GPT-4 Turbo Preview 0125 — OpenAI’ning matnga yo‘naltirilgan, tadqiqot uchun dastlabki ko‘rib chiqishga chiqarilgan GPT-4 Turbo modelining yangilangan nashri. U yozma ko‘rsatmalar, manba materiallari va kod bilan ishlaydi hamda matnli javoblar yoki ilovada ishlatishga mo‘ljallangan yozuvlar yaratadi. Yanvar yangilanishi, xususan, kod yaratish kabi sohalarda vazifalarni to‘liqroq bajarishga qaratilgan va ingliz tilidan boshqa tillarda UTF-8 matn yaratishga ta’sir qilgan xatoni tuzatadi. Ushbu nomlangan 0125 nashri oldingi 1106 Preview va GPT-4 Turbo with Vision’dan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchining Preview kartasida 128,000 tokenli kontekst oynasi, 4,096 tokengacha chiqish va bilimlarning 2023-yil 1-dekabrgacha bo‘lgan chegarasi ko‘rsatilgan. Katta kirish oynasiga batafsil savol bilan birga o‘zaro bog‘liq hujjatlar yoki kod sig‘adi; chiqish hajmi ancha kichik va so‘raladigan artefaktni belgilashda shu hisobga olinishi kerak. Savol modelning saqlangan bilimlaridan tashqaridagi ma’lumotga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni taqdim eting.
Talablarni taqqoslash uchun tegishli hujjatlarni kiriting, kelishmovchilik bo‘lsa qaysi biri ustuvorligini belgilang va o‘zgargan talab, uni asoslovchi parcha hamda ko‘rsatilgan ish jarayoniga ta’sirini so‘rang. Kod vazifasi uchun erishilishi kerak bo‘lgan xatti-harakatni, tegishli funksiyalarni va kutilgan natijani bering. Ishonarli ko‘ringan bir parchani butun vazifa deb qabul qilish o‘rniga, shu doira ichidagi to‘liq o‘zgarishni so‘rang va nima yakunlanganlik deb hisoblanishini belgilang.
GPT-4 Turbo Preview oilasi formatga qat’iyroq rioya qilish va JSON rejimini qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi JSON rejimini javobni sintaktik jihatdan yaroqli JSON bilan cheklash deb ta’riflaydi; u maydon qiymati to‘g‘riligini yoki yozuv barcha biznes qoidalariga mosligini mustaqil tekshirmaydi. Ko‘rsatmada maydonlar, ruxsat etilgan qiymatlar va yetishmayotgan ma’lumot bilan ishlash tartibini belgilang, so‘ng qaytarilgan obyektni shu talablarga muvofiq tekshiring. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimidan foydalanganda, modelga JSON yaratishni ochiq buyuring va suhbatda “JSON” so‘zini kiriting. Bunday ko‘rsatmasiz u token chegarasigacha bo‘shliq belgilarini chiqarishi mumkin; to‘liq obyekt qaytarilganini tekshiring.
Ajratib olish vazifasi element identifikatori, uning holatini tasdiqlovchi manba matni va shu dalil asoslaydigan keyingi amalni so‘rashi mumkin. Qiymatni tekshirish imkoni bo‘lishi uchun asl materialni yozuv bilan birga saqlang. Qaytarilgan JSON’ni parser qabul qilishi ish jarayonining bir qismi; manba bilan ajratib olingan maydonlar o‘rtasidagi to‘g‘ri bog‘lanish esa boshqa qismidir.
OpenAI’ning Preview relizi funksiyalarni chaqirishni, jumladan, bitta xabarda bir nechta funksiyani so‘rashni hujjatlashtiradi. Dasturchi har bir funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa so‘ralgan operatsiya uchun argumentlarni qaytaradi. Uni o‘rab turgan ilova operatsiyani bajaradi va haqiqiy natijani qaytaradi. Shu sababli qidirish so‘rovi olingan yozuvdan, taklif qilingan amal esa uning bajarilganidan alohida hisoblanadi.
