GPT-4 32K — bitta so‘rovda ko‘proq o‘zaro bog‘liq material talab qilinadigan vazifalar uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kengaytirilgan kontekstli GPT-4 matn profili. Ishlab chiqaruvchi uning kontekst hajmini 32,768 token deb ko‘rsatadi; dastlabki GPT-4 profilida bu hajm 8,192 token edi. U matnni qabul qiladi va matn, jumladan tabiiy tildagi izohlar, qoralamalar va kod qaytaradi. Uni ajratib turadigan asosiy jihat — keyingi GPT-4 Turbo profillariga xos 128K kontekst oynasi yoki multimodal imkoniyatlar emas, balki kattaroq kontekst hajmidir.
Aniq ifodalangan vazifaga tegishli hujjatlar yoki kodni bering. Talablarni taqqoslash uchun bir nechta spetsifikatsiyani birga joylashtirib, qaysi shartlar bir-biriga mos kelishi, qaysilari zid kelishi va qarorni qaysi manba belgilashini so‘rash mumkin. Har bir manbaga identifikator bering va muhim topilmani asoslaydigan matn parchasini so‘rang. O‘zaro bog‘liq dalillarni birga saqlash modelga ularni solishtirishda yordam berishi mumkin, ammo natijada xulosa bilan uning manbasi o‘rtasidagi bog‘lanish baribir saqlanishi kerak.
Kod bazasi haqidagi savolda tegishli funksiyalar, ularni chaqiradigan kod va o‘rganilayotgan xatti-harakatni kiriting. Bog‘liqlikni tushuntirishni yoki shu xatti-harakatga qaratilgan aniq o‘zgarishni so‘rang. Kattaroq kontekst ushbu qismlar atrofidagi foydali kodni ham sig‘dirishi mumkin, ammo savolni yoki vazifa bajarilganini belgilovchi mezonni aniqlash zaruratini yo‘qotmaydi. Kod bo‘yicha taklifda uni kiritishga asos bo‘lgan kirish holati va tekshirish mumkin bo‘lgan kutilgan natija ko‘rsatilishi kerak.
GPT-4 taqdimotida modelni tizim xabari orqali yo‘naltirish imkoniyati tasvirlangan: dasturchi modelning vazifasi, ohangi va uslubini belgilashi mumkin. Javob qisqa izoh, taqqoslash, qoralama yoki nomlangan maydonlardan iborat yozuv bo‘lishi kerakligini shu ko‘rsatma orqali belgilang. Yetishmayotgan ma’lumot qanday ko‘rsatilishini aniqlang va berilgan faktlarni taxminlardan ajrating. Hujjatlarni qayta ishlash vazifasida har bir shart yonida manba identifikatori hamda tegishli parcha keltirilgan shartlar ro‘yxatini so‘rash mumkin.
Suhbat rivojlanib borganda ham ushbu ko‘rsatmalarni saqlang. Keyingi so‘rov avvalgi natijani tahrirlasa, oldingi natijaning aynan o‘zini kiriting va nima o‘zgarishi kerakligini belgilang. Foydali davomiy so‘rov taqqoslashdagi kelishmovchilikni aniq bir masalaga toraytiradi yoki qoralamaning bir qismini tuzatishni so‘raydi; bunda yangi, alohida prompt avvalgi vazifani to‘liq saqlab qoladi deb taxmin qilinmaydi.
Ishlab chiqaruvchining 0613 yangilanishi GPT-4’dagi funksiyalarni chaqirishga oid yaxshilanishlarni kengaytirilgan kontekstli nashrga qo‘shadi. Dasturchi funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa shu funksiya uchun argumentlarni o‘z ichiga olgan JSON obyektini qaytarishi mumkin. Ilova operatsiyani bajaradi va undan olingan natijani modelga taqdim etadi. Bu imkoniyat modelning tashqi amalni bevosita bajarishi emas, balki ilova xatti-harakatiga bog‘langan tuzilmali so‘rov yaratishidir.
Axborot yordamchisida funksiya savolga javob berish uchun kerak bo‘lgan haqiqiy yozuvni olishi mumkin. So‘ralgan identifikator bilan qaytarilgan yozuv o‘rtasidagi bog‘lanishni saqlang, so‘ng shu natijaga asoslangan javobni so‘rang. Taklif etilgan amal foydalanuvchi so‘roviga asoslanganini va funksiya uni haqiqatan bajarganini tekshiring. Yangilangan funksiya interfeysi keyinchalik GPT-4 Turbo’ga qo‘shilgan JSON rejimi va parallel chaqirish imkoniyatlaridan alohidadir.
