-2) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-3) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-4) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-5) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gpt-5-6-luna/#method-6) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. GPT-5.6 Luna é o membro da família GPT-5.6 da OpenAI destinado a volumes elevados. É adequado a tarefas repetidas e focadas, como respostas de chat, classificação, extração e passos leves de agentes. Texto e imagens podem apoiar uma resposta textual. Um fluxo útil de Luna tem uma entrada clara, um resultado definido e um pequeno conjunto de condições para decidir se o resultado é utilizável. #### Tarefas repetidas com instruções coerentes Para classificação, descreva as categorias e dê exemplos que esclareçam os seus limites. Para extração, indique os campos a devolver e diga como deve aparecer a informação ausente. Para uma resposta de apoio, forneça o pedido do cliente, as informações pertinentes do produto e a ação já tomada. Mantenha as instruções estáveis entre elementos comparáveis, mudando as provas de cada elemento. Uma tarefa visual pode fornecer uma captura de ecrã ou fotografia legível e identificar o pormenor relevante. Peça a informação visível necessária a seguir, como um rótulo, uma mensagem da interface ou uma diferença entre duas imagens fornecidas. A resposta continua a ser texto derivado dessas entradas. Guarde os rótulos das imagens ou dos documentos com o resultado, para que um facto extraído possa ser rastreado até à fonte correta. #### Raciocínio e forma da saída A OpenAI documenta as opções de esforço de raciocínio none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como predefinição. Ajuste a profundidade pedida à tarefa e às provas. Uma classificação de rotina pode precisar de um resultado compacto, enquanto um caso ambíguo pode exigir uma explicação mais clara dos factos que sustentam a decisão. Defina a resposta final separadamente da quantidade de análise necessária para a alcançar. O modelo suporta saídas estruturadas e chamadas de funções. Para um registo estruturado, especifique os campos e tipos obrigatórios, depois verifique o conteúdo devolvido face à fonte. Num fluxo com ferramentas, uma chamada de função propõe uma ação à aplicação; a aplicação fornece o resultado real antes de um passo posterior o usar. Isto mantém uma ação pretendida separada das provas de que ocorreu. #### Contexto e capacidades de integração O produtor indica uma janela de contexto de 1 050 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens. Organize material longo em torno da pergunta atual e reserve espaço para a resposta. Preserve as decisões necessárias para o passo seguinte, removendo repetições alheias das instruções de trabalho. A OpenAI também documenta transmissão progressiva e, no seu ambiente com ferramentas, pesquisa na Web, pesquisa em ficheiros, geração de imagens, interpretação de código, trabalho de linha de comandos, aplicação de correções, utilização do computador e ferramentas MCP. Estas capacidades dependem do ambiente e das ferramentas ligadas ao pedido. Selecione as operações necessárias à tarefa e examine as observações ou os resultados reais. A saída direta do modelo é texto; uma imagem ou um ficheiro alterado resulta da operação da ferramenta correspondente. Guarde cada elemento concluído com o seu identificador de entrada e o resultado final. Para um fluxo repetido, verifique exemplos difíceis do conjunto real de entradas e preserve definições coerentes de categorias ou campos, para que os resultados continuem comparáveis. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Extract a support follow-up record Extract a follow-up record from this message: 'I am Noor, order N48. The blue mug arrived chipped yesterday. A replacement would be fine; mornings are best for contact.' Return customer name, order ID, item, reported problem, requested resolution and contact preference. Mark any delivery address or phone number as not supplied. ``` #### Resultado esperado ``` A compact named-field record preserving source wording and marking absent contact details. ``` #### Verificar o resultado ``` Check that the requested replacement is recorded without claiming one was already dispatched. ``` **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-luna` [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) OpenAI /`gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text`, `image` Saída `text` Contexto 1 050 000 tokens Saída máxima 128 000 tokens Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Mínimo: 1 O limite aplica-se a: Limite exato do modelo ou da ficha selecionados | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Ferramenta fornecida | Predefinição— | | Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content ou bloco type=text` **Texto + imagem** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou origem type=url` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, image | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratonull | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato | Ciclo de vida: `exact retained published method` As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos. ### Tarifários #### Tarifas dos métodos Ailoot Entrada 0,0002 US$ */ 1K* Saída 0,0012 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,00002 US$ */ 1K* Escrita na cache 0,00025 US$ */ 1K* Escrita na cache, 5 min 0,00025 US$ */ 1K tokens* #### Preços por comprimento do pedido · Anthropic Messages | Tamanho do pedido, em tokens | Entrada | Saída | Leitura da cache | Escrita na cache | Cache de 5 min | Cache de 1 hora | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Tamanho do pedido, em tokens(0; 272 000\] | Entrada0,0002 US$ | Saída0,0012 US$ | Leitura da cache0,00002 US$ | Escrita na cache0,00025 US$ | Cache de 5 min0,00025 US$ | Cache de 1 horaBase: — | | Tamanho do pedido, em tokens(272 000; ∞) | Entrada0,0004 US$ | Saída0,0018 US$ | Leitura da cache0,00004 US$ | Escrita na cache0,0005 US$ | Cache de 5 min0,0005 US$ | Cache de 1 horaBase: — | Tarifas em USD por 1K tokens. Se não estiver definida nenhuma tarifa, é herdada a tarifa base deste método; «—» significa que não está definida nenhuma tarifa base. O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) #### Detalhes