Vazifaga mos funksiyalarni taqdim eting va keyingi javob qaysi dalillardan foydalanishi kerakligini ayting. Taqqoslash yordamchisi nomi berilgan ikkita element yozuvlarini so‘rab, keyin qaytarilgan qiymatlar asosida farqlarini tushuntirishi mumkin. Qidiruvlardan biri muvaffaqiyatsiz tugasa yoki materialni to‘liq qaytarmasa, ishonarli o‘rinbosar yaratish o‘rniga shu holatni saqlang. Davom ettirish uchun funksiya identifikatorlari va natijalarini saqlab qo‘ying.
Preview oilasining seed boshqaruvi aksariyat hollarda izchil yakuniy javoblar olishga ko‘maklashadigan beta imkoniyat sifatida hujjatlashtirilgan. U boshqa sozlamalarni o‘zgartirmay, promptdagi o‘zgarishni taqqoslashda foydali; har bir takroriy so‘rov bir xil natija berishiga kafolat emas. Javoblarni taqqoslashda ko‘rsatma, manba materiali va sozlamalarni birga saqlang.
Ushbu profilda ko‘rsatilgan modal turlar — matnli kirish va matnli chiqish. Tasvir tahlili alohida nomlangan Vision Preview yoki keyingi multimodal profillarga tegishli. JSON rejimi ham yangi, cheklangan sxema imkoniyatlaridan alohida. 0125 yangilanishining to‘liqlik va kodlash bo‘yicha yaxshilanishlari kod o‘zgarishi, ajratib olingan maydon yoki xulosani taqdim etilgan dalil bilan tekshirish zaruratini yo‘qotmaydi. Chiqish hajmiga sig‘adigan chegaralangan artefaktni tanlang va natija bilan aynan shu nomlangan nashrni saqlang.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 0125 — OpenAI’ning matnga yo‘naltirilgan, tadqiqot uchun dastlabki ko‘rib chiqishga chiqarilgan GPT-4 Turbo modelining yangilangan nashri. U yozma ko‘rsatmalar, manba materiallari va kod bilan ishlaydi hamda matnli javoblar yoki ilovada ishlatishga mo‘ljallangan yozuvlar yaratadi. Yanvar yangilanishi, xususan, kod yaratish kabi sohalarda vazifalarni to‘liqroq bajarishga qaratilgan va ingliz tilidan boshqa tillarda UTF-8 matn yaratishga ta’sir qilgan xatoni tuzatadi. Ushbu nomlangan 0125 nashri oldingi 1106 Preview va GPT-4 Turbo with Vision’dan farq qiladi.\n\n### Katta kontekstda matn bilan ishlash\n\nIshlab chiqaruvchining Preview kartasida 128,000 tokenli kontekst oynasi, 4,096 tokengacha chiqish va bilimlarning 2023-yil 1-dekabrgacha bo‘lgan chegarasi ko‘rsatilgan. Katta kirish oynasiga batafsil savol bilan birga o‘zaro bog‘liq hujjatlar yoki kod sig‘adi; chiqish hajmi ancha kichik va so‘raladigan artefaktni belgilashda shu hisobga olinishi kerak. Savol modelning saqlangan bilimlaridan tashqaridagi ma’lumotga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni taqdim eting.\n\nTalablarni taqqoslash uchun tegishli hujjatlarni kiriting, kelishmovchilik bo‘lsa qaysi biri ustuvorligini belgilang va o‘zgargan talab, uni asoslovchi parcha hamda ko‘rsatilgan ish jarayoniga ta’sirini so‘rang. Kod vazifasi uchun erishilishi kerak bo‘lgan xatti-harakatni, tegishli funksiyalarni va kutilgan natijani bering. Ishonarli ko‘ringan bir parchani butun vazifa deb qabul qilish o‘rniga, shu doira ichidagi to‘liq o‘zgarishni so‘rang va nima yakunlanganlik deb hisoblanishini belgilang.