O GPT-6 Luna no modo Decisions da OpenAI avalia a evidência fornecida e devolve respostas tipadas sobre ela. O produtor documenta o GPT-6 Luna como o modelo desta interface especializada de decisão. Pode estimar se uma condição se verifica, escolher entre opções fixas ou situar uma entrada numa rubrica ordenada. Utilize este modo do GPT-6 Luna quando a tarefa precisa de um resultado de decisão definido, e não de uma resposta escrita.
Um pedido na interface do produtor contém o modelo, a entrada partilhada e uma matriz questions. A entrada pode ser uma cadeia de texto ou mensagens do utilizador com texto e imagens. Cada pergunta tem um nome único, um tipo, instruções e as opções ou níveis exigidos. A matriz de respostas repete os nomes das perguntas, o que permite associar o resultado à condição, categoria ou classificação efetivamente pedida.
Para uma mensagem de suporte, forneça a mensagem e o contexto relevante para a decisão seguinte e, depois, dê à pergunta um nome que corresponda ao campo de que o fluxo de trabalho precisa. Para uma passagem de documento, inclua o texto que estabelece o critério, em vez de uma referência sem suporte a um ficheiro maior. Defina a pergunta em torno de factos observáveis e separe as questões independentes. Um resultado útil pode combinar uma categoria de problema com uma classificação de gravidade, mantendo a definição e o significado de cada resposta.
Uma pergunta predicate devolve uma probabilidade de 0 a 1 de que a condição definida seja verdadeira. Pode verificar a relevância de uma passagem ou uma condição visível numa imagem. Para uma fotografia de produto, descreva o defeito visível a verificar, como uma fissura ou um rasgão, e forneça a imagem com esse critério. O valor é a estimativa do modelo; a aplicação escolhe o limiar utilizado para assinalar ou enviar para revisão.
O guia Decisions da OpenAI exige dados de imagem codificados em linha para este ponto de acesso. Endereços de imagens alojadas e identificadores de ficheiros não são entradas de imagem suportadas nesse contrato documentado. O conteúdo de texto e de imagem pode ser combinado numa mensagem do utilizador, para que a evidência visual seja avaliada juntamente com o contexto escrito relevante. Mantenha a imagem legível e a condição específica; uma probabilidade para um único defeito indicado não é um relatório de inspeção geral que abranja todos os problemas possíveis.
Uma pergunta choice seleciona entre opções com valores distintos e descrições que explicam quando se aplicam. A escolha devolvida é um desses valores, com probabilidades por opção e um campo de confiança separado. Para encaminhamento, defina as categorias em torno das equipas ou resultados efetivamente disponíveis e inclua uma opção «outro» quando o conjunto não cobre todas as entradas. Mantenha estas categorias sem ordem: as suas posições não são uma escala de gravidade.
Uma especificação prática de classificação pode distinguir um defeito de produto, um problema de acesso e um pedido geral. Descreva a fronteira entre essas categorias, em vez de depender apenas de nomes curtos. Utilize a escolha devolvida como rótulo proposto e inspecione a distribuição quando vários significados continuarem plausíveis. O resultado fornece uma seleção; a aplicação determina se essa seleção deve desencadear um encaminhamento automático ou uma revisão.
Uma pergunta score utiliza níveis ordenados do mais baixo para o mais alto. Os índices dos níveis começam em 0, e a pontuação é a média desses índices ponderada pelas probabilidades. Pode ficar entre níveis. Para a gravidade de um problema, um nível pode significar impacto estético, outro uma solução alternativa utilizável e outro um bloqueio total; defina os critérios que os separam. A resposta inclui as probabilidades por nível e a confiança, juntamente com a pontuação.
A pontuação esperada resume a distribuição, em vez de escolher uma única categoria. Mantenha essa distinção ao utilizar um resultado para definir prioridades ou uma tendência agregada. Uma apresentação com categorias fixas pode utilizar, em alternativa, uma pergunta choice. A confiança é um campo reportado separadamente nas respostas choice e score; o guia não a define como idêntica à probabilidade da opção selecionada.