da tarifa de referência As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado. Tabelas de referência do modelo #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | ### Exemplos de pedidos #### Ailoot · Anthropic Messages Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) 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/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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="gpt-5.6-luna", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "gpt-5.6-luna", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-5.6-luna',max_tokens=1024,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_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot · Anthropic Messages json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-5.6-luna` [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=responses) OpenAI /`gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` Entrada `text`, `image` Saída `text` Contexto 1 050 000 tokens Saída máxima 128 000 tokens Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`input` | Tipo`string\|input_item[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`input[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Predefinição— | | Campo`input[].content` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`input[].call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: function\_call\_output; conserve o call\_id realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`input[].output` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: function\_call\_output | Predefinição— | | Campo`max_output_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning.summary` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`text.format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`text.verbosity` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`include` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`store` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`previous_response_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Requisito do ID: Só um ID de resposta real de uma continuação suportada Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_key` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `Texto de entrada ou parte input_text` **Texto + imagem** `{type:input_image,image_url}` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, image | | Parâmetro`required` | Contratomodel, input | | Parâmetro`optional_controls` | Contratonull | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato | Ciclo de vida: `exact retained published method` As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos. ### Tarifários #### Tarifas dos métodos Ailoot Entrada 0,0002 US$ */ 1K* Saída 0,0012 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,00002 US$ */ 1K* Escrita na cache 0,00025 US$ */ 1K* Escrita na cache, 5 min 0,00025 US$ */ 1K tokens* #### Preços por comprimento do pedido · OpenAI Responses | Tamanho do pedido, em tokens | Entrada | Saída | Leitura da cache | Escrita na cache | Cache de 5 min | Cache de 1 hora | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Tamanho do pedido, em tokens(0; 272 000\] | Entrada0,0002 US$ | Saída0,0012 US$ | Leitura da cache0,00002 US$ | Escrita na cache0,00025 US$ | Cache de 5 min0,00025 US$ | Cache de 1 horaBase: — | | Tamanho do pedido, em tokens(272 000; ∞) | Entrada0,0004 US$ | Saída0,0018 US$ | Leitura da cache0,00004 US$ | Escrita na cache0,0005 US$ | Cache de 5 min0,0005 US$ | Cache de 1 horaBase: — | Tarifas em USD por 1K tokens. Se não estiver definida nenhuma tarifa, é herdada a tarifa base deste método; «—» significa que não está definida nenhuma tarifa base. O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) #### Detalhes da tarifa de referência As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado. Tabelas de referência do modelo #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | ### Exemplos de pedidos #### Ailoot · OpenAI Responses Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "input": ""}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64}) 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/responses \ -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.responses.create(model="gpt-5.6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-luna", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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)) 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) with client.responses.stream(model="gpt-5.6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot · OpenAI Responses json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada elemento de saída e parte de conteúdo, o call\_id real da função, o raciocínio cifrado e os dados de utilização. Em streaming, mantenha a identidade completa dos eventos e elementos. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`output[]` | Tipomessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Campo`output[].content[]` | Tipocontent part | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=responses) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=responses), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna) **Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-luna` [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) OpenAI /`gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text`, `image` Saída `text` Contexto 1 050 000 tokens Saída máxima 128 000 tokens Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` **Texto + imagem** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, image | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`optional_controls` | Contratonull | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato | Ciclo de vida: `exact retained published method` As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos. ### Tarifários #### Tarifas dos métodos Ailoot Entrada 0,0002 US$ */ 1K* Saída 0,0012 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,00002 US$ */ 1K* Escrita na cache 0,00025 US$ */ 1K* Escrita na cache, 5 min 0,00025 US$ */ 1K tokens* #### Preços por comprimento do pedido · OpenAI Chat | Tamanho do pedido, em tokens | Entrada | Saída | Leitura da cache | Escrita na cache | Cache de 5 min | Cache de 1 hora | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Tamanho do