GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
", "aboutText": "GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.\n\n### Opakované úlohy s jednotným zadaním\n\nPri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.\n\nVizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.\n\n### Uvažovanie a tvar výstupu\n\nOpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.\n\nModel podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.\n\n### Kontext a možnosti integrácie\n\nVýrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.\n\nOpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.\n\nKaždú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Extract a support follow-up record\n\nExtract a follow-up record from this message: 'I am Noor, order N48. The blue mug arrived chipped yesterday. A replacement would be fine; mornings are best for contact.' Return customer name, order ID, item, reported problem, requested resolution and contact preference. Mark any delivery address or phone number as not supplied.A compact named-field record preserving source wording and marking absent contact details.Check that the requested replacement is recorded without claiming one was already dispatched.gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit sa vzťahuje na: presná horná hranica zvoleného modelu/karty | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typtool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj | Predvolené— |
Poletools[].description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemetadata | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polecache_control | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content alebo blok type=text
Text + obrázok
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} alebo zdroj s type=url
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1/messages| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 272 000] | Vstup0,0002 USD | Výstup0,0012 USD | Čítanie cache0,00002 USD | Zápis do cache0,00025 USD | Cache 5 min0,00025 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(272 000; ∞) | Vstup0,0004 USD | Výstup0,0018 USD | Čítanie cache0,00004 USD | Zápis do cache0,0005 USD | Cache 5 min0,0005 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Referenčné sadzobníky modelu nemenia výber metódy, cenové odhady ani poplatky. Aktívne poplatky používajú sadzby vybranej metódy Ailoot.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-5.6-luna",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-5.6-luna",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-5.6-luna',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/responsestext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Poleinput | Typstring|input_item[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poleinput[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity message, reasoning, function_call, function_call_output | Predvolené— |
Poleinput[].content | Typstring|content_part[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poleinput[].call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: function_call_output; zachovajte skutočne vrátený call_id | Predvolené— |
Poleinput[].output | Typstring|content_part[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: function_call_output | Predvolené— |
Polemax_output_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typtool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning.effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning.summary | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletext.format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletext.verbosity | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinclude | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestore | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprevious_response_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Požiadavka na ID: Len skutočné ID odpovede z podporovaného pokračovania Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_key | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Text · Text UTF8
vstupný text alebo časť input_text
Text + obrázok
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, input |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1/responses| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 272 000] | Vstup0,0002 USD | Výstup0,0012 USD | Čítanie cache0,00002 USD | Zápis do cache0,00025 USD | Cache 5 min0,00025 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(272 000; ∞) | Vstup0,0004 USD | Výstup0,0018 USD | Čítanie cache0,00004 USD | Zápis do cache0,0005 USD | Cache 5 min0,0005 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Referenčné sadzobníky modelu nemenia výber metódy, cenové odhady ani poplatky. Aktívne poplatky používajú sadzby vybranej metódy Ailoot.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-5.6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-luna", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-5.6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každú výstupnú položku a časť obsahu, skutočný call_id funkcie, šifrované uvažovanie a údaje o spotrebe. Pri streamovaní zachovajte úplné identifikačné údaje udalostí a položiek.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Poleoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Poleoutput[].content[] | Typcontent part |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
Text + obrázok
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1/chat/completions| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 272 000] | Vstup0,0002 USD | Výstup0,0012 USD | Čítanie cache0,00002 USD | Zápis do cache0,00025 USD | Cache 5 min0,00025 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(272 000; ∞) | Vstup0,0004 USD | Výstup0,0018 USD | Čítanie cache0,00004 USD | Zápis do cache0,0005 USD | Cache 5 min0,0005 USD | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Referenčné sadzobníky modelu nemenia výber metódy, cenové odhady ani poplatky. Aktívne poplatky používajú sadzby vybranej metódy Ailoot.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-5.6-luna",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-5.6-luna",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-5.6-luna',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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Textová konverzácia | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametercontrol_scope | ŠpecifikáciaTextová konverzácia; stream je logická hodnota a predvolene má hodnotu false. |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Aliasy metódy: /chat/completions
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.6-luna","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-luna", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "gpt-5.6-luna",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.6-luna', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.6-luna', '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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
openai/gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity openai/gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-luna',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.6-luna',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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
openai/gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna je model OpenAI na veľký počet chatových odpovedí, klasifikáciu a cielené úlohy agentov. Prijíma text a obrázky na prípravu textových odpovedí s ovládaním uvažovania, volaním funkcií, štruktúrovanými výstupmi a kontextovým oknom 1050000 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
GPT-5.6 Luna je členom rodiny GPT-5.6 od OpenAI určeným na spracovanie veľkého počtu úloh. Hodí sa na opakované cielené úlohy, ako sú chatové odpovede, klasifikácia, extrakcia a nenáročné kroky agentov. Text a obrázky môžu podporiť textovú odpoveď. Užitočný postup s modelom Luna má jasný vstup, určený výsledok a krátky súbor podmienok na rozhodnutie, či je výsledok použiteľný.
