GPT-4 Turbo Preview 1106 — OpenAI’ning GPT-4 Turbo Preview nomli birinchi matn nashri. U 128K kontekst oynasi, yaxshilangan koʻrsatmaga amal qilish, JSON rejimi va funksiya chaqirish yangilanishlarini, jumladan bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrashni kiritadi. Uning foydali chiqishi berilgan materialga asoslangan matnli javob, kod taklifi yoki tuzilgan ilova qaydidir. Bu 1106 profil Vision Preview va keyingi 0125 yangilanishidan alohida.
Taqdimotda 128K kontekst oynasi va 2023-yil aprelgacha boʻlgan jahon voqealari haqidagi bilimlar belgilangan. Vazifa joriy maʼlumotga bogʻliq boʻlsa, yangi dalillarni bering. Kattaroq kontekst tegishli manba hujjatlari yoki kodni sigʻdirishi mumkin, ammo koʻrsatma baribir model ular bilan nima qilishi kerakligini aniqlashi lozim. Savolni, qaysi material vakolatli ekanini va javobning kutilgan shaklini ayting.
Hujjat solishtirishida versiyalarni belgilang va oʻzgargan shartlarni ularni qoʻllab-quvvatlaydigan parchalar bilan soʻrang. Kodlashda mavjud xatti-harakat, kerakli oʻzgartirish va tegishli interfeys cheklovlarini qoʻshing. Foydali natija aniq patch yoki nuqsonni ochadigan konkret holat bilan tushuntirish boʻlishi mumkin. Model eʼtibori natijani oʻzgartiradigan dalilga qaratilishi uchun aloqasiz materialni vazifadan tashqarida qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi muayyan javob formatini talab qiladigan koʻrsatmalarga yaxshiroq amal qilishni taʼkidlaydi. Soʻrov tartiblangan tushuntirish, jadval yoki mashina oʻqiydigan qaydni belgilashi mumkin. Maydonlarni nomlang va manba qiymatni tasdiqlamasa nima qaytarilishini tushuntiring. Namuna qaydga ishlov berish topshirigʻi manba identifikatori, ajratib olingan shart va u olingan parchani soʻrashi mumkin.
JSON rejimi ishlab chiqaruvchining Chat Completions jarayonida javobni sintaktik jihatdan toʻgʻri JSON obyektiga cheklaydi. Toʻgʻri JSON qaydda kerakli maydonlar yoki toʻgʻri qiymatlar borligini tasdiqlamaydi. Ilova tekshiruvi va manba tekshiruvini format boshqaruvidan ajrating, ayniqsa keyingi qadam muayyan identifikator yoki holatga bogʻliq boʻlsa. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimida modelga JSON yaratishni aniq buyuring va suhbatda “JSON” soʻzini kiriting. Shu koʻrsatmasiz u token chegarasigacha boʻsh joy chiqarishi mumkin; toʻliq obyekt qaytganini tekshiring. Boshqa modellarning keyingi sxema bilan cheklangan chiqish imkoniyatlari boshqa mexanizmdir.
Model ilovada taʼriflangan funksiyalar uchun argumentlar yaratishi mumkin. Reliz bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrash imkonini qoʻshadi; bu bir nechta qidiruv kerak boʻlgan vazifani qoʻllashi mumkin. Har bir funksiyaning maqsadi va majburiy kirishlarini tavsiflang, keyin haqiqiy qaytarilgan maʼlumotni keyingi javobga bogʻlang. Model soʻrovni tanlaydi va tavsiflaydi; ilova uni bajaradi.
Ikkita qaydni solishtirishda funksiya yordamchi solishtirish tayyorlashidan oldin har bir qaydning haqiqiy tafsilotini olishi mumkin. Soʻralgan band va qaytarilgan natija orasidagi bogʻlanishni saqlang. Manba yoʻq yoki amal muvaffaqiyatsiz boʻlsa, faqat taklif etilgan argumentlarga qarab muvaffaqiyatli natija eʼlon qilish oʻrniga shu holatni javobga olib kiring.
Taqdimotdagi beta seed boshqaruvi koʻpincha izchil javoblar olishga qaratilgan. Kichik koʻrsatma oʻzgartirishini solishtirganda uni oʻsha manba materiali va boshqa sozlamalar bilan ishlating. U determinizmni kafolatlamaydi; shu sabab ikkala javobni koʻzdan kechiring va har biri qanday sharoitda yaratilganini saqlang.