\n\n### Formatlar va JSON rejimi\n\nGPT-4 Turbo Preview oilasi formatga qat’iyroq rioya qilish va JSON rejimini qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi JSON rejimini javobni sintaktik jihatdan yaroqli JSON bilan cheklash deb ta’riflaydi; u maydon qiymati to‘g‘riligini yoki yozuv barcha biznes qoidalariga mosligini mustaqil tekshirmaydi. Ko‘rsatmada maydonlar, ruxsat etilgan qiymatlar va yetishmayotgan ma’lumot bilan ishlash tartibini belgilang, so‘ng qaytarilgan obyektni shu talablarga muvofiq tekshiring. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimidan foydalanganda, modelga JSON yaratishni ochiq buyuring va suhbatda “JSON” so‘zini kiriting. Bunday ko‘rsatmasiz u token chegarasigacha bo‘shliq belgilarini chiqarishi mumkin; to‘liq obyekt qaytarilganini tekshiring.\n\nAjratib olish vazifasi element identifikatori, uning holatini tasdiqlovchi manba matni va shu dalil asoslaydigan keyingi amalni so‘rashi mumkin. Qiymatni tekshirish imkoni bo‘lishi uchun asl materialni yozuv bilan birga saqlang. Qaytarilgan JSON’ni parser qabul qilishi ish jarayonining bir qismi; manba bilan ajratib olingan maydonlar o‘rtasidagi to‘g‘ri bog‘lanish esa boshqa qismidir.\n\n### Funksiya chaqiruvlari va haqiqiy natijalar\n\nOpenAI’ning Preview relizi funksiyalarni chaqirishni, jumladan, bitta xabarda bir nechta funksiyani so‘rashni hujjatlashtiradi. Dasturchi har bir funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa so‘ralgan operatsiya uchun argumentlarni qaytaradi. Uni o‘rab turgan ilova operatsiyani bajaradi va haqiqiy natijani qaytaradi. Shu sababli qidirish so‘rovi olingan yozuvdan, taklif qilingan amal esa uning bajarilganidan alohida hisoblanadi.\n\nVazifaga mos funksiyalarni taqdim eting va keyingi javob qaysi dalillardan foydalanishi kerakligini ayting. Taqqoslash yordamchisi nomi berilgan ikkita element yozuvlarini so‘rab, keyin qaytarilgan qiymatlar asosida farqlarini tushuntirishi mumkin. Qidiruvlardan biri muvaffaqiyatsiz tugasa yoki materialni to‘liq qaytarmasa, ishonarli o‘rinbosar yaratish o‘rniga shu holatni saqlang. Davom ettirish uchun funksiya identifikatorlari va natijalarini saqlab qo‘ying.\n\n### Takrorlanuvchanlik va nashr chegaralari\n\nPreview oilasining seed boshqaruvi aksariyat hollarda izchil yakuniy javoblar olishga ko‘maklashadigan beta imkoniyat sifatida hujjatlashtirilgan. U boshqa sozlamalarni o‘zgartirmay, promptdagi o‘zgarishni taqqoslashda foydali; har bir takroriy so‘rov bir xil natija berishiga kafolat emas. Javoblarni taqqoslashda ko‘rsatma, manba materiali va sozlamalarni birga saqlang.\n\nUshbu profilda ko‘rsatilgan modal turlar — matnli kirish va matnli chiqish. Tasvir tahlili alohida nomlangan Vision Preview yoki keyingi multimodal profillarga tegishli. JSON rejimi ham yangi, cheklangan sxema imkoniyatlaridan alohida. 0125 yangilanishining to‘liqlik va kodlash bo‘yicha yaxshilanishlari kod o‘zgarishi, ajratib olingan maydon yoki xulosani taqdim etilgan dalil bilan tekshirish zaruratini yo‘qotmaydi. Chiqish hajmiga sig‘adigan chegaralangan artefaktni tanlang va natija bilan aynan shu nomlangan nashrni saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125 hujjatlashtirilgan 128K kontekst oynasi yordamida uzun kontekstli matn va kod vazifalarini bajaradi. JSON rejimi va funksiyalarni chaqirish taqdim etilgan materialni matnli javoblar yoki ilova yozuvlariga aylantirishga yordam beradi; bunda aynan shu Preview nashri tasvir bilan ishlaydigan va keyingi modellardan