GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.
En praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.
Tillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.
OpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.
Tillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.
Det exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.
", "aboutText": "GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.\n\nEn praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.\n\nTillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.\n\nOpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.\n\nTillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.\n\nDet exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Compare two import strategies\n\nChoose between these supplied import designs. A replaces the dataset after parsing every row; B appends rows as they are parsed. Requirements: a malformed row must leave the previous dataset intact, and peak memory must stay under 200 MB. Given a 150 MB dataset and 80 MB parser overhead, compare the designs, identify the unresolved trade-off and propose a bounded alternative.A requirements matrix, stated memory assumptions and a conditional recommendation addressing atomic replacement.Check neither supplied design is declared compliant without addressing both failure atomicity and the stated memory budget.gpt-5.2-proDen separata utgåvan GPT-5.2 Pro är utformad för svåra professionella frågor och djupare analys. Den tar emot text och bilder och utvecklar ett textsvar med resonemangsnivån medium, high eller xhigh i tillverkarens Responses-gränssnitt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.
En praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.
Tillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.
OpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.
Tillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.
Det exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gpt-5.2-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametercontrol_scope | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Metodalias: /chat/completions
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.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.2-pro","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-5.2-pro", 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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
gpt-5.2-proDen separata utgåvan GPT-5.2 Pro är utformad för svåra professionella frågor och djupare analys. Den tar emot text och bilder och utvecklar ett textsvar med resonemangsnivån medium, high eller xhigh i tillverkarens Responses-gränssnitt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.
En praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.
Tillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.
OpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.
Tillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.
Det exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gpt-5.2-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_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
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "gpt-5.2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-pro', '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-5.2-pro', '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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
openai/gpt-5.2-proDen separata utgåvan GPT-5.2 Pro är utformad för svåra professionella frågor och djupare analys. Den tar emot text och bilder och utvecklar ett textsvar med resonemangsnivån medium, high eller xhigh i tillverkarens Responses-gränssnitt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.
En praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.
Tillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.
OpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.
Tillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.
Det exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser openai/gpt-5.2-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | 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— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_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.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.2-pro", "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-5.2-pro',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-5.2-pro',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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
openai/gpt-5.2-proDen separata utgåvan GPT-5.2 Pro är utformad för svåra professionella frågor och djupare analys. Den tar emot text och bilder och utvecklar ett textsvar med resonemangsnivån medium, high eller xhigh i tillverkarens Responses-gränssnitt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GPT-5.2 Pro är OpenAI:s separata Pro-utgåva för komplext professionellt arbete och svåra frågor. Den tar emot text och bilder och ger text som utdata. GPT-5.2-lanseringen skiljer Pro från chattutgåvan Instant och den inställbara resonemangsmodellen GPT-5.2 och bevarar Pro-modellens egen identitet och specifikationer.
En praktisk användning är en analys som beror på flera sammanlänkade villkor. Tillhandahåll frågan, källmaterialet och kriterierna som styr ett val. En illustrativ begäran är att jämföra möjliga implementationer mot samma krav, identifiera beroenden som kan ändra beslutet och ta fram en rekommendation med uttryckliga villkor. För en dokumentfråga anger du avsnitten som ska jämföras och fakta som måste bevaras.
Tillverkaren beskriver Pros roll i krävande programmering och vetenskapliga eller matematiska frågor. En teknisk begäran ska därför innehålla relevanta definitioner, kända villkor och förväntat beteende eller resultat. Om en bild tillför belägg anger du diagrammet, skärmbilden eller detaljen som är viktig. Be om en användbar leverans som en analys, en föreslagen implementation eller en plan i etapper i stället för att förvänta dig att modellen ska sluta sig till både frågan och resultatformatet.
OpenAI anger ett kontextfönster på 400 000 token, högst 128 000 utdatatoken och kunskapsgränsen den 31 augusti 2025. GPT-5.2 Pro stöder resonemangsnivåerna medium, high och xhigh. Kontexten rymmer det tillhandahållna materialet och resonemanget samt det synliga svaret. För en lång begäran ordnar du beläggen tydligt och lämnar plats för den begärda analysen och slutresultatet.
Tillverkaren dokumenterar GPT-5.2 Pro enbart i Responses för att stödja modellinteraktioner i flera turer före det slutliga svaret. Svåra begäranden kan ta flera minuter och tillverkaren rekommenderar bakgrundskörning för långvarigt arbete. Applikationen följer svarsidentifieraren och statusen och hämtar sedan resultatet när bearbetningen når ett sluttillstånd. Detta är tillverkarens begärandeflöde, skilt från API-slutpunktens identitet i ett befintligt modellkort.
Det exakta modellkortet anger stöd för strömning, funktionsanrop, webb- och filsökning, bildindata, verktyg för bildgenerering och MCP. Applikationer gör sina operationer tillgängliga, utför sina egna åtgärder och tillhandahåller faktiska resultat för nästa steg. Definiera kriteriet för när uppgiften är slutförd och be om att slutsatsen eller den föreslagna ändringen knyts till källbeläggen. En användbar slutleverans gör de betydelsefulla valen, deras beroenden och eventuella olösta villkor synliga för läsaren som ska fortsätta arbetet.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser openai/gpt-5.2-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_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
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.042 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.336 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "openai/gpt-5.2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-pro', '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-5.2-pro', '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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-pro, openai/gpt-5.2-pro
/chat/completions
Tekniskt exempel på engelska
Compare two import strategies\n\nChoose between these supplied import designs. A replaces the dataset after parsing every row; B appends rows as they are parsed. Requirements: a malformed row must leave the previous dataset intact, and peak memory must stay under 200 MB. Given a 150 MB dataset and 80 MB parser overhead, compare the designs, identify the unresolved trade-off and propose a bounded alternative.A requirements matrix, stated memory assumptions and a conditional recommendation addressing atomic replacement.Check neither supplied design is declared compliant without addressing both failure atomicity and the stated memory budget.