Asl reliz bu matnli Preview’ni GPT-4 Turbo with Vision, tasvir yaratish va nutq yaratish modellaridan ajratadi. Bu profil uchun Vision modelining kirish imkoniyatini koʻchirish oʻrniga diagrammaning tegishli maʼlumotini yozma shaklda bering. Keyingi 0125 Preview yangilanishi vazifalarni toʻliqroq tugallashga qaratilgan va kodlash xatosini tuzatadi; 1106 nashri bu oʻzgarishlardan oldin chiqqan. Natijani baholashda nomlangan model, manba materiali, soʻralgan format va qaytarilgan natijani birga saqlang.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 1106 — OpenAI’ning GPT-4 Turbo Preview nomli birinchi matn nashri. U 128K kontekst oynasi, yaxshilangan koʻrsatmaga amal qilish, JSON rejimi va funksiya chaqirish yangilanishlarini, jumladan bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrashni kiritadi. Uning foydali chiqishi berilgan materialga asoslangan matnli javob, kod taklifi yoki tuzilgan ilova qaydidir. Bu 1106 profil Vision Preview va keyingi 0125 yangilanishidan alohida.\n\n### Tegishli matnlarni bitta chegaralangan vazifaga joylashtiring\n\nTaqdimotda 128K kontekst oynasi va 2023-yil aprelgacha boʻlgan jahon voqealari haqidagi bilimlar belgilangan. Vazifa joriy maʼlumotga bogʻliq boʻlsa, yangi dalillarni bering. Kattaroq kontekst tegishli manba hujjatlari yoki kodni sigʻdirishi mumkin, ammo koʻrsatma baribir model ular bilan nima qilishi kerakligini aniqlashi lozim. Savolni, qaysi material vakolatli ekanini va javobning kutilgan shaklini ayting.\n\nHujjat solishtirishida versiyalarni belgilang va oʻzgargan shartlarni ularni qoʻllab-quvvatlaydigan parchalar bilan soʻrang. Kodlashda mavjud xatti-harakat, kerakli oʻzgartirish va tegishli interfeys cheklovlarini qoʻshing. Foydali natija aniq patch yoki nuqsonni ochadigan konkret holat bilan tushuntirish boʻlishi mumkin. Model eʼtibori natijani oʻzgartiradigan dalilga qaratilishi uchun aloqasiz materialni vazifadan tashqarida qoldiring.\n\n### Soʻralgan formatga amal qiling\n\nIshlab chiqaruvchi muayyan javob formatini talab qiladigan koʻrsatmalarga yaxshiroq amal qilishni taʼkidlaydi. Soʻrov tartiblangan tushuntirish, jadval yoki mashina oʻqiydigan qaydni belgilashi mumkin. Maydonlarni nomlang va manba qiymatni tasdiqlamasa nima qaytarilishini tushuntiring. Namuna qaydga ishlov berish topshirigʻi manba identifikatori, ajratib olingan shart va u olingan parchani soʻrashi mumkin.\n\nJSON rejimi ishlab chiqaruvchining Chat Completions jarayonida javobni sintaktik jihatdan toʻgʻri JSON obyektiga cheklaydi. Toʻgʻri JSON qaydda kerakli maydonlar yoki toʻgʻri qiymatlar borligini tasdiqlamaydi. Ilova tekshiruvi va manba tekshiruvini format boshqaruvidan ajrating, ayniqsa keyingi qadam muayyan identifikator yoki holatga bogʻliq boʻlsa. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimida modelga JSON yaratishni aniq buyuring va suhbatda “JSON” soʻzini kiriting. Shu koʻrsatmasiz u token chegarasigacha boʻsh joy chiqarishi mumkin; toʻliq obyekt qaytganini tekshiring. Boshqa modellarning keyingi sxema bilan cheklangan chiqish imkoniyatlari boshqa mexanizmdir.\n\n### Foydali argumentlar bilan funksiyalarni soʻrang\n\nModel ilovada taʼriflangan funksiyalar uchun argumentlar yaratishi mumkin. Reliz bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrash imkonini qoʻshadi; bu bir nechta qidiruv kerak boʻlgan vazifani qoʻllashi mumkin. Har bir funksiyaning maqsadi va majburiy kirishlarini tavsiflang, keyin haqiqiy qaytarilgan maʼlumotni keyingi javobga bogʻlang. Model soʻrovni tanlaydi va tavsiflaydi; ilova uni bajaradi.