OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — версия GPT-3.5 Turbo с идентификатором gpt-3.5-turbo-1106. Она понимает и генерирует текст на естественном языке и код; модель ориентирована на диалог, но также поддерживает текстовые задачи вне диалога. Документированные изменения версии включают контекстное окно 16K по умолчанию, улучшенное следование инструкциям, режим JSON и параллельный вызов функций. Явное обозначение 1106 отделяет этот профиль от версии 0613, более поздней зафиксированной версии 0125 и GPT-3.5 Turbo Instruct.
Подготовьте задачу, включив соответствующий текст, правила, которым должен следовать ответ, и желаемую форму результата. Для ответа службы поддержки включите вопрос клиента и применимые сведения о продукте. Для извлечения укажите поля, которые нужно определить, и объясните, что делать при отсутствии поля. Для задачи программирования предоставьте соответствующий код, ожидаемое поведение и ошибку, которую нужно исправить, или ограничение, которое нужно учесть. Контекст 16K оставляет место для подтверждающих материалов; он не гарантирует, что каждая деталь будет использована правильно или что ответ может быть таким же длинным, как ввод.
OpenAI указывает для семейства GPT-3.5 Turbo дату отсечения знаний в сентябре 2021 года. Предоставляйте авторитетные материалы, если ответ зависит от более поздней информации или фактов, специфичных для вашего проекта. Попросите модель отделять явно содержащиеся в предоставленном тексте сведения от собственных выводов. Запрос ответа в определённом формате должен явно определять этот формат, а не полагаться на то, что модель угадает поля, единицы измерения или соглашения.
Режим JSON предназначен для создания синтаксически корректного JSON. Он полезен, когда при извлечении данных из текста или классификации нужен объект, который приложение может разобрать. Включите явную инструкцию создавать JSON и укажите обязательные ключи, типы значений и обработку неизвестной информации. OpenAI предупреждает, что отсутствие инструкции о выводе JSON может привести к генерации пробельных символов до достижения лимита токенов. Также необходимо отличать полный ответ от вывода, прерванного до завершения объекта.
Корректный JSON сам по себе не гарантирует соответствия определённой схеме или правильности значений. При извлечении записи проверьте наличие обязательных ключей и подтверждение каждого извлечённого значения входными данными. Не следует приписывать режиму JSON гарантии соответствия схеме, предоставляемые более поздней возможностью Structured Outputs. Это различие важно, если вывод используется для заполнения формы, выбора метки или как входные данные другого рабочего процесса.
Версия 1106 поддерживает параллельный вызов функций, позволяя модели предложить больше одного вызова функции в ответе. Это помогает в задачах, которым нужны несколько операций, определённых приложением, или независимые запросы информации. Чётко опишите назначение каждой функции и ожидаемые входные данные. Приложение, в котором работает модель, выполняет операцию и предоставляет результат; сгенерированный вызов функции сам по себе не доказывает завершения действия. Проверяйте предлагаемые аргументы и связывайте текстовый ответ с фактически возвращёнными результатами.
В объявлении о выпуске версии OpenAI документирует дообучение для новой модели GPT-3.5 Turbo с контекстом 16K. Дообученная модель — отдельно подготовленный вариант, а не автоматическое свойство каждого запроса к этой базовой версии. Для обычного использования начните с чёткой инструкции и подходящих примеров желаемого ответа. При подготовке задания на извлечение или переработку текста примеры должны показывать важные различия, например отсутствующее значение или фразу, которая должна остаться неизменной.
Полезные результаты включают ответ поддержки на основе предоставленных сведений о продукте, проверенную JSON-запись, краткое объяснение кода или переработанный фрагмент с заданными ограничениями. Сравнивайте результат с исходным текстом и запрошенным форматом. Для кода проверяйте предлагаемое изменение в целевом проекте; для извлечения — значения и обработку отсутствующих полей. Ценность этой версии состоит в её конкретных возможностях работы с текстом, соблюдения формата и вызова функций, применённых к входным данным с ясным желаемым результатом.
