GPT-4o Mini Search Preview — OpenAI’ning veb qidiruviga oid savollarga ixtisoslashgan kichik modeli. Ishlab chiqaruvchi uni matnli qidiruv so‘rovini tushunish, tegishli veb ma’lumotlarini topish va matnli javob yaratishga o‘rgatadi. Model kartasida uning tezkor va kichik qidiruv modeli ekani ta’kidlanadi. U kattaroq Search Preview nashridan ham, umumiy maqsadli GPT-4o mini bilan suhbatlashishdan ham alohida model sifatida ajratiladi.
Ixtisoslashgan Chat Completions jarayonida qidiruv javob berishdan oldin bajariladi. Amaliy qo‘llanishga misol — muayyan ma’lumotni aniqlashga qaratilgan savol: ochiq spetsifikatsiyani topish, yaqinda e’lon qilingan yangilikni tushuntirish yoki e’lon qilingan tavsiflarning kichik to‘plamini solishtirish. Nima qidirilayotgani va qaysi farqlar muhimligini belgilang. Takroriy tadqiqotlarda natijalarni turli mavzular bo‘yicha solishtirish uchun savol tuzilmasi va so‘raladigan bo‘limlarni bir xil saqlang.
Natija matn ichidagi manba havolalarini hamda manba sahifasi va javobning unga tegishli qismini ko‘rsatadigan havola annotatsiyalarini o‘z ichiga oladi. Vebdan olingan ma’lumotlar foydalanuvchilarga taqdim etilganda, ishlab chiqaruvchi manba havolalari ko‘rinadigan va ularni bosib ochish mumkin bo‘lishini talab qiladi. Shu tariqa qisqa xulosadagi fikrlar bilan ularni asoslash uchun ishlatilgan material o‘rtasidagi bog‘lanish saqlanadi.
E’lon qilingan konfiguratsiya matnni qabul qiladi va matn qaytaradi. Uning kontekst oynasi 128,000 token, eng katta chiqish hajmi 16,384 token, bilimlarining hujjatlarda ko‘rsatilgan chegara sanasi esa 2023-yil 1-oktabr. Tasvir, audio va video qo‘llab-quvvatlanadigan kirish turlariga kirmaydi. Model kartasida oqimli uzatish va Structured Outputs qo‘llab-quvvatlanishi ko‘rsatilgan; model ixtiyoriy funksiyalarni chaqirish, qo‘shimcha o‘qitish yoki oldindan bashorat qilingan natijalarni qo‘llab-quvvatlamaydi.
Avvalgi qidiruv modeli interfeysining imkoniyatlari aniq chegaralangan. Unda yangi umumiy maqsadli qidiruv vositasidagi domen bo‘yicha filtrlash, manbalarning to‘liq ro‘yxatini boshqarish, jonli kirishni boshqarish yoki qaytariladigan tokenlar budjeti mavjud emas. Qidiruv ilova belgilagan vositalar to‘plamidan tanlanadigan funksiya emas, balki javob yaratish jarayonining ajralmas qismidir. Shu sababli ko‘zlangan vazifa — natijaga qo‘yiladigan talabi aniq bo‘lgan, veb manbalariga tayanuvchi matnli so‘rov.
Ailoot API’dan foydalanadigan yordamchi uchun savolga mos ixcham natijani so‘rang: ma’lumotnoma qaydi, bayon qilingan xususiyatlar taqqoslanishi yoki qisqa tadqiqot rejasi. Zarur bo‘lsa, davr, geografiya va mezonlarni belgilang hamda qaysi faktlar manba bilan aniq asoslanishi kerakligini ko‘rsating. Muayyan savollar va ularning manba havolalari keltirilgan natijalarini tartibga solishda Preview yorlig‘i ushbu kichik qidiruv nashrini boshqalaridan ajratib turadi.