alohida saqlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4 Turbo Preview 0125 — OpenAI’ning matnga yo‘naltirilgan, tadqiqot uchun dastlabki ko‘rib chiqishga chiqarilgan GPT-4 Turbo modelining yangilangan nashri. U yozma ko‘rsatmalar, manba materiallari va kod bilan ishlaydi hamda matnli javoblar yoki ilovada ishlatishga mo‘ljallangan yozuvlar yaratadi. Yanvar yangilanishi, xususan, kod yaratish kabi sohalarda vazifalarni to‘liqroq bajarishga qaratilgan va ingliz tilidan boshqa tillarda UTF-8 matn yaratishga ta’sir qilgan xatoni tuzatadi. Ushbu nomlangan 0125 nashri oldingi 1106 Preview va GPT-4 Turbo with Vision’dan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchining Preview kartasida 128,000 tokenli kontekst oynasi, 4,096 tokengacha chiqish va bilimlarning 2023-yil 1-dekabrgacha bo‘lgan chegarasi ko‘rsatilgan. Katta kirish oynasiga batafsil savol bilan birga o‘zaro bog‘liq hujjatlar yoki kod sig‘adi; chiqish hajmi ancha kichik va so‘raladigan artefaktni belgilashda shu hisobga olinishi kerak. Savol modelning saqlangan bilimlaridan tashqaridagi ma’lumotga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni taqdim eting.
Talablarni taqqoslash uchun tegishli hujjatlarni kiriting, kelishmovchilik bo‘lsa qaysi biri ustuvorligini belgilang va o‘zgargan talab, uni asoslovchi parcha hamda ko‘rsatilgan ish jarayoniga ta’sirini so‘rang. Kod vazifasi uchun erishilishi kerak bo‘lgan xatti-harakatni, tegishli funksiyalarni va kutilgan natijani bering. Ishonarli ko‘ringan bir parchani butun vazifa deb qabul qilish o‘rniga, shu doira ichidagi to‘liq o‘zgarishni so‘rang va nima yakunlanganlik deb hisoblanishini belgilang.
GPT-4 Turbo Preview oilasi formatga qat’iyroq rioya qilish va JSON rejimini qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi JSON rejimini javobni sintaktik jihatdan yaroqli JSON bilan cheklash deb ta’riflaydi; u maydon qiymati to‘g‘riligini yoki yozuv barcha biznes qoidalariga mosligini mustaqil tekshirmaydi. Ko‘rsatmada maydonlar, ruxsat etilgan qiymatlar va yetishmayotgan ma’lumot bilan ishlash tartibini belgilang, so‘ng qaytarilgan obyektni shu talablarga muvofiq tekshiring. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimidan foydalanganda, modelga JSON yaratishni ochiq buyuring va suhbatda “JSON” so‘zini kiriting. Bunday ko‘rsatmasiz u token chegarasigacha bo‘shliq belgilarini chiqarishi mumkin; to‘liq obyekt qaytarilganini tekshiring.
Ajratib olish vazifasi element identifikatori, uning holatini tasdiqlovchi manba matni va shu dalil asoslaydigan keyingi amalni so‘rashi mumkin. Qiymatni tekshirish imkoni bo‘lishi uchun asl materialni yozuv bilan birga saqlang. Qaytarilgan JSON’ni parser qabul qilishi ish jarayonining bir qismi; manba bilan ajratib olingan maydonlar o‘rtasidagi to‘g‘ri bog‘lanish esa boshqa qismidir.
OpenAI’ning Preview relizi funksiyalarni chaqirishni, jumladan, bitta xabarda bir nechta funksiyani so‘rashni hujjatlashtiradi. Dasturchi har bir funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa so‘ralgan operatsiya uchun argumentlarni qaytaradi. Uni o‘rab turgan ilova operatsiyani bajaradi va haqiqiy natijani qaytaradi. Shu sababli qidirish so‘rovi olingan yozuvdan, taklif qilingan amal esa uning bajarilganidan alohida hisoblanadi.