", "aboutText": "OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — версия GPT-3.5 Turbo с идентификатором gpt-3.5-turbo-1106. Она понимает и генерирует текст на естественном языке и код; модель ориентирована на диалог, но также поддерживает текстовые задачи вне диалога. Документированные изменения версии включают контекстное окно 16K по умолчанию, улучшенное следование инструкциям, режим JSON и параллельный вызов функций. Явное обозначение 1106 отделяет этот профиль от версии 0613, более поздней зафиксированной версии 0125 и GPT-3.5 Turbo Instruct.\n\n### Инструкции и входной контекст\n\nПодготовьте задачу, включив соответствующий текст, правила, которым должен следовать ответ, и желаемую форму результата. Для ответа службы поддержки включите вопрос клиента и применимые сведения о продукте. Для извлечения укажите поля, которые нужно определить, и объясните, что делать при отсутствии поля. Для задачи программирования предоставьте соответствующий код, ожидаемое поведение и ошибку, которую нужно исправить, или ограничение, которое нужно учесть. Контекст 16K оставляет место для подтверждающих материалов; он не гарантирует, что каждая деталь будет использована правильно или что ответ может быть таким же длинным, как ввод.\n\nOpenAI указывает для семейства GPT-3.5 Turbo дату отсечения знаний в сентябре 2021 года. Предоставляйте авторитетные материалы, если ответ зависит от более поздней информации или фактов, специфичных для вашего проекта. Попросите модель отделять явно содержащиеся в предоставленном тексте сведения от собственных выводов. Запрос ответа в определённом формате должен явно определять этот формат, а не полагаться на то, что модель угадает поля, единицы измерения или соглашения.\n\n### Режим JSON и проверки схемы\n\nРежим JSON предназначен для создания синтаксически корректного JSON. Он полезен, когда при извлечении данных из текста или классификации нужен объект, который приложение может разобрать. Включите явную инструкцию создавать JSON и укажите обязательные ключи, типы значений и обработку неизвестной информации. OpenAI предупреждает, что отсутствие инструкции о выводе JSON может привести к генерации пробельных символов до достижения лимита токенов. Также необходимо отличать полный ответ от вывода, прерванного до завершения объекта.\n\nКорректный JSON сам по себе не гарантирует соответствия определённой схеме или правильности значений. При извлечении записи проверьте наличие обязательных ключей и подтверждение каждого извлечённого значения входными данными. Не следует приписывать режиму JSON гарантии соответствия схеме, предоставляемые более поздней возможностью Structured Outputs. Это различие важно, если вывод используется для заполнения формы, выбора метки или как входные данные другого рабочего процесса.\n\n### Параллельный вызов функций\n\nВерсия 1106 поддерживает параллельный вызов функций, позволяя модели предложить больше одного вызова функции в ответе. Это помогает в задачах, которым нужны несколько операций, определённых приложением, или независимые запросы информации. Чётко опишите назначение каждой функции и ожидаемые входные данные. Приложение, в котором работает модель, выполняет операцию и предоставляет результат; сгенерированный вызов функции сам по себе не доказывает завершения действия. Проверяйте предлагаемые аргументы и связывайте текстовый ответ с фактически возвращёнными результатами.\n\n### Дообучение и практическое использование\n\nВ объявлении о выпуске версии OpenAI документирует дообучение для новой модели GPT-3.5 Turbo с контекстом 16K. Дообученная модель — отдельно подготовленный вариант, а не автоматическое свойство каждого запроса к этой базовой версии. Для обычного использования начните с чёткой инструкции и подходящих примеров желаемого ответа. При подготовке задания на извлечение или переработку текста примеры должны показывать важные различия, например отсутствующее значение или фразу, которая должна остаться неизменной.\n\nПолезные результаты включают ответ поддержки на основе предоставленных сведений о продукте, проверенную JSON-запись, краткое объяснение кода или переработанный фрагмент с заданными ограничениями. Сравнивайте результат с исходным текстом и запрошенным форматом. Для кода проверяйте предлагаемое изменение в целевом проекте; для извлечения — значения и обработку отсутствующих полей. Ценность этой версии состоит в её конкретных возможностях работы с текстом, соблюдения формата и вызова функций, применённых к входным данным с ясным желаемым результатом.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Request an extraction object\n\nExtract an appointment record from: "Visit V-17 is on 12 December at 10:30 with Morgan. No room assigned." Return only a JSON object with keys visit_id, date_text, time_text, contact and room. Use strings for known values and null for the missing room. Do not infer a year or location.One requested JSON object with five keys; room is null and the date remains textual.Parse the returned JSON and compare every value with the sentence; formatting alone does not establish correctness.gpt-3.5-turbo-1106OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — именованная версия текстовой модели с контекстным окном 16K, улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON и параллельным вызовом функций. Используйте её для помощи в диалоге, извлечения текста и задач с кодом или контентом, чётко задавая требуемый результат.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — версия GPT-3.5 Turbo с идентификатором gpt-3.5-turbo-1106. Она понимает и генерирует текст на естественном языке и код; модель ориентирована на диалог, но также поддерживает текстовые задачи вне диалога. Документированные изменения версии включают контекстное окно 16K по умолчанию, улучшенное следование инструкциям, режим JSON и параллельный вызов функций. Явное обозначение 1106 отделяет этот профиль от версии 0613, более поздней зафиксированной версии 0125 и GPT-3.5 Turbo Instruct.