Dastlabki GPT-4 taqdimotida faktlarga oid gallyutsinatsiyalar, fikrlashdagi xatolar va keyingi voqealar haqidagi bilimlarning cheklanganligi muhim cheklovlar sifatida ko‘rsatilgan. Javobi o‘zgargan savol uchun joriy dalillarni bering hamda muhim raqamlar, nomlar va kod xatti-harakatini manba bilan solishtirib tekshiring. Ishonch bilan berilgan izoh ham biror shartni noto‘g‘ri talqin qilishi yoki nuqson kiritishi mumkin.
So‘ralgan natija hajmini vazifa va mavjud kontekstga mutanosib tuting. 32K soni kontekst sig‘imini bildiradi; u xuddi shuncha uzunlikdagi tayyor javob yoki kiritilgan har bir parchani mukammal tushunish va’dasi emas. Tanlangan model profili, ko‘rsatmalar, manba materiali va natijani birga saqlang. Shunda uzun hujjatlarni taqqoslash, kodni tushuntirish yoki tahrirlangan qoralama natijasi tekshirish va ishni davom ettirish uchun yetarlicha aniq bo‘ladi.
", "aboutText": "GPT-4 32K — bitta so‘rovda ko‘proq o‘zaro bog‘liq material talab qilinadigan vazifalar uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kengaytirilgan kontekstli GPT-4 matn profili. Ishlab chiqaruvchi uning kontekst hajmini 32,768 token deb ko‘rsatadi; dastlabki GPT-4 profilida bu hajm 8,192 token edi. U matnni qabul qiladi va matn, jumladan tabiiy tildagi izohlar, qoralamalar va kod qaytaradi. Uni ajratib turadigan asosiy jihat — keyingi GPT-4 Turbo profillariga xos 128K kontekst oynasi yoki multimodal imkoniyatlar emas, balki kattaroq kontekst hajmidir.\n\n### Kontekstdan o‘zaro bog‘liq dalillar uchun foydalaning\n\nAniq ifodalangan vazifaga tegishli hujjatlar yoki kodni bering. Talablarni taqqoslash uchun bir nechta spetsifikatsiyani birga joylashtirib, qaysi shartlar bir-biriga mos kelishi, qaysilari zid kelishi va qarorni qaysi manba belgilashini so‘rash mumkin. Har bir manbaga identifikator bering va muhim topilmani asoslaydigan matn parchasini so‘rang. O‘zaro bog‘liq dalillarni birga saqlash modelga ularni solishtirishda yordam berishi mumkin, ammo natijada xulosa bilan uning manbasi o‘rtasidagi bog‘lanish baribir saqlanishi kerak.\n\nKod bazasi haqidagi savolda tegishli funksiyalar, ularni chaqiradigan kod va o‘rganilayotgan xatti-harakatni kiriting. Bog‘liqlikni tushuntirishni yoki shu xatti-harakatga qaratilgan aniq o‘zgarishni so‘rang. Kattaroq kontekst ushbu qismlar atrofidagi foydali kodni ham sig‘dirishi mumkin, ammo savolni yoki vazifa bajarilganini belgilovchi mezonni aniqlash zaruratini yo‘qotmaydi. Kod bo‘yicha taklifda uni kiritishga asos bo‘lgan kirish holati va tekshirish mumkin bo‘lgan kutilgan natija ko‘rsatilishi kerak.\n\n### Vazifa va javob uslubini belgilang\n\nGPT-4 taqdimotida modelni tizim xabari orqali yo‘naltirish imkoniyati tasvirlangan: dasturchi modelning vazifasi, ohangi va uslubini belgilashi mumkin. Javob qisqa izoh, taqqoslash, qoralama yoki nomlangan maydonlardan iborat yozuv bo‘lishi kerakligini shu ko‘rsatma orqali belgilang. Yetishmayotgan ma’lumot qanday ko‘rsatilishini aniqlang va berilgan faktlarni taxminlardan ajrating. Hujjatlarni qayta ishlash vazifasida har bir shart yonida manba identifikatori hamda tegishli parcha keltirilgan shartlar ro‘yxatini so‘rash mumkin.\n\nSuhbat rivojlanib borganda ham ushbu ko‘rsatmalarni saqlang. Keyingi so‘rov avvalgi natijani tahrirlasa, oldingi natijaning aynan o‘zini kiriting va nima o‘zgarishi kerakligini belgilang. Foydali davomiy so‘rov taqqoslashdagi kelishmovchilikni aniq bir masalaga toraytiradi yoki qoralamaning bir qismini tuzatishni so‘raydi; bunda yangi, alohida prompt avvalgi vazifani to‘liq saqlab qoladi deb taxmin qilinmaydi.