GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.
Para programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.
O fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.
A ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.
A ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.
A apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.
", "aboutText": "GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.\n\nPara programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.\n\nO fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.\n\nA ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.\n\nA ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.\n\nA apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.gpt-5.1GPT-5.1 combina programação e trabalho com agentes com raciocínio adaptativo. Aceita texto e imagens e pode desenvolver uma alteração ao código, um documento ou um resultado ligado a ferramentas, com uma definição sem raciocínio para tarefas que não precisam de análise mais aprofundada.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.
Para programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.
O fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.
A ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.
A ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.
A apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.1 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_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.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 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 inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gpt-5.1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
gpt-5.1GPT-5.1 combina programação e trabalho com agentes com raciocínio adaptativo. Aceita texto e imagens e pode desenvolver uma alteração ao código, um documento ou um resultado ligado a ferramentas, com uma definição sem raciocínio para tarefas que não precisam de análise mais aprofundada.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.
Para programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.
O fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.
A ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.
A ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.
A apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-5.1 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_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
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 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 inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combina programação e trabalho com agentes com raciocínio adaptativo. Aceita texto e imagens e pode desenvolver uma alteração ao código, um documento ou um resultado ligado a ferramentas, com uma definição sem raciocínio para tarefas que não precisam de análise mais aprofundada.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.
Para programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.
O fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.
A ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.
A ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.
A apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.1 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_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.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 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 inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
openai/gpt-5.1GPT-5.1 combina programação e trabalho com agentes com raciocínio adaptativo. Aceita texto e imagens e pode desenvolver uma alteração ao código, um documento ou um resultado ligado a ferramentas, com uma definição sem raciocínio para tarefas que não precisam de análise mais aprofundada.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
GPT-5.1 é o modelo de uso geral da OpenAI para programação e tarefas com agentes, com raciocínio configurável. Aceita texto e imagens e produz texto. A apresentação para programadores descreve raciocínio adaptativo: o modelo varia o trabalho dedicado à análise consoante a complexidade da tarefa. A edição de base GPT-5.1 é distinta das edições Chat e Codex da mesma família.
Para programação, forneça o comportamento pretendido, os ficheiros relevantes e os requisitos que uma alteração proposta deve preservar. Um pedido ilustrativo consiste em analisar como um componente trata uma entrada, identificar a dependência que requer atenção e desenvolver uma alteração específica com uma explicação clara. Para uma tarefa documental, forneça o material original, o leitor previsto e os factos necessários, depois peça um excerto editado ou uma análise com secções especificadas.
O fabricante documenta uma definição sem raciocínio para tarefas que não exigem análise mais aprofundada, juntamente com os níveis de esforço de raciocínio low, medium e high; none é o valor predefinido. A apresentação recomenda escolher um nível de raciocínio segundo a complexidade da tarefa. Isto permite à aplicação distinguir uma extração simples ou uma resposta breve de uma tarefa que envolve várias condições dependentes, sem mudar a identidade do modelo de base.
A ficha do modelo da OpenAI especifica uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma saída máxima de 128 000 tokens e conhecimentos atualizados até 30 de setembro de 2024. O raciocínio ocupa espaço juntamente com a entrada e a resposta final. Organize um pedido longo em torno das evidências úteis e dos critérios de sucesso. Se uma imagem informar a tarefa, identifique o diagrama, o estado da interface ou o detalhe relevante e inclua o contexto escrito necessário para o interpretar.
A ficha do modelo enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros e imagens, pesquisa na web e em ficheiros e colocação da entrada em cache. A documentação atual de cache inclui conservação prolongada facultativa até 24 horas para este modelo. O fabricante enumera também geração de imagens, interpretação de código, operações de alteração de ficheiros e ligações MCP. A apresentação para programadores documenta uma ferramenta de alteração de ficheiros que propõe mudanças estruturadas e uma ferramenta de linha de comandos que propõe comandos. A aplicação aplica ou executa estas operações e devolve os resultados efetivos, permitindo continuar o processo de edição e análise.
A apresentação destaca também a capacidade de orientar a programação e as atualizações úteis durante sequências de chamadas a ferramentas. Defina o que a tarefa deve concluir, as ações disponíveis e as evidências que permitiriam verificar o resultado. Para uma alteração, peça o comportamento afetado, as edições significativas e as verificações efetivamente realizadas. Para um documento, peça uma versão concreta ligada aos factos fornecidos. Um resultado final útil torna explícitos o resultado e a sua base, distinguindo as ações propostas das operações concluídas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.1 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_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
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 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 inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "openai/gpt-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.1, openai/gpt-5.1
/chat/completions
Exemplo técnico em inglês
Await asynchronous file writes\n\nFix this JavaScript function so it resolves only after all writes finish and rejects if any write fails: async function saveAll(items) { items.forEach(async item => { await writeItem(item); }); }. Ordering between writes is not required. Return a focused correction and tests for completion timing, empty input and one rejected write.A corrected async function and test scenarios for awaited completion, empty input and error propagation.Check that the returned promise remains pending until writes finish and a rejected write is observable by the caller.