Подготовьте задачу, включив соответствующий текст, правила, которым должен следовать ответ, и желаемую форму результата. Для ответа службы поддержки включите вопрос клиента и применимые сведения о продукте. Для извлечения укажите поля, которые нужно определить, и объясните, что делать при отсутствии поля. Для задачи программирования предоставьте соответствующий код, ожидаемое поведение и ошибку, которую нужно исправить, или ограничение, которое нужно учесть. Контекст 16K оставляет место для подтверждающих материалов; он не гарантирует, что каждая деталь будет использована правильно или что ответ может быть таким же длинным, как ввод.
OpenAI указывает для семейства GPT-3.5 Turbo дату отсечения знаний в сентябре 2021 года. Предоставляйте авторитетные материалы, если ответ зависит от более поздней информации или фактов, специфичных для вашего проекта. Попросите модель отделять явно содержащиеся в предоставленном тексте сведения от собственных выводов. Запрос ответа в определённом формате должен явно определять этот формат, а не полагаться на то, что модель угадает поля, единицы измерения или соглашения.
Режим JSON предназначен для создания синтаксически корректного JSON. Он полезен, когда при извлечении данных из текста или классификации нужен объект, который приложение может разобрать. Включите явную инструкцию создавать JSON и укажите обязательные ключи, типы значений и обработку неизвестной информации. OpenAI предупреждает, что отсутствие инструкции о выводе JSON может привести к генерации пробельных символов до достижения лимита токенов. Также необходимо отличать полный ответ от вывода, прерванного до завершения объекта.
Корректный JSON сам по себе не гарантирует соответствия определённой схеме или правильности значений. При извлечении записи проверьте наличие обязательных ключей и подтверждение каждого извлечённого значения входными данными. Не следует приписывать режиму JSON гарантии соответствия схеме, предоставляемые более поздней возможностью Structured Outputs. Это различие важно, если вывод используется для заполнения формы, выбора метки или как входные данные другого рабочего процесса.
Версия 1106 поддерживает параллельный вызов функций, позволяя модели предложить больше одного вызова функции в ответе. Это помогает в задачах, которым нужны несколько операций, определённых приложением, или независимые запросы информации. Чётко опишите назначение каждой функции и ожидаемые входные данные. Приложение, в котором работает модель, выполняет операцию и предоставляет результат; сгенерированный вызов функции сам по себе не доказывает завершения действия. Проверяйте предлагаемые аргументы и связывайте текстовый ответ с фактически возвращёнными результатами.
В объявлении о выпуске версии OpenAI документирует дообучение для новой модели GPT-3.5 Turbo с контекстом 16K. Дообученная модель — отдельно подготовленный вариант, а не автоматическое свойство каждого запроса к этой базовой версии. Для обычного использования начните с чёткой инструкции и подходящих примеров желаемого ответа. При подготовке задания на извлечение или переработку текста примеры должны показывать важные различия, например отсутствующее значение или фразу, которая должна остаться неизменной.
Полезные результаты включают ответ поддержки на основе предоставленных сведений о продукте, проверенную JSON-запись, краткое объяснение кода или переработанный фрагмент с заданными ограничениями. Сравнивайте результат с исходным текстом и запрошенным форматом. Для кода проверяйте предлагаемое изменение в целевом проекте; для извлечения — значения и обработку отсутствующих полей. Ценность этой версии состоит в её конкретных возможностях работы с текстом, соблюдения формата и вызова функций, применённых к входным данным с ясным желаемым результатом.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gpt-3.5-turbo-1106 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-3.5-turbo-1106", "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='gpt-3.5-turbo-1106',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='gpt-3.5-turbo-1106',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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106
Используйте пути методов, указанные выше.
gpt-3.5-turbo-1106OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — именованная версия текстовой модели с контекстным окном 16K, улучшенным следованием инструкциям, режимом JSON и параллельным вызовом функций. Используйте её для помощи в диалоге, извлечения текста и задач с кодом или контентом, чётко задавая требуемый результат.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
OpenAI GPT-3.5 Turbo 1106 — версия GPT-3.5 Turbo с идентификатором gpt-3.5-turbo-1106. Она понимает и генерирует текст на естественном языке и код; модель ориентирована на диалог, но также поддерживает текстовые задачи вне диалога. Документированные изменения версии включают контекстное окно 16K по умолчанию, улучшенное следование инструкциям, режим JSON и параллельный вызов функций. Явное обозначение 1106 отделяет этот профиль от версии 0613, более поздней зафиксированной версии 0125 и GPT-3.5 Turbo Instruct.