\n\n### Yangilangan 32K turkumida funksiyalarni chaqirish\n\nIshlab chiqaruvchining 0613 yangilanishi GPT-4’dagi funksiyalarni chaqirishga oid yaxshilanishlarni kengaytirilgan kontekstli nashrga qo‘shadi. Dasturchi funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa shu funksiya uchun argumentlarni o‘z ichiga olgan JSON obyektini qaytarishi mumkin. Ilova operatsiyani bajaradi va undan olingan natijani modelga taqdim etadi. Bu imkoniyat modelning tashqi amalni bevosita bajarishi emas, balki ilova xatti-harakatiga bog‘langan tuzilmali so‘rov yaratishidir.\n\nAxborot yordamchisida funksiya savolga javob berish uchun kerak bo‘lgan haqiqiy yozuvni olishi mumkin. So‘ralgan identifikator bilan qaytarilgan yozuv o‘rtasidagi bog‘lanishni saqlang, so‘ng shu natijaga asoslangan javobni so‘rang. Taklif etilgan amal foydalanuvchi so‘roviga asoslanganini va funksiya uni haqiqatan bajarganini tekshiring. Yangilangan funksiya interfeysi keyinchalik GPT-4 Turbo’ga qo‘shilgan JSON rejimi va parallel chaqirish imkoniyatlaridan alohidadir.\n\n### Javobni berilgan material bilan solishtirib tekshiring\n\nDastlabki GPT-4 taqdimotida faktlarga oid gallyutsinatsiyalar, fikrlashdagi xatolar va keyingi voqealar haqidagi bilimlarning cheklanganligi muhim cheklovlar sifatida ko‘rsatilgan. Javobi o‘zgargan savol uchun joriy dalillarni bering hamda muhim raqamlar, nomlar va kod xatti-harakatini manba bilan solishtirib tekshiring. Ishonch bilan berilgan izoh ham biror shartni noto‘g‘ri talqin qilishi yoki nuqson kiritishi mumkin.\n\nSo‘ralgan natija hajmini vazifa va mavjud kontekstga mutanosib tuting. 32K soni kontekst sig‘imini bildiradi; u xuddi shuncha uzunlikdagi tayyor javob yoki kiritilgan har bir parchani mukammal tushunish va’dasi emas. Tanlangan model profili, ko‘rsatmalar, manba materiali va natijani birga saqlang. Shunda uzun hujjatlarni taqqoslash, kodni tushuntirish yoki tahrirlangan qoralama natijasi tekshirish va ishni davom ettirish uchun yetarlicha aniq bo‘ladi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Compare requirements using a precedence rule\n\nCompare three labelled specifications. BASE: exports include all orders and run nightly. ADDENDUM: exports include paid orders only; cadence is unchanged. OPERATIONS: exports run hourly. The signed ADDENDUM overrides BASE, while OPERATIONS is an unsigned proposal. Produce the effective requirements and unresolved proposal, citing the governing source for each.An effective-requirements table plus a separate unresolved-proposal entry with source references.Paid orders and nightly cadence are retained as effective; hourly cadence remains an unsigned proposal.gpt-4-32k-0613GPT-4 32K — hujjatlar yoki kodning kattaroq to‘plamlari bilan ishlashga mo‘ljallangan, kengaytirilgan kontekstga ega GPT-4 matn profili. Hujjatlarda ko‘rsatilgan 32,768 tokenli kontekst o‘zaro bog‘liq materiallarni bitta vazifada ko‘rib chiqish imkonini beradi; javobni tizim ko‘rsatmalari yo‘naltiradi, funksiyalarni chaqirish esa yangilangan 0613 nashrida hujjatlashtirilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4 32K — bitta so‘rovda ko‘proq o‘zaro bog‘liq material talab qilinadigan vazifalar uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kengaytirilgan kontekstli GPT-4 matn profili. Ishlab chiqaruvchi uning kontekst hajmini 32,768 token deb ko‘rsatadi; dastlabki GPT-4 profilida bu hajm 8,192 token edi. U matnni qabul qiladi va matn, jumladan tabiiy tildagi izohlar, qoralamalar va kod qaytaradi. Uni ajratib turadigan asosiy jihat — keyingi GPT-4 Turbo profillariga xos 128K kontekst oynasi yoki multimodal imkoniyatlar emas, balki kattaroq kontekst hajmidir.