\n\nIkkita qaydni solishtirishda funksiya yordamchi solishtirish tayyorlashidan oldin har bir qaydning haqiqiy tafsilotini olishi mumkin. Soʻralgan band va qaytarilgan natija orasidagi bogʻlanishni saqlang. Manba yoʻq yoki amal muvaffaqiyatsiz boʻlsa, faqat taklif etilgan argumentlarga qarab muvaffaqiyatli natija eʼlon qilish oʻrniga shu holatni javobga olib kiring.\n\n### Takrorlanadigan tajribalar va tanlangan nashr\n\nTaqdimotdagi beta seed boshqaruvi koʻpincha izchil javoblar olishga qaratilgan. Kichik koʻrsatma oʻzgartirishini solishtirganda uni oʻsha manba materiali va boshqa sozlamalar bilan ishlating. U determinizmni kafolatlamaydi; shu sabab ikkala javobni koʻzdan kechiring va har biri qanday sharoitda yaratilganini saqlang.\n\nAsl reliz bu matnli Preview’ni GPT-4 Turbo with Vision, tasvir yaratish va nutq yaratish modellaridan ajratadi. Bu profil uchun Vision modelining kirish imkoniyatini koʻchirish oʻrniga diagrammaning tegishli maʼlumotini yozma shaklda bering. Keyingi 0125 Preview yangilanishi vazifalarni toʻliqroq tugallashga qaratilgan va kodlash xatosini tuzatadi; 1106 nashri bu oʻzgarishlardan oldin chiqqan. Natijani baholashda nomlangan model, manba materiali, soʻralgan format va qaytarilgan natijani birga saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Extract a source-linked renewal record\n\nFrom this note, draft a JSON object with fields account, renewal_date, owner and evidence: “Account Northbridge renews on 30 June. The commercial owner has not yet been assigned.” Use null for an unstated owner, retain the date wording and include the source sentence supporting the renewal date. Return no extra prose.A requested JSON record with the four named fields, an unknown owner and source evidence.Parse the returned record and check its values against the note; requested JSON formatting does not replace field validation.gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo Preview 1106 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 1106 — OpenAI’ning GPT-4 Turbo Preview nomli birinchi matn nashri. U 128K kontekst oynasi, yaxshilangan koʻrsatmaga amal qilish, JSON rejimi va funksiya chaqirish yangilanishlarini, jumladan bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrashni kiritadi. Uning foydali chiqishi berilgan materialga asoslangan matnli javob, kod taklifi yoki tuzilgan ilova qaydidir. Bu 1106 profil Vision Preview va keyingi 0125 yangilanishidan alohida.
Taqdimotda 128K kontekst oynasi va 2023-yil aprelgacha boʻlgan jahon voqealari haqidagi bilimlar belgilangan. Vazifa joriy maʼlumotga bogʻliq boʻlsa, yangi dalillarni bering. Kattaroq kontekst tegishli manba hujjatlari yoki kodni sigʻdirishi mumkin, ammo koʻrsatma baribir model ular bilan nima qilishi kerakligini aniqlashi lozim. Savolni, qaysi material vakolatli ekanini va javobning kutilgan shaklini ayting.
Hujjat solishtirishida versiyalarni belgilang va oʻzgargan shartlarni ularni qoʻllab-quvvatlaydigan parchalar bilan soʻrang. Kodlashda mavjud xatti-harakat, kerakli oʻzgartirish va tegishli interfeys cheklovlarini qoʻshing. Foydali natija aniq patch yoki nuqsonni ochadigan konkret holat bilan tushuntirish boʻlishi mumkin. Model eʼtibori natijani oʻzgartiradigan dalilga qaratilishi uchun aloqasiz materialni vazifadan tashqarida qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi muayyan javob formatini talab qiladigan koʻrsatmalarga yaxshiroq amal qilishni taʼkidlaydi. Soʻrov tartiblangan tushuntirish, jadval yoki mashina oʻqiydigan qaydni belgilashi mumkin. Maydonlarni nomlang va manba qiymatni tasdiqlamasa nima qaytarilishini tushuntiring. Namuna qaydga ishlov berish topshirigʻi manba identifikatori, ajratib olingan shart va u olingan parchani soʻrashi mumkin.