Perguntas independentes podem partilhar a entrada num único pedido ao produtor, incluindo diferentes tipos de pergunta. Uma fotografia pode servir para um predicate de defeito e uma choice de categoria, ou uma mensagem para uma categoria e uma avaliação de gravidade. Dê a cada questão as suas próprias instruções e significado. Quando uma decisão posterior depende de um resultado anterior, o produtor recomenda pedidos separados, para que a segunda pergunta possa utilizar esse resultado explicitamente. Não presuma que ordenar perguntas numa matriz as transforma numa conversa sequencial.
O modo Decisions fornece o resultado definido de predicate, choice ou score. Uma resposta pode, em alternativa, ter o tipo refusal; verifique o tipo antes de ler uma probabilidade, escolha ou pontuação. A OpenAI distingue isto da geração de objetos arbitrários baseados em esquemas ou de explicações escritas através de Structured Outputs, e do pedido de uma ação de ferramenta através da chamada de funções. Uma resposta de decisão não deve ser apresentada como uma justificação gerada nem como prova de que ocorreu uma ação externa. A saída geral dos modelos de conversação, o raciocínio e as definições de ferramentas não fazem automaticamente parte deste modo especializado.
Utilize entradas rotuladas representativas para avaliar os limiares de encaminhamento, filtragem e revisão, tendo em conta as consequências dos falsos positivos e dos falsos negativos. Mantenha associados a evidência, as definições das perguntas e as saídas numéricas em bruto, para que um resultado ambíguo possa ser inspecionado. Mantenha a evidência partilhada relevante para as perguntas com nome e defina claramente cada opção ou nível da rubrica antes de submeter a tarefa de decisão. Prepare a evidência e os tipos de resposta em torno do fluxo de decisão documentado, interpretando a saída de acordo com a tarefa que avalia.
", "aboutText": "O GPT-6 Luna no modo Decisions da OpenAI avalia a evidência fornecida e devolve respostas tipadas sobre ela. O produtor documenta o GPT-6 Luna como o modelo desta interface especializada de decisão. Pode estimar se uma condição se verifica, escolher entre opções fixas ou situar uma entrada numa rubrica ordenada. Utilize este modo do GPT-6 Luna quando a tarefa precisa de um resultado de decisão definido, e não de uma resposta escrita.\n\n### Entrada partilhada, perguntas com nome e respostas\n\nUm pedido na interface do produtor contém o modelo, a entrada partilhada e uma matriz questions. A entrada pode ser uma cadeia de texto ou mensagens do utilizador com texto e imagens. Cada pergunta tem um nome único, um tipo, instruções e as opções ou níveis exigidos. A matriz de respostas repete os nomes das perguntas, o que permite associar o resultado à condição, categoria ou classificação efetivamente pedida.\n\nPara uma mensagem de suporte, forneça a mensagem e o contexto relevante para a decisão seguinte e, depois, dê à pergunta um nome que corresponda ao campo de que o fluxo de trabalho precisa. Para uma passagem de documento, inclua o texto que estabelece o critério, em vez de uma referência sem suporte a um ficheiro maior. Defina a pergunta em torno de factos observáveis e separe as questões independentes. Um resultado útil pode combinar uma categoria de problema com uma classificação de gravidade, mantendo a definição e o significado de cada resposta.\n\n### Predicate: estimar se uma condição se verifica\n\nUma pergunta predicate devolve uma probabilidade de 0 a 1 de que a condição definida seja verdadeira. Pode verificar a relevância de uma passagem ou uma condição visível numa imagem. Para uma fotografia de produto, descreva o defeito visível a verificar, como uma fissura ou um rasgão, e forneça a imagem com esse critério. O valor é a estimativa do modelo; a aplicação escolhe o limiar utilizado para assinalar ou enviar para revisão.\n\nO guia Decisions da OpenAI exige dados de imagem codificados em linha para este ponto de acesso. Endereços de imagens alojadas e identificadores de ficheiros não são entradas de imagem suportadas nesse contrato documentado. O conteúdo de texto e de imagem pode ser combinado numa mensagem do utilizador, para que a evidência visual seja avaliada juntamente com o contexto escrito relevante. Mantenha a imagem legível e a condição específica; uma probabilidade para um único defeito indicado não é um relatório de inspeção geral que abranja todos os problemas possíveis.