Aniq ifodalangan vazifaga tegishli hujjatlar yoki kodni bering. Talablarni taqqoslash uchun bir nechta spetsifikatsiyani birga joylashtirib, qaysi shartlar bir-biriga mos kelishi, qaysilari zid kelishi va qarorni qaysi manba belgilashini so‘rash mumkin. Har bir manbaga identifikator bering va muhim topilmani asoslaydigan matn parchasini so‘rang. O‘zaro bog‘liq dalillarni birga saqlash modelga ularni solishtirishda yordam berishi mumkin, ammo natijada xulosa bilan uning manbasi o‘rtasidagi bog‘lanish baribir saqlanishi kerak.
Kod bazasi haqidagi savolda tegishli funksiyalar, ularni chaqiradigan kod va o‘rganilayotgan xatti-harakatni kiriting. Bog‘liqlikni tushuntirishni yoki shu xatti-harakatga qaratilgan aniq o‘zgarishni so‘rang. Kattaroq kontekst ushbu qismlar atrofidagi foydali kodni ham sig‘dirishi mumkin, ammo savolni yoki vazifa bajarilganini belgilovchi mezonni aniqlash zaruratini yo‘qotmaydi. Kod bo‘yicha taklifda uni kiritishga asos bo‘lgan kirish holati va tekshirish mumkin bo‘lgan kutilgan natija ko‘rsatilishi kerak.
GPT-4 taqdimotida modelni tizim xabari orqali yo‘naltirish imkoniyati tasvirlangan: dasturchi modelning vazifasi, ohangi va uslubini belgilashi mumkin. Javob qisqa izoh, taqqoslash, qoralama yoki nomlangan maydonlardan iborat yozuv bo‘lishi kerakligini shu ko‘rsatma orqali belgilang. Yetishmayotgan ma’lumot qanday ko‘rsatilishini aniqlang va berilgan faktlarni taxminlardan ajrating. Hujjatlarni qayta ishlash vazifasida har bir shart yonida manba identifikatori hamda tegishli parcha keltirilgan shartlar ro‘yxatini so‘rash mumkin.
Suhbat rivojlanib borganda ham ushbu ko‘rsatmalarni saqlang. Keyingi so‘rov avvalgi natijani tahrirlasa, oldingi natijaning aynan o‘zini kiriting va nima o‘zgarishi kerakligini belgilang. Foydali davomiy so‘rov taqqoslashdagi kelishmovchilikni aniq bir masalaga toraytiradi yoki qoralamaning bir qismini tuzatishni so‘raydi; bunda yangi, alohida prompt avvalgi vazifani to‘liq saqlab qoladi deb taxmin qilinmaydi.
Ishlab chiqaruvchining 0613 yangilanishi GPT-4’dagi funksiyalarni chaqirishga oid yaxshilanishlarni kengaytirilgan kontekstli nashrga qo‘shadi. Dasturchi funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa shu funksiya uchun argumentlarni o‘z ichiga olgan JSON obyektini qaytarishi mumkin. Ilova operatsiyani bajaradi va undan olingan natijani modelga taqdim etadi. Bu imkoniyat modelning tashqi amalni bevosita bajarishi emas, balki ilova xatti-harakatiga bog‘langan tuzilmali so‘rov yaratishidir.
Axborot yordamchisida funksiya savolga javob berish uchun kerak bo‘lgan haqiqiy yozuvni olishi mumkin. So‘ralgan identifikator bilan qaytarilgan yozuv o‘rtasidagi bog‘lanishni saqlang, so‘ng shu natijaga asoslangan javobni so‘rang. Taklif etilgan amal foydalanuvchi so‘roviga asoslanganini va funksiya uni haqiqatan bajarganini tekshiring. Yangilangan funksiya interfeysi keyinchalik GPT-4 Turbo’ga qo‘shilgan JSON rejimi va parallel chaqirish imkoniyatlaridan alohidadir.