Vazifaga mos funksiyalarni taqdim eting va keyingi javob qaysi dalillardan foydalanishi kerakligini ayting. Taqqoslash yordamchisi nomi berilgan ikkita element yozuvlarini so‘rab, keyin qaytarilgan qiymatlar asosida farqlarini tushuntirishi mumkin. Qidiruvlardan biri muvaffaqiyatsiz tugasa yoki materialni to‘liq qaytarmasa, ishonarli o‘rinbosar yaratish o‘rniga shu holatni saqlang. Davom ettirish uchun funksiya identifikatorlari va natijalarini saqlab qo‘ying.
Preview oilasining seed boshqaruvi aksariyat hollarda izchil yakuniy javoblar olishga ko‘maklashadigan beta imkoniyat sifatida hujjatlashtirilgan. U boshqa sozlamalarni o‘zgartirmay, promptdagi o‘zgarishni taqqoslashda foydali; har bir takroriy so‘rov bir xil natija berishiga kafolat emas. Javoblarni taqqoslashda ko‘rsatma, manba materiali va sozlamalarni birga saqlang.
Ushbu profilda ko‘rsatilgan modal turlar — matnli kirish va matnli chiqish. Tasvir tahlili alohida nomlangan Vision Preview yoki keyingi multimodal profillarga tegishli. JSON rejimi ham yangi, cheklangan sxema imkoniyatlaridan alohida. 0125 yangilanishining to‘liqlik va kodlash bo‘yicha yaxshilanishlari kod o‘zgarishi, ajratib olingan maydon yoki xulosani taqdim etilgan dalil bilan tekshirish zaruratini yo‘qotmaydi. Chiqish hajmiga sig‘adigan chegaralangan artefaktni tanlang va natija bilan aynan shu nomlangan nashrni saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-0125-preview | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-4-0125-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gpt-4-0125-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gpt-4-0125-preview',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125 hujjatlashtirilgan 128K kontekst oynasi yordamida uzun kontekstli matn va kod vazifalarini bajaradi. JSON rejimi va funksiyalarni chaqirish taqdim etilgan materialni matnli javoblar yoki ilova yozuvlariga aylantirishga yordam beradi; bunda aynan shu Preview nashri tasvir bilan ishlaydigan va keyingi modellardan alohida saqlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4 Turbo Preview 0125 — OpenAI’ning matnga yo‘naltirilgan, tadqiqot uchun dastlabki ko‘rib chiqishga chiqarilgan GPT-4 Turbo modelining yangilangan nashri. U yozma ko‘rsatmalar, manba materiallari va kod bilan ishlaydi hamda matnli javoblar yoki ilovada ishlatishga mo‘ljallangan yozuvlar yaratadi. Yanvar yangilanishi, xususan, kod yaratish kabi sohalarda vazifalarni to‘liqroq bajarishga qaratilgan va ingliz tilidan boshqa tillarda UTF-8 matn yaratishga ta’sir qilgan xatoni tuzatadi. Ushbu nomlangan 0125 nashri oldingi 1106 Preview va GPT-4 Turbo with Vision’dan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchining Preview kartasida 128,000 tokenli kontekst oynasi, 4,096 tokengacha chiqish va bilimlarning 2023-yil 1-dekabrgacha bo‘lgan chegarasi ko‘rsatilgan. Katta kirish oynasiga batafsil savol bilan birga o‘zaro bog‘liq hujjatlar yoki kod sig‘adi; chiqish hajmi ancha kichik va so‘raladigan artefaktni belgilashda shu hisobga olinishi kerak. Savol modelning saqlangan bilimlaridan tashqaridagi ma’lumotga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni taqdim eting.
Talablarni taqqoslash uchun tegishli hujjatlarni kiriting, kelishmovchilik bo‘lsa qaysi biri ustuvorligini belgilang va o‘zgargan talab, uni asoslovchi parcha hamda ko‘rsatilgan ish jarayoniga ta’sirini so‘rang. Kod vazifasi uchun erishilishi kerak bo‘lgan xatti-harakatni, tegishli funksiyalarni va kutilgan natijani bering. Ishonarli ko‘ringan bir parchani butun vazifa deb qabul qilish o‘rniga, shu doira ichidagi to‘liq o‘zgarishni so‘rang va nima yakunlanganlik deb hisoblanishini belgilang.