\n\n### Choice: selecionar um valor fornecido\n\nUma pergunta choice seleciona entre opções com valores distintos e descrições que explicam quando se aplicam. A escolha devolvida é um desses valores, com probabilidades por opção e um campo de confiança separado. Para encaminhamento, defina as categorias em torno das equipas ou resultados efetivamente disponíveis e inclua uma opção «outro» quando o conjunto não cobre todas as entradas. Mantenha estas categorias sem ordem: as suas posições não são uma escala de gravidade.\n\nUma especificação prática de classificação pode distinguir um defeito de produto, um problema de acesso e um pedido geral. Descreva a fronteira entre essas categorias, em vez de depender apenas de nomes curtos. Utilize a escolha devolvida como rótulo proposto e inspecione a distribuição quando vários significados continuarem plausíveis. O resultado fornece uma seleção; a aplicação determina se essa seleção deve desencadear um encaminhamento automático ou uma revisão.\n\n### Score: uma posição na rubrica ponderada por probabilidades\n\nUma pergunta score utiliza níveis ordenados do mais baixo para o mais alto. Os índices dos níveis começam em 0, e a pontuação é a média desses índices ponderada pelas probabilidades. Pode ficar entre níveis. Para a gravidade de um problema, um nível pode significar impacto estético, outro uma solução alternativa utilizável e outro um bloqueio total; defina os critérios que os separam. A resposta inclui as probabilidades por nível e a confiança, juntamente com a pontuação.\n\nA pontuação esperada resume a distribuição, em vez de escolher uma única categoria. Mantenha essa distinção ao utilizar um resultado para definir prioridades ou uma tendência agregada. Uma apresentação com categorias fixas pode utilizar, em alternativa, uma pergunta choice. A confiança é um campo reportado separadamente nas respostas choice e score; o guia não a define como idêntica à probabilidade da opção selecionada.\n\n### Várias perguntas e decisões dependentes\n\nPerguntas independentes podem partilhar a entrada num único pedido ao produtor, incluindo diferentes tipos de pergunta. Uma fotografia pode servir para um predicate de defeito e uma choice de categoria, ou uma mensagem para uma categoria e uma avaliação de gravidade. Dê a cada questão as suas próprias instruções e significado. Quando uma decisão posterior depende de um resultado anterior, o produtor recomenda pedidos separados, para que a segunda pergunta possa utilizar esse resultado explicitamente. Não presuma que ordenar perguntas numa matriz as transforma numa conversa sequencial.\n\n### Escolher a saída adequada e interpretar os limites\n\nO modo Decisions fornece o resultado definido de predicate, choice ou score. Uma resposta pode, em alternativa, ter o tipo refusal; verifique o tipo antes de ler uma probabilidade, escolha ou pontuação. A OpenAI distingue isto da geração de objetos arbitrários baseados em esquemas ou de explicações escritas através de Structured Outputs, e do pedido de uma ação de ferramenta através da chamada de funções. Uma resposta de decisão não deve ser apresentada como uma justificação gerada nem como prova de que ocorreu uma ação externa. A saída geral dos modelos de conversação, o raciocínio e as definições de ferramentas não fazem automaticamente parte deste modo especializado.\n\nUtilize entradas rotuladas representativas para avaliar os limiares de encaminhamento, filtragem e revisão, tendo em conta as consequências dos falsos positivos e dos falsos negativos. Mantenha associados a evidência, as definições das perguntas e as saídas numéricas em bruto, para que um resultado ambíguo possa ser inspecionado. Mantenha a evidência partilhada relevante para as perguntas com nome e defina claramente cada opção ou nível da rubrica antes de submeter a tarefa de decisão. 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Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O GPT-6 Luna no modo Decisions da OpenAI avalia a evidência fornecida e devolve respostas tipadas sobre ela. O produtor documenta o GPT-6 Luna como o modelo desta interface especializada de decisão. Pode estimar se uma condição se verifica, escolher entre opções fixas ou situar uma entrada numa rubrica ordenada. Utilize este modo do GPT-6 Luna quando a tarefa precisa de um resultado de decisão definido, e não de uma resposta escrita.