Dastlabki GPT-4 taqdimotida faktlarga oid gallyutsinatsiyalar, fikrlashdagi xatolar va keyingi voqealar haqidagi bilimlarning cheklanganligi muhim cheklovlar sifatida ko‘rsatilgan. Javobi o‘zgargan savol uchun joriy dalillarni bering hamda muhim raqamlar, nomlar va kod xatti-harakatini manba bilan solishtirib tekshiring. Ishonch bilan berilgan izoh ham biror shartni noto‘g‘ri talqin qilishi yoki nuqson kiritishi mumkin.
So‘ralgan natija hajmini vazifa va mavjud kontekstga mutanosib tuting. 32K soni kontekst sig‘imini bildiradi; u xuddi shuncha uzunlikdagi tayyor javob yoki kiritilgan har bir parchani mukammal tushunish va’dasi emas. Tanlangan model profili, ko‘rsatmalar, manba materiali va natijani birga saqlang. Shunda uzun hujjatlarni taqqoslash, kodni tushuntirish yoki tahrirlangan qoralama natijasi tekshirish va ishni davom ettirish uchun yetarlicha aniq bo‘ladi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-32k-0613 | 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 $0.12 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.24 / 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-4-32k-0613", "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-4-32k-0613',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-4-32k-0613',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-4-32k-0613
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
gpt-4-32k-0613GPT-4 32K — hujjatlar yoki kodning kattaroq to‘plamlari bilan ishlashga mo‘ljallangan, kengaytirilgan kontekstga ega GPT-4 matn profili. Hujjatlarda ko‘rsatilgan 32,768 tokenli kontekst o‘zaro bog‘liq materiallarni bitta vazifada ko‘rib chiqish imkonini beradi; javobni tizim ko‘rsatmalari yo‘naltiradi, funksiyalarni chaqirish esa yangilangan 0613 nashrida hujjatlashtirilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4 32K — bitta so‘rovda ko‘proq o‘zaro bog‘liq material talab qilinadigan vazifalar uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kengaytirilgan kontekstli GPT-4 matn profili. Ishlab chiqaruvchi uning kontekst hajmini 32,768 token deb ko‘rsatadi; dastlabki GPT-4 profilida bu hajm 8,192 token edi. U matnni qabul qiladi va matn, jumladan tabiiy tildagi izohlar, qoralamalar va kod qaytaradi. Uni ajratib turadigan asosiy jihat — keyingi GPT-4 Turbo profillariga xos 128K kontekst oynasi yoki multimodal imkoniyatlar emas, balki kattaroq kontekst hajmidir.
Aniq ifodalangan vazifaga tegishli hujjatlar yoki kodni bering. Talablarni taqqoslash uchun bir nechta spetsifikatsiyani birga joylashtirib, qaysi shartlar bir-biriga mos kelishi, qaysilari zid kelishi va qarorni qaysi manba belgilashini so‘rash mumkin. Har bir manbaga identifikator bering va muhim topilmani asoslaydigan matn parchasini so‘rang. O‘zaro bog‘liq dalillarni birga saqlash modelga ularni solishtirishda yordam berishi mumkin, ammo natijada xulosa bilan uning manbasi o‘rtasidagi bog‘lanish baribir saqlanishi kerak.
Kod bazasi haqidagi savolda tegishli funksiyalar, ularni chaqiradigan kod va o‘rganilayotgan xatti-harakatni kiriting. Bog‘liqlikni tushuntirishni yoki shu xatti-harakatga qaratilgan aniq o‘zgarishni so‘rang. Kattaroq kontekst ushbu qismlar atrofidagi foydali kodni ham sig‘dirishi mumkin, ammo savolni yoki vazifa bajarilganini belgilovchi mezonni aniqlash zaruratini yo‘qotmaydi. Kod bo‘yicha taklifda uni kiritishga asos bo‘lgan kirish holati va tekshirish mumkin bo‘lgan kutilgan natija ko‘rsatilishi kerak.