Подготовьте задачу, включив соответствующий текст, правила, которым должен следовать ответ, и желаемую форму результата. Для ответа службы поддержки включите вопрос клиента и применимые сведения о продукте. Для извлечения укажите поля, которые нужно определить, и объясните, что делать при отсутствии поля. Для задачи программирования предоставьте соответствующий код, ожидаемое поведение и ошибку, которую нужно исправить, или ограничение, которое нужно учесть. Контекст 16K оставляет место для подтверждающих материалов; он не гарантирует, что каждая деталь будет использована правильно или что ответ может быть таким же длинным, как ввод.
OpenAI указывает для семейства GPT-3.5 Turbo дату отсечения знаний в сентябре 2021 года. Предоставляйте авторитетные материалы, если ответ зависит от более поздней информации или фактов, специфичных для вашего проекта. Попросите модель отделять явно содержащиеся в предоставленном тексте сведения от собственных выводов. Запрос ответа в определённом формате должен явно определять этот формат, а не полагаться на то, что модель угадает поля, единицы измерения или соглашения.
Режим JSON предназначен для создания синтаксически корректного JSON. Он полезен, когда при извлечении данных из текста или классификации нужен объект, который приложение может разобрать. Включите явную инструкцию создавать JSON и укажите обязательные ключи, типы значений и обработку неизвестной информации. OpenAI предупреждает, что отсутствие инструкции о выводе JSON может привести к генерации пробельных символов до достижения лимита токенов. Также необходимо отличать полный ответ от вывода, прерванного до завершения объекта.
Корректный JSON сам по себе не гарантирует соответствия определённой схеме или правильности значений. При извлечении записи проверьте наличие обязательных ключей и подтверждение каждого извлечённого значения входными данными. Не следует приписывать режиму JSON гарантии соответствия схеме, предоставляемые более поздней возможностью Structured Outputs. Это различие важно, если вывод используется для заполнения формы, выбора метки или как входные данные другого рабочего процесса.
Версия 1106 поддерживает параллельный вызов функций, позволяя модели предложить больше одного вызова функции в ответе. Это помогает в задачах, которым нужны несколько операций, определённых приложением, или независимые запросы информации. Чётко опишите назначение каждой функции и ожидаемые входные данные. Приложение, в котором работает модель, выполняет операцию и предоставляет результат; сгенерированный вызов функции сам по себе не доказывает завершения действия. Проверяйте предлагаемые аргументы и связывайте текстовый ответ с фактически возвращёнными результатами.
В объявлении о выпуске версии OpenAI документирует дообучение для новой модели GPT-3.5 Turbo с контекстом 16K. Дообученная модель — отдельно подготовленный вариант, а не автоматическое свойство каждого запроса к этой базовой версии. Для обычного использования начните с чёткой инструкции и подходящих примеров желаемого ответа. При подготовке задания на извлечение или переработку текста примеры должны показывать важные различия, например отсутствующее значение или фразу, которая должна остаться неизменной.
Полезные результаты включают ответ поддержки на основе предоставленных сведений о продукте, проверенную JSON-запись, краткое объяснение кода или переработанный фрагмент с заданными ограничениями. Сравнивайте результат с исходным текстом и запрошенным форматом. Для кода проверяйте предлагаемое изменение в целевом проекте; для извлечения — значения и обработку отсутствующих полей. Ценность этой версии состоит в её конкретных возможностях работы с текстом, соблюдения формата и вызова функций, применённых к входным данным с ясным желаемым результатом.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gpt-3.5-turbo-1106 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gpt-3.5-turbo-1106",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.5-turbo-1106', '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-3.5-turbo-1106', '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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra gpt-3.5-turbo-1106
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Request an extraction object\n\nExtract an appointment record from: "Visit V-17 is on 12 December at 10:30 with Morgan. No room assigned." Return only a JSON object with keys visit_id, date_text, time_text, contact and room. Use strings for known values and null for the missing room. Do not infer a year or location.One requested JSON object with five keys; room is null and the date remains textual.Parse the returned JSON and compare every value with the sentence; formatting alone does not establish correctness.