Um pedido na interface do produtor contém o modelo, a entrada partilhada e uma matriz questions. A entrada pode ser uma cadeia de texto ou mensagens do utilizador com texto e imagens. Cada pergunta tem um nome único, um tipo, instruções e as opções ou níveis exigidos. A matriz de respostas repete os nomes das perguntas, o que permite associar o resultado à condição, categoria ou classificação efetivamente pedida.
Para uma mensagem de suporte, forneça a mensagem e o contexto relevante para a decisão seguinte e, depois, dê à pergunta um nome que corresponda ao campo de que o fluxo de trabalho precisa. Para uma passagem de documento, inclua o texto que estabelece o critério, em vez de uma referência sem suporte a um ficheiro maior. Defina a pergunta em torno de factos observáveis e separe as questões independentes. Um resultado útil pode combinar uma categoria de problema com uma classificação de gravidade, mantendo a definição e o significado de cada resposta.
Uma pergunta predicate devolve uma probabilidade de 0 a 1 de que a condição definida seja verdadeira. Pode verificar a relevância de uma passagem ou uma condição visível numa imagem. Para uma fotografia de produto, descreva o defeito visível a verificar, como uma fissura ou um rasgão, e forneça a imagem com esse critério. O valor é a estimativa do modelo; a aplicação escolhe o limiar utilizado para assinalar ou enviar para revisão.
O guia Decisions da OpenAI exige dados de imagem codificados em linha para este ponto de acesso. Endereços de imagens alojadas e identificadores de ficheiros não são entradas de imagem suportadas nesse contrato documentado. O conteúdo de texto e de imagem pode ser combinado numa mensagem do utilizador, para que a evidência visual seja avaliada juntamente com o contexto escrito relevante. Mantenha a imagem legível e a condição específica; uma probabilidade para um único defeito indicado não é um relatório de inspeção geral que abranja todos os problemas possíveis.
Uma pergunta choice seleciona entre opções com valores distintos e descrições que explicam quando se aplicam. A escolha devolvida é um desses valores, com probabilidades por opção e um campo de confiança separado. Para encaminhamento, defina as categorias em torno das equipas ou resultados efetivamente disponíveis e inclua uma opção «outro» quando o conjunto não cobre todas as entradas. Mantenha estas categorias sem ordem: as suas posições não são uma escala de gravidade.
Uma especificação prática de classificação pode distinguir um defeito de produto, um problema de acesso e um pedido geral. Descreva a fronteira entre essas categorias, em vez de depender apenas de nomes curtos. Utilize a escolha devolvida como rótulo proposto e inspecione a distribuição quando vários significados continuarem plausíveis. O resultado fornece uma seleção; a aplicação determina se essa seleção deve desencadear um encaminhamento automático ou uma revisão.
Uma pergunta score utiliza níveis ordenados do mais baixo para o mais alto. Os índices dos níveis começam em 0, e a pontuação é a média desses índices ponderada pelas probabilidades. Pode ficar entre níveis. Para a gravidade de um problema, um nível pode significar impacto estético, outro uma solução alternativa utilizável e outro um bloqueio total; defina os critérios que os separam. A resposta inclui as probabilidades por nível e a confiança, juntamente com a pontuação.
A pontuação esperada resume a distribuição, em vez de escolher uma única categoria. Mantenha essa distinção ao utilizar um resultado para definir prioridades ou uma tendência agregada. Uma apresentação com categorias fixas pode utilizar, em alternativa, uma pergunta choice. A confiança é um campo reportado separadamente nas respostas choice e score; o guia não a define como idêntica à probabilidade da opção selecionada.