GPT-4 Turbo Preview oilasi formatga qat’iyroq rioya qilish va JSON rejimini qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi JSON rejimini javobni sintaktik jihatdan yaroqli JSON bilan cheklash deb ta’riflaydi; u maydon qiymati to‘g‘riligini yoki yozuv barcha biznes qoidalariga mosligini mustaqil tekshirmaydi. Ko‘rsatmada maydonlar, ruxsat etilgan qiymatlar va yetishmayotgan ma’lumot bilan ishlash tartibini belgilang, so‘ng qaytarilgan obyektni shu talablarga muvofiq tekshiring. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimidan foydalanganda, modelga JSON yaratishni ochiq buyuring va suhbatda “JSON” so‘zini kiriting. Bunday ko‘rsatmasiz u token chegarasigacha bo‘shliq belgilarini chiqarishi mumkin; to‘liq obyekt qaytarilganini tekshiring.
Ajratib olish vazifasi element identifikatori, uning holatini tasdiqlovchi manba matni va shu dalil asoslaydigan keyingi amalni so‘rashi mumkin. Qiymatni tekshirish imkoni bo‘lishi uchun asl materialni yozuv bilan birga saqlang. Qaytarilgan JSON’ni parser qabul qilishi ish jarayonining bir qismi; manba bilan ajratib olingan maydonlar o‘rtasidagi to‘g‘ri bog‘lanish esa boshqa qismidir.
OpenAI’ning Preview relizi funksiyalarni chaqirishni, jumladan, bitta xabarda bir nechta funksiyani so‘rashni hujjatlashtiradi. Dasturchi har bir funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa so‘ralgan operatsiya uchun argumentlarni qaytaradi. Uni o‘rab turgan ilova operatsiyani bajaradi va haqiqiy natijani qaytaradi. Shu sababli qidirish so‘rovi olingan yozuvdan, taklif qilingan amal esa uning bajarilganidan alohida hisoblanadi.
Vazifaga mos funksiyalarni taqdim eting va keyingi javob qaysi dalillardan foydalanishi kerakligini ayting. Taqqoslash yordamchisi nomi berilgan ikkita element yozuvlarini so‘rab, keyin qaytarilgan qiymatlar asosida farqlarini tushuntirishi mumkin. Qidiruvlardan biri muvaffaqiyatsiz tugasa yoki materialni to‘liq qaytarmasa, ishonarli o‘rinbosar yaratish o‘rniga shu holatni saqlang. Davom ettirish uchun funksiya identifikatorlari va natijalarini saqlab qo‘ying.
Preview oilasining seed boshqaruvi aksariyat hollarda izchil yakuniy javoblar olishga ko‘maklashadigan beta imkoniyat sifatida hujjatlashtirilgan. U boshqa sozlamalarni o‘zgartirmay, promptdagi o‘zgarishni taqqoslashda foydali; har bir takroriy so‘rov bir xil natija berishiga kafolat emas. Javoblarni taqqoslashda ko‘rsatma, manba materiali va sozlamalarni birga saqlang.
Ushbu profilda ko‘rsatilgan modal turlar — matnli kirish va matnli chiqish. Tasvir tahlili alohida nomlangan Vision Preview yoki keyingi multimodal profillarga tegishli. JSON rejimi ham yangi, cheklangan sxema imkoniyatlaridan alohida. 0125 yangilanishining to‘liqlik va kodlash bo‘yicha yaxshilanishlari kod o‘zgarishi, ajratib olingan maydon yoki xulosani taqdim etilgan dalil bilan tekshirish zaruratini yo‘qotmaydi. Chiqish hajmiga sig‘adigan chegaralangan artefaktni tanlang va natija bilan aynan shu nomlangan nashrni saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-0125-preview | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-4-0125-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-0125-preview', '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-4-0125-preview', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.