Source: https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/
Language: sv

# gpt-5-codex-high

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/facts.json)

## [gpt-5-codex-high](https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/)

GPT-5-Codex är OpenAI:s GPT-5-variant för agentbaserad programvaruutveckling: att implementera funktioner, felsöka, refaktorera och granska kod i en miljö med verktyg. Den kombinerar text- och bildindata med adaptivt resonemang och en kontext på 400 000 token.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/gpt-5-codex-high/#method-1)

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

GPT-5-Codex är OpenAI:s version av GPT-5 som optimerats för agentbaserad programvaruutveckling i Codex och jämförbara programmeringsmiljöer. Träningen inriktas på arbete som att skapa projekt, implementera funktioner och tester, felsöka, refaktorera etablerade kodbaser och granska ändringar. Förstärkningsinlärning på verkliga programmeringsuppgifter utvecklar instruktionsföljning, kodstil och iterativ verifiering. Den avsedda miljön är en programmeringsassistent med tillgång till projektets sammanhang och utvecklingsverktyg.

Modellen anpassar hur mycket resonemang den ägnar åt en uppgift. En liten, tydligt definierad ändring kan hanteras genom ett interaktivt utbyte, medan en komplex refaktorering kan innebära långvarig analys och upprepade implementeringssteg. Detta adaptiva beteende förenar samtal med genomförande: agenten undersöker projektet, föreslår en ändring, tar emot resultat från sin miljö och fortsätter arbeta mot det angivna resultatet.

Kodgranskning är en separat del av dess specialisering. OpenAI beskriver en granskare som undersöker kodbasen och beroendena, relaterar en föreslagen ändring till dess avsedda beteende och använder kodkörning och tester för att undersöka korrektheten. Ett användbart resultat är en avgränsad förklaring av betydelsefulla fel och den berörda koden, snarare än kommentarer som enbart bygger på hur en ändringsjämförelse ser ut. Projektfiler och verktygsresultat ger beläggen för denna analys.

Visuella indata stöder frontendarbete. Skärmbilder, schematiska gränssnittsskisser och diagram kan förmedla det önskade gränssnittet eller ett observerat problem. I en miljö med webbläsar- och skärmbildsverktyg kan agenten undersöka implementationen och jämföra det den byggt med det tillhandahållna visuella målet. Detta är arbetsflöden med stöd av miljön: modellen tolkar information och väljer åtgärder, medan applikationen tillhandahåller verktygen och utför dem.

Den publicerade modellspecifikationen anger text- och bildindata och textutdata, ett kontextfönster på 400 000 token och upp till 128 000 utdatatoken. Den stöder resonemangstoken, strömning, funktionsanrop och strukturerade utdata. OpenAI dokumenterar modellen via sitt Responses-gränssnitt och identifierar namnet utan versionsangivelse som en modellbeteckning som uppdateras. Dess dokumenterade kunskapsgräns är den 30 september 2024. Ljud och video ligger utanför de angivna indatamodaliteterna; finjustering och förutsagda utdata stöds inte i denna konfiguration.

Tillägget till systemkortet skiljer modellträningen från produktens kontroller. Modellen tränas för att motstå promptinjektionsinstruktioner som den stöter på i programmeringsmaterial. Isolering av arbetsytan, nätverksbehörigheter och regler för godkännanden hör till agentmiljön. Denna skillnad är viktig när assistenten läser extern dokumentation eller kör kommandon: åtkomsten definieras av applikationen, och dess utdata ger en redogörelse för vad som faktiskt hände.

För en programmeringsassistent som använder Ailoot API börjar du med det beteende som ska uppnås, de relevanta filerna och ett tydligt kriterium för när uppgiften är slutförd. Ett lämpligt uppdrag kan be om en samordnad ändring, en förklaring av berörda beroenden och de kontroller som behövs för att validera resultatet. Ge aktuella projektinstruktioner och användbara visuella exempel, och be sedan om ett resultat som kan granskas: ändrad kod, en felanalys eller en testad implementeringsplan.

Praktisk uppgift

### Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

```
Fix a mutation during iteration

Patch this Python function: 'def remove_empty(items):
    for value in items:
        if value == '': items.remove(value)
    return items'. Requirement: return a new list without empty strings and leave the original unchanged. Provide the function and tests covering adjacent empty strings, no empty strings and an empty list. Explain why the original skipped values.
```

#### Förväntat resultat

```
A replacement function, three focused tests and one sentence about modifying a list during iteration.
```

#### Kontrollera resultatet

```
Adjacent empty strings are all removed from the result while the input list retains its original contents.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-5-codex-high`

[`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=chat)

OpenAI /`gpt-5-codex-high`

### Start

GPT-5-Codex är OpenAI:s GPT-5-variant för agentbaserad programvaruutveckling: att implementera funktioner, felsöka, refaktorera och granska kod i en miljö med verktyg. Den kombinerar text- och bildindata med adaptivt resonemang och en kontext på 400 000 token.

Godkända indata

Text

Resultat

Text

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Utdataformat

json eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser gpt-5-codex-high | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
| Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
| Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
| Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
| Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
| Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
| Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF8-text

`messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
| Parameter`output_modalities` | Avtaltext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalnull |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.

Kontextlängden är inte en utdatagräns.

En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Ej angivet När snabbt läge är valt

Flex-läge

Ej angivet När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

| Konfiguration | Prislista | Avgift |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.02** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-5-codex-high", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='gpt-5-codex-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gpt-5-codex-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

| Fält | Typ |
| --- | --- |
| Fält`choices[].index` | Typinteger |
| Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Fält`usage` | Typobject |

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

**Ailoot Ultra** [`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=chat)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-5-codex-high`

[`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=messages)

OpenAI /`gpt-5-codex-high`

### Start

GPT-5-Codex är OpenAI:s GPT-5-variant för agentbaserad programvaruutveckling: att implementera funktioner, felsöka, refaktorera och granska kod i en miljö med verktyg. Den kombinerar text- och bildindata med adaptivt resonemang och en kontext på 400 000 token.

Godkända indata

Text

Resultat

json · sse

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

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

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`json`, `sse`

Utdataformat

JSON eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser gpt-5-codex-high | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF-8-text

`sträng i messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`text_file_material` | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Ej angivet När snabbt läge är valt

Flex-läge

Ej angivet När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

| Konfiguration | Prislista | Avgift |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.02** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet

```json
{
  "model": "gpt-5-codex-high",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5-codex-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-5-codex-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

| Fält | Typ |
| --- | --- |
| Fält`id` | Typstring |
| Fält`model` | Typstring |
| Fält`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Fält`stop_reason` | Typstring\|null |
| Fält`usage` | Typobject |

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

**Ailoot Ultra** [`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=messages)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`gpt-5-codex-high`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=gpt-5-codex-high&route=Ultra&caller=gpt-5-codex-high&fmt=messages)

FAQ · gpt-5-codex-high

Vilka indata och resultat finns?

`POST /v1/chat/completions` · `gpt-5-codex-high`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gpt-5-codex-high`: `text` → `json`, `sse`

Vilka fält använder begäran?

`POST /v1/chat/completions` · `gpt-5-codex-high`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `gpt-5-codex-high`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Vilka gränser gäller?

`POST /v1/chat/completions` · `gpt-5-codex-high`: `messages.min_items`: `1`

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

## Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

## Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration

Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.

Kampanjkod upp till 50%

Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.

Kostnader i historiken

Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

[Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/)

## Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation

Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.

Återförsäljarlicens

Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.

Dokument på webbplatsen

Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

[Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv)

## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj





Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll.





Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.





Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.