GPT-4 taqdimotida modelni tizim xabari orqali yo‘naltirish imkoniyati tasvirlangan: dasturchi modelning vazifasi, ohangi va uslubini belgilashi mumkin. Javob qisqa izoh, taqqoslash, qoralama yoki nomlangan maydonlardan iborat yozuv bo‘lishi kerakligini shu ko‘rsatma orqali belgilang. Yetishmayotgan ma’lumot qanday ko‘rsatilishini aniqlang va berilgan faktlarni taxminlardan ajrating. Hujjatlarni qayta ishlash vazifasida har bir shart yonida manba identifikatori hamda tegishli parcha keltirilgan shartlar ro‘yxatini so‘rash mumkin.
Suhbat rivojlanib borganda ham ushbu ko‘rsatmalarni saqlang. Keyingi so‘rov avvalgi natijani tahrirlasa, oldingi natijaning aynan o‘zini kiriting va nima o‘zgarishi kerakligini belgilang. Foydali davomiy so‘rov taqqoslashdagi kelishmovchilikni aniq bir masalaga toraytiradi yoki qoralamaning bir qismini tuzatishni so‘raydi; bunda yangi, alohida prompt avvalgi vazifani to‘liq saqlab qoladi deb taxmin qilinmaydi.
Ishlab chiqaruvchining 0613 yangilanishi GPT-4’dagi funksiyalarni chaqirishga oid yaxshilanishlarni kengaytirilgan kontekstli nashrga qo‘shadi. Dasturchi funksiya va uning parametrlarini tavsiflaydi, model esa shu funksiya uchun argumentlarni o‘z ichiga olgan JSON obyektini qaytarishi mumkin. Ilova operatsiyani bajaradi va undan olingan natijani modelga taqdim etadi. Bu imkoniyat modelning tashqi amalni bevosita bajarishi emas, balki ilova xatti-harakatiga bog‘langan tuzilmali so‘rov yaratishidir.
Axborot yordamchisida funksiya savolga javob berish uchun kerak bo‘lgan haqiqiy yozuvni olishi mumkin. So‘ralgan identifikator bilan qaytarilgan yozuv o‘rtasidagi bog‘lanishni saqlang, so‘ng shu natijaga asoslangan javobni so‘rang. Taklif etilgan amal foydalanuvchi so‘roviga asoslanganini va funksiya uni haqiqatan bajarganini tekshiring. Yangilangan funksiya interfeysi keyinchalik GPT-4 Turbo’ga qo‘shilgan JSON rejimi va parallel chaqirish imkoniyatlaridan alohidadir.
Dastlabki GPT-4 taqdimotida faktlarga oid gallyutsinatsiyalar, fikrlashdagi xatolar va keyingi voqealar haqidagi bilimlarning cheklanganligi muhim cheklovlar sifatida ko‘rsatilgan. Javobi o‘zgargan savol uchun joriy dalillarni bering hamda muhim raqamlar, nomlar va kod xatti-harakatini manba bilan solishtirib tekshiring. Ishonch bilan berilgan izoh ham biror shartni noto‘g‘ri talqin qilishi yoki nuqson kiritishi mumkin.
So‘ralgan natija hajmini vazifa va mavjud kontekstga mutanosib tuting. 32K soni kontekst sig‘imini bildiradi; u xuddi shuncha uzunlikdagi tayyor javob yoki kiritilgan har bir parchani mukammal tushunish va’dasi emas. Tanlangan model profili, ko‘rsatmalar, manba materiali va natijani birga saqlang. Shunda uzun hujjatlarni taqqoslash, kodni tushuntirish yoki tahrirlangan qoralama natijasi tekshirish va ishni davom ettirish uchun yetarlicha aniq bo‘ladi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4-32k-0613 | 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 $0.12 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.24 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-4-32k-0613",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-32k-0613', '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-4-32k-0613', '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-4-32k-0613
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Compare requirements using a precedence rule\n\nCompare three labelled specifications. BASE: exports include all orders and run nightly. ADDENDUM: exports include paid orders only; cadence is unchanged. OPERATIONS: exports run hourly. The signed ADDENDUM overrides BASE, while OPERATIONS is an unsigned proposal. Produce the effective requirements and unresolved proposal, citing the governing source for each.An effective-requirements table plus a separate unresolved-proposal entry with source references.Paid orders and nightly cadence are retained as effective; hourly cadence remains an unsigned proposal.