Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/
Language: pt-pt

# OpenAI: GPT-6 Luna Pro

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/facts.json)

## [OpenAI: GPT-6 Luna Pro](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/)

GPT-6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional antes de uma resposta final. O modelo de base aceita texto e imagens, sendo útil para tratar documentos segundo regras, responder a perguntas visuais e produzir resultados escritos concisos.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/openai-gpt-6-luna-pro/#method-2)

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-6 Luna Pro designa GPT-6 Luna da OpenAI com raciocínio Pro. Luna foi concebido para tarefas focadas e cargas de trabalho de elevado volume; as entradas são texto e imagens e a saída é texto. Pro acrescenta processamento do modelo ao desenvolver a resposta final. É um modo de execução aplicado ao modelo de base escolhido, distinto da definição de esforço de raciocínio que controla a quantidade de análise dentro desse modo.

Uma aplicação prática é processar um pedido definido de forma estrita, com várias regras ou exceções. Forneça o pedido, as categorias a que pode pertencer e as informações que determinam a ação seguinte. Peça a categoria, os factos pertinentes e uma proposta de resposta curta. Um exemplo de tarefa é classificar um pedido de documento, identificar um campo em falta e redigir uma mensagem a pedir esse campo. A tarefa continua focada mesmo quando as condições exigem consideração cuidadosa.

Para uma pergunta baseada numa imagem, forneça uma captura de ecrã clara ou outro material visual e identifique o pormenor a examinar. Pode pedir uma explicação de um estado visível da interface juntamente com uma breve instrução para o leitor. Para material escrito, defina os campos ou as afirmações que têm de sobreviver à transformação, as categorias permitidas e o formato de resposta esperado. Um pequeno conjunto de exemplos representativos pode esclarecer a fronteira entre categorias semelhantes sem obrigar o modelo a inferir as suas regras.

A OpenAI especifica para GPT-6 Luna uma janela de contexto de 1 050 000 tokens, com uma entrada máxima de 922 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens. Os conhecimentos documentados estão atualizados até 18 de maio de 2026. O modelo de base suporta os níveis de esforço de raciocínio none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como predefinição. O raciocínio ocupa espaço em tokens, além da resposta final; as instruções da tarefa e o material fornecido devem, por isso, deixar espaço para a análise e o resultado pedido.

O produtor documenta Pro na API Responses para pedidos difíceis que permitam latência adicional e mais atividade do modelo. As ferramentas integradas de GPT-6 Luna e o raciocínio com chamadas de funções usam Responses; na interface Chat Completions do produtor, as chamadas de funções são suportadas apenas com o esforço de raciocínio definido como none. O modelo de base indica transmissão progressiva, Structured Outputs, pesquisa na Web e em ficheiros, chamadas de funções e colocação da entrada em cache. O conjunto de ferramentas também inclui geração de imagens, interpretação de código, operações de linha de comandos e de aplicação de correções, competências, utilização do computador, ligações MCP e pesquisa de ferramentas. A sua aplicação determina e executa as operações que expõe.

Use especificações de saída precisas para a tarefa final: a decisão, os campos que a sustentam e qualquer informação ainda em falta. Por exemplo, peça uma categoria, uma breve justificação ligada à regra fornecida e a pergunta seguinte a enviar ao leitor. Verifique o resultado face a essas regras, em vez de acrescentar uma discussão sem restrições. Este fluxo usa a função de Luna para tarefas focadas, reservando o trabalho adicional de Pro para um pedido cujas dependências ou exceções precisem de exame mais completo.

Tarefa prática

### Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

```
Find missing request details

Process this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason.
```

#### Resultado esperado

```
A compact field table, missing-field list and targeted clarification message.
```

#### Verificar o resultado

```
Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro`

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat)

OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro`

### Introdução

GPT-6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional antes de uma resposta final. O modelo de base aceita texto e imagens, sendo útil para tratar documentos segundo regras, responder a perguntas visuais e produzir resultados escritos concisos.

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-6-luna-pro | 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0015** / 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 |

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-6-luna-pro", "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-6-luna-pro',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-6-luna-pro',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 Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro`

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages)

OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro`

### Introdução

GPT-6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional antes de uma resposta final. O modelo de base aceita texto e imagens, sendo útil para tratar documentos segundo regras, responder a perguntas visuais e produzir resultados escritos concisos.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

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-6-luna-pro | 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 |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| 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: `exact retained published method`

Envie o ID exato do modelo e os campos obrigatórios.

Conserve todos os elementos devolvidos e os respetivos identificadores originais.

### 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0015** / 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 |

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-6-luna-pro",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ]
}
```

```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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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 Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro`

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses)

OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro`

### Introdução

GPT-6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional antes de uma resposta final. O modelo de base aceita texto e imagens, sendo útil para tratar documentos segundo regras, responder a perguntas visuais e produzir resultados escritos concisos.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

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-6-luna-pro | 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` | RequisitoNão suportado | Valores e limites Requisito do ID: Só um ID de resposta real de uma continuação suportada Condições: Reenvie o histórico real da conversa com cada pedido. | 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 |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, input |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| 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: `exact retained published method`

Envie o ID exato do modelo e os campos obrigatórios.

Conserve todos os elementos devolvidos e os respetivos identificadores originais.

### 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 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 **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0015** / 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 |

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 Responses

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "openai/gpt-6-luna-pro",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
```

```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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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/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 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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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 · 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 Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses)

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro

Que entradas e resultados estão disponíveis?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text`

Que campos utiliza o pedido?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `input`, `instructions`, `stream`

Que limites se aplicam?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `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.