JSON rejimi ishlab chiqaruvchining Chat Completions jarayonida javobni sintaktik jihatdan toʻgʻri JSON obyektiga cheklaydi. Toʻgʻri JSON qaydda kerakli maydonlar yoki toʻgʻri qiymatlar borligini tasdiqlamaydi. Ilova tekshiruvi va manba tekshiruvini format boshqaruvidan ajrating, ayniqsa keyingi qadam muayyan identifikator yoki holatga bogʻliq boʻlsa. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimida modelga JSON yaratishni aniq buyuring va suhbatda “JSON” soʻzini kiriting. Shu koʻrsatmasiz u token chegarasigacha boʻsh joy chiqarishi mumkin; toʻliq obyekt qaytganini tekshiring. Boshqa modellarning keyingi sxema bilan cheklangan chiqish imkoniyatlari boshqa mexanizmdir.
Model ilovada taʼriflangan funksiyalar uchun argumentlar yaratishi mumkin. Reliz bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrash imkonini qoʻshadi; bu bir nechta qidiruv kerak boʻlgan vazifani qoʻllashi mumkin. Har bir funksiyaning maqsadi va majburiy kirishlarini tavsiflang, keyin haqiqiy qaytarilgan maʼlumotni keyingi javobga bogʻlang. Model soʻrovni tanlaydi va tavsiflaydi; ilova uni bajaradi.
Ikkita qaydni solishtirishda funksiya yordamchi solishtirish tayyorlashidan oldin har bir qaydning haqiqiy tafsilotini olishi mumkin. Soʻralgan band va qaytarilgan natija orasidagi bogʻlanishni saqlang. Manba yoʻq yoki amal muvaffaqiyatsiz boʻlsa, faqat taklif etilgan argumentlarga qarab muvaffaqiyatli natija eʼlon qilish oʻrniga shu holatni javobga olib kiring.
Taqdimotdagi beta seed boshqaruvi koʻpincha izchil javoblar olishga qaratilgan. Kichik koʻrsatma oʻzgartirishini solishtirganda uni oʻsha manba materiali va boshqa sozlamalar bilan ishlating. U determinizmni kafolatlamaydi; shu sabab ikkala javobni koʻzdan kechiring va har biri qanday sharoitda yaratilganini saqlang.
Asl reliz bu matnli Preview’ni GPT-4 Turbo with Vision, tasvir yaratish va nutq yaratish modellaridan ajratadi. Bu profil uchun Vision modelining kirish imkoniyatini koʻchirish oʻrniga diagrammaning tegishli maʼlumotini yozma shaklda bering. Keyingi 0125 Preview yangilanishi vazifalarni toʻliqroq tugallashga qaratilgan va kodlash xatosini tuzatadi; 1106 nashri bu oʻzgarishlardan oldin chiqqan. Natijani baholashda nomlangan model, manba materiali, soʻralgan format va qaytarilgan natijani birga saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-1106-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-4-1106-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-4-1106-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-4-1106-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-4-1106-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo Preview 1106 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 1106 — OpenAI’ning GPT-4 Turbo Preview nomli birinchi matn nashri. U 128K kontekst oynasi, yaxshilangan koʻrsatmaga amal qilish, JSON rejimi va funksiya chaqirish yangilanishlarini, jumladan bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrashni kiritadi. Uning foydali chiqishi berilgan materialga asoslangan matnli javob, kod taklifi yoki tuzilgan ilova qaydidir. Bu 1106 profil Vision Preview va keyingi 0125 yangilanishidan alohida.
Taqdimotda 128K kontekst oynasi va 2023-yil aprelgacha boʻlgan jahon voqealari haqidagi bilimlar belgilangan. Vazifa joriy maʼlumotga bogʻliq boʻlsa, yangi dalillarni bering. Kattaroq kontekst tegishli manba hujjatlari yoki kodni sigʻdirishi mumkin, ammo koʻrsatma baribir model ular bilan nima qilishi kerakligini aniqlashi lozim. Savolni, qaysi material vakolatli ekanini va javobning kutilgan shaklini ayting.