Perguntas independentes podem partilhar a entrada num único pedido ao produtor, incluindo diferentes tipos de pergunta. Uma fotografia pode servir para um predicate de defeito e uma choice de categoria, ou uma mensagem para uma categoria e uma avaliação de gravidade. Dê a cada questão as suas próprias instruções e significado. Quando uma decisão posterior depende de um resultado anterior, o produtor recomenda pedidos separados, para que a segunda pergunta possa utilizar esse resultado explicitamente. Não presuma que ordenar perguntas numa matriz as transforma numa conversa sequencial.
O modo Decisions fornece o resultado definido de predicate, choice ou score. Uma resposta pode, em alternativa, ter o tipo refusal; verifique o tipo antes de ler uma probabilidade, escolha ou pontuação. A OpenAI distingue isto da geração de objetos arbitrários baseados em esquemas ou de explicações escritas através de Structured Outputs, e do pedido de uma ação de ferramenta através da chamada de funções. Uma resposta de decisão não deve ser apresentada como uma justificação gerada nem como prova de que ocorreu uma ação externa. A saída geral dos modelos de conversação, o raciocínio e as definições de ferramentas não fazem automaticamente parte deste modo especializado.
Utilize entradas rotuladas representativas para avaliar os limiares de encaminhamento, filtragem e revisão, tendo em conta as consequências dos falsos positivos e dos falsos negativos. Mantenha associados a evidência, as definições das perguntas e as saídas numéricas em bruto, para que um resultado ambíguo possa ser inspecionado. Mantenha a evidência partilhada relevante para as perguntas com nome e defina claramente cada opção ou nível da rubrica antes de submeter a tarefa de decisão. Prepare a evidência e os tipos de resposta em torno do fluxo de decisão documentado, interpretando a saída de acordo com a tarefa que avalia.
POST /v1/systemonetext, imagedecisions| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-6-luna-decisions | Predefinição— |
Campoprovider | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions | Tipoobject | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camposession_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campostate | Tiposchema | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campotrace | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.type | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites noul, choice, score | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.instructions | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: choice/score: obrigatório; noul: opcional. Os critérios de choice são um objeto; score é uma matriz com minItems1. | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria.true | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Objeto de critérios noul fornecido | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria.false | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Objeto de critérios noul fornecido | Predefinição— |
noul · Obrigatório: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Obrigatório: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Obrigatório: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, state, questions |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, image |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider, session_id, trace, user |
Parâmetromultimodal_input_binding | ContratoUtilize apenas a representação exata declarada de estado/documento. A capacidade de imagens do fabricante, por si só, não estabelece uma forma aceite de transmitir imagens específica do modelo. |
Ciclo de vida: synchronous
Envie o ID exato do modelo e conserve a resposta nativa completa.
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 $0.0002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 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 $0.0002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "openai/gpt-6-luna-decisions",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='openai/gpt-6-luna-decisions'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
É conservada cada resposta fornecida a um ID de pergunta, com o respetivo tipo exato, valor noul/choice/score, confiança, probabilidades e legenda. O JSON original completo é armazenado e devolvido apenas após a liquidação.
Conserve a operação original e a resposta completa/parcial; não repita o POST.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campomodel | Tipostring |
Campoid | Tipostring |
Campoprovider | Tipostring |
Campoanswers.<id>.type | Tipostring |
Campoanswers.<id>.noul | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.choice | Tipostring |
Campoanswers.<id>.score | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.confidence | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.probabilities | Tipoobject |
Campoanswers.<id>.legend | Tipoobject |
Campousage.input_tokens | Tipointeger |
Campousage.output_tokens | Tipointeger |
Campousage.cost | Tiponumber |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampo obrigatório, representação ou valor inválido | Passo seguinteCorrija o campo indicado no pedido. |
Ailoot Ultra openai/gpt-6-luna-decisions
Use os caminhos dos métodos indicados acima.