pedido, em tokens(0; 272 000\] | Entrada0,0002 US$ | Saída0,0012 US$ | Leitura da cache0,00002 US$ | Escrita na cache0,00025 US$ | Cache de 5 min0,00025 US$ | Cache de 1 horaBase: — | | Tamanho do pedido, em tokens(272 000; ∞) | Entrada0,0004 US$ | Saída0,0018 US$ | Leitura da cache0,00004 US$ | Escrita na cache0,0005 US$ | Cache de 5 min0,0005 US$ | Cache de 1 horaBase: — | Tarifas em USD por 1K tokens. Se não estiver definida nenhuma tarifa, é herdada a tarifa base deste método; «—» significa que não está definida nenhuma tarifa base. O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) #### Detalhes da tarifa de referência As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado. Tabelas de referência do modelo #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | ### Exemplos de pedidos #### Ailoot · OpenAI Chat Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}}) 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python 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) resp = client.chat.completions.create( model="gpt-5.6-luna", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.6-luna", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python 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='gpt-5.6-luna',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") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5.6-luna` [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) OpenAI /`gpt-5.6-luna` ID do modelo - `gpt-5.6-luna` - `openai/gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`control_scope` | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Aliases do método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envie o ID exato do modelo com messages. O comprimento do contexto não é um limite de saída. Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · máximo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Esforço de raciocínio · nenhum Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio Esforço de raciocínio · xhigh Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"gpt-5.6-luna","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') 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 ``` ```python 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="gpt-5.6-luna", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5.6-luna` [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) OpenAI /`gpt-5.6-luna` ID do modelo - `gpt-5.6-luna` - `openai/gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · máximo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Esforço de raciocínio · nenhum Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio Esforço de raciocínio · xhigh Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "gpt-5.6-luna", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'gpt-5.6-luna', '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 ``` ```python 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': 'gpt-5.6-luna', '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)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.6-luna` [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-5.6-luna` ID do modelo - `gpt-5.6-luna` - `openai/gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envie o ID exato do modelo com messages. O comprimento do contexto não é um limite de saída. Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · máximo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Esforço de raciocínio · nenhum Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio Esforço de raciocínio · xhigh Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-luna", "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 ``` ```python 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-5.6-luna',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")) ``` ```python 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-5.6-luna',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") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.6-luna` [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages) OpenAI /`openai/gpt-5.6-luna` ID do modelo - `gpt-5.6-luna` - `openai/gpt-5.6-luna` ### Introdução GPT-5.6 Luna é o modelo da OpenAI para chat de elevado volume, classificação e tarefas focadas de agentes. Aceita texto e imagens para respostas textuais, com controlos de raciocínio, chamadas de funções, saídas estruturadas e uma janela de contexto de 1 050 000 tokens. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.6-luna | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · máximo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Esforço de raciocínio · nenhum Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio Esforço de raciocínio · xhigh Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de272 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "openai/gpt-5.6-luna", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-5.6-luna', '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 ``` ```python 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-5.6-luna', '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)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo Ailoot [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) **Ailoot Ultra** [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`openai/gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Core&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages), [`gpt-5.6-luna`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-5.6-luna&route=Ultra&caller=gpt-5.6-luna&fmt=messages) FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-luna`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-luna`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-luna`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-luna`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-luna`: `text` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-luna`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-5.6-luna`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Que limites se aplicam? `POST /v1/messages` · `gpt-5.6-luna`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `gpt-5.6-luna`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-5.6-luna`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-5.6-luna`: `messages.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.