Hujjat solishtirishida versiyalarni belgilang va oʻzgargan shartlarni ularni qoʻllab-quvvatlaydigan parchalar bilan soʻrang. Kodlashda mavjud xatti-harakat, kerakli oʻzgartirish va tegishli interfeys cheklovlarini qoʻshing. Foydali natija aniq patch yoki nuqsonni ochadigan konkret holat bilan tushuntirish boʻlishi mumkin. Model eʼtibori natijani oʻzgartiradigan dalilga qaratilishi uchun aloqasiz materialni vazifadan tashqarida qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi muayyan javob formatini talab qiladigan koʻrsatmalarga yaxshiroq amal qilishni taʼkidlaydi. Soʻrov tartiblangan tushuntirish, jadval yoki mashina oʻqiydigan qaydni belgilashi mumkin. Maydonlarni nomlang va manba qiymatni tasdiqlamasa nima qaytarilishini tushuntiring. Namuna qaydga ishlov berish topshirigʻi manba identifikatori, ajratib olingan shart va u olingan parchani soʻrashi mumkin.
JSON rejimi ishlab chiqaruvchining Chat Completions jarayonida javobni sintaktik jihatdan toʻgʻri JSON obyektiga cheklaydi. Toʻgʻri JSON qaydda kerakli maydonlar yoki toʻgʻri qiymatlar borligini tasdiqlamaydi. Ilova tekshiruvi va manba tekshiruvini format boshqaruvidan ajrating, ayniqsa keyingi qadam muayyan identifikator yoki holatga bogʻliq boʻlsa. Ishlab chiqaruvchining JSON rejimida modelga JSON yaratishni aniq buyuring va suhbatda “JSON” soʻzini kiriting. Shu koʻrsatmasiz u token chegarasigacha boʻsh joy chiqarishi mumkin; toʻliq obyekt qaytganini tekshiring. Boshqa modellarning keyingi sxema bilan cheklangan chiqish imkoniyatlari boshqa mexanizmdir.
Model ilovada taʼriflangan funksiyalar uchun argumentlar yaratishi mumkin. Reliz bitta xabarda bir nechta funksiyani soʻrash imkonini qoʻshadi; bu bir nechta qidiruv kerak boʻlgan vazifani qoʻllashi mumkin. Har bir funksiyaning maqsadi va majburiy kirishlarini tavsiflang, keyin haqiqiy qaytarilgan maʼlumotni keyingi javobga bogʻlang. Model soʻrovni tanlaydi va tavsiflaydi; ilova uni bajaradi.
Ikkita qaydni solishtirishda funksiya yordamchi solishtirish tayyorlashidan oldin har bir qaydning haqiqiy tafsilotini olishi mumkin. Soʻralgan band va qaytarilgan natija orasidagi bogʻlanishni saqlang. Manba yoʻq yoki amal muvaffaqiyatsiz boʻlsa, faqat taklif etilgan argumentlarga qarab muvaffaqiyatli natija eʼlon qilish oʻrniga shu holatni javobga olib kiring.
Taqdimotdagi beta seed boshqaruvi koʻpincha izchil javoblar olishga qaratilgan. Kichik koʻrsatma oʻzgartirishini solishtirganda uni oʻsha manba materiali va boshqa sozlamalar bilan ishlating. U determinizmni kafolatlamaydi; shu sabab ikkala javobni koʻzdan kechiring va har biri qanday sharoitda yaratilganini saqlang.
Asl reliz bu matnli Preview’ni GPT-4 Turbo with Vision, tasvir yaratish va nutq yaratish modellaridan ajratadi. Bu profil uchun Vision modelining kirish imkoniyatini koʻchirish oʻrniga diagrammaning tegishli maʼlumotini yozma shaklda bering. Keyingi 0125 Preview yangilanishi vazifalarni toʻliqroq tugallashga qaratilgan va kodlash xatosini tuzatadi; 1106 nashri bu oʻzgarishlardan oldin chiqqan. Natijani baholashda nomlangan model, manba materiali, soʻralgan format va qaytarilgan natijani birga saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-1106-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 $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-4-1106-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-1106-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-4-1106-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-4-1106-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Extract a source-linked renewal record\n\nFrom this note, draft a JSON object with fields account, renewal_date, owner and evidence: “Account Northbridge renews on 30 June. The commercial owner has not yet been assigned.” Use null for an unstated owner, retain the date wording and include the source sentence supporting the renewal date. Return no extra prose.A requested JSON record with the four named fields, an unknown owner and source evidence.Parse the returned record and check its values against the note; requested JSON formatting does not replace field validation.