Pri klasifikácii opíšte kategórie a dajte príklady, ktoré objasňujú ich hranice. Pri extrakcii pomenujte polia, ktoré sa majú vrátiť, a určte podobu chýbajúcich informácií. Pri odpovedi podpory dodajte požiadavku zákazníka, relevantné informácie o produkte a už vykonanú akciu. Pri porovnateľných položkách zachovajte rovnaké pokyny a meňte podklady pre jednotlivé položky.
Vizuálna úloha môže dodať čitateľnú snímku obrazovky alebo fotografiu a určiť dôležitý detail. Žiadajte viditeľné informácie potrebné pre ďalší krok, napríklad označenie, správu rozhrania alebo rozdiel medzi dvoma dodanými obrázkami. Odpoveď zostáva textom odvodeným z týchto vstupov. Označenia obrázkov alebo dokumentov uchovajte s výsledkom, aby sa extrahovaný fakt dal spätne priradiť k správnemu zdroju.
OpenAI dokumentuje možnosti intenzity uvažovania none, low, medium, high, xhigh a max, pričom predvolená hodnota je medium. Požadovanú hĺbku prispôsobte úlohe a jej podkladom. Bežná klasifikácia môže potrebovať kompaktný výsledok, kým nejednoznačný prípad môže vyžadovať jasnejšie vysvetlenie, ktoré fakty podporujú rozhodnutie. Konečnú odpoveď určte oddelene od rozsahu analýzy potrebnej na jej dosiahnutie.
Model podporuje štruktúrované výstupy a volanie funkcií. Pri štruktúrovanom zázname určte požadované polia a typy a potom overte vrátený obsah podľa zdroja. V postupe s nástrojmi volanie funkcie navrhuje akciu pre aplikáciu; aplikácia poskytne skutočný výsledok predtým, než ho použije neskorší krok. Zamýšľaná akcia tak zostane oddelená od dôkazu, že sa uskutočnila.
Výrobca uvádza kontextové okno 1050000 tokenov a maximálny výstup 128000 tokenov. Dlhý materiál usporiadajte podľa aktuálnej otázky a vyhraďte miesto na odpoveď. Zachovajte rozhodnutia potrebné pre ďalší krok a z pracovného zadania odstráňte nesúvisiace opakovanie.
OpenAI dokumentuje aj streamovanie a vo svojom prostredí s nástrojmi webové vyhľadávanie, vyhľadávanie v súboroch, generovanie obrázkov, interpretáciu kódu, prácu so shellom, aplikovanie záplat, prácu s počítačom a nástroje MCP. Tieto možnosti závisia od prostredia a nástrojov pripojených k požiadavke. Vyberte operácie potrebné pre úlohu a preskúmajte ich skutočné pozorovania alebo výstupy. Priamy výstup modelu je text; obrázok alebo zmenený súbor sú výsledkom príslušnej operácie nástroja.
Každú dokončenú položku uchovajte s identifikátorom jej vstupu a konečným výsledkom. Pri opakovanom postupe preskúmajte náročné príklady zo skutočného súboru vstupov a zachovajte jednotné definície kategórií alebo polí, aby výsledky zostali porovnateľné.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity openai/gpt-5.6-luna | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0024 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0008 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "openai/gpt-5.6-luna",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.6-luna', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.6-luna', '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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gpt-5.6-luna
Ailoot Ultra gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.6-luna
/chat/completions
Technický príklad v angličtine
Extract a support follow-up record\n\nExtract a follow-up record from this message: 'I am Noor, order N48. The blue mug arrived chipped yesterday. A replacement would be fine; mornings are best for contact.' Return customer name, order ID, item, reported problem, requested resolution and contact preference. Mark any delivery address or phone number as not supplied.A compact named-field record preserving source wording and marking absent contact details.Check that the requested replacement is recorded without claiming one was already dispatched.