", "aboutText": "GPT-4o Mini Search Preview — OpenAI’ning veb qidiruviga oid savollarga ixtisoslashgan kichik modeli. Ishlab chiqaruvchi uni matnli qidiruv so‘rovini tushunish, tegishli veb ma’lumotlarini topish va matnli javob yaratishga o‘rgatadi. Model kartasida uning tezkor va kichik qidiruv modeli ekani ta’kidlanadi. U kattaroq Search Preview nashridan ham, umumiy maqsadli GPT-4o mini bilan suhbatlashishdan ham alohida model sifatida ajratiladi.\n\nIxtisoslashgan Chat Completions jarayonida qidiruv javob berishdan oldin bajariladi. Amaliy qo‘llanishga misol — muayyan ma’lumotni aniqlashga qaratilgan savol: ochiq spetsifikatsiyani topish, yaqinda e’lon qilingan yangilikni tushuntirish yoki e’lon qilingan tavsiflarning kichik to‘plamini solishtirish. Nima qidirilayotgani va qaysi farqlar muhimligini belgilang. Takroriy tadqiqotlarda natijalarni turli mavzular bo‘yicha solishtirish uchun savol tuzilmasi va so‘raladigan bo‘limlarni bir xil saqlang.\n\nNatija matn ichidagi manba havolalarini hamda manba sahifasi va javobning unga tegishli qismini ko‘rsatadigan havola annotatsiyalarini o‘z ichiga oladi. Vebdan olingan ma’lumotlar foydalanuvchilarga taqdim etilganda, ishlab chiqaruvchi manba havolalari ko‘rinadigan va ularni bosib ochish mumkin bo‘lishini talab qiladi. Shu tariqa qisqa xulosadagi fikrlar bilan ularni asoslash uchun ishlatilgan material o‘rtasidagi bog‘lanish saqlanadi.\n\nE’lon qilingan konfiguratsiya matnni qabul qiladi va matn qaytaradi. Uning kontekst oynasi 128,000 token, eng katta chiqish hajmi 16,384 token, bilimlarining hujjatlarda ko‘rsatilgan chegara sanasi esa 2023-yil 1-oktabr. Tasvir, audio va video qo‘llab-quvvatlanadigan kirish turlariga kirmaydi. Model kartasida oqimli uzatish va Structured Outputs qo‘llab-quvvatlanishi ko‘rsatilgan; model ixtiyoriy funksiyalarni chaqirish, qo‘shimcha o‘qitish yoki oldindan bashorat qilingan natijalarni qo‘llab-quvvatlamaydi.\n\nAvvalgi qidiruv modeli interfeysining imkoniyatlari aniq chegaralangan. Unda yangi umumiy maqsadli qidiruv vositasidagi domen bo‘yicha filtrlash, manbalarning to‘liq ro‘yxatini boshqarish, jonli kirishni boshqarish yoki qaytariladigan tokenlar budjeti mavjud emas. Qidiruv ilova belgilagan vositalar to‘plamidan tanlanadigan funksiya emas, balki javob yaratish jarayonining ajralmas qismidir. Shu sababli ko‘zlangan vazifa — natijaga qo‘yiladigan talabi aniq bo‘lgan, veb manbalariga tayanuvchi matnli so‘rov.\n\nAiloot API’dan foydalanadigan yordamchi uchun savolga mos ixcham natijani so‘rang: ma’lumotnoma qaydi, bayon qilingan xususiyatlar taqqoslanishi yoki qisqa tadqiqot rejasi. Zarur bo‘lsa, davr, geografiya va mezonlarni belgilang hamda qaysi faktlar manba bilan aniq asoslanishi kerakligini ko‘rsating. Muayyan savollar va ularning manba havolalari keltirilgan natijalarini tartibga solishda Preview yorlig‘i ushbu kichik qidiruv nashrini boshqalaridan ajratib turadi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Find an authoritative format reference\n\nFind the official public specification for the PNG image format. Prepare a short reference note identifying the specification publisher, the purpose of PNG and the part explaining lossless compression. Cite the pages supporting those points with clickable references. Distinguish what the specification states from any explanatory summary you add.A concise reference note with authoritative source links attached to the supported claims.Check that references lead to the specification publisher and support the compression description.gpt-4o-mini-search-previewGPT-4o Mini Search Preview — veb manbalariga tayangan holda savollarga javob berish va ixcham tadqiqot natijalarini olish uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kichik matn modeli. U javob berishdan oldin qidiruv o‘tkazadi, manbalarga havolalar qaytaradi va 128,000 tokenli kontekst doirasida tuzilmali natija chiqarishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4o Mini Search Preview — OpenAI’ning veb qidiruviga oid savollarga ixtisoslashgan kichik modeli. Ishlab chiqaruvchi uni matnli qidiruv so‘rovini tushunish, tegishli veb ma’lumotlarini topish va matnli javob yaratishga o‘rgatadi. Model kartasida uning tezkor va kichik qidiruv modeli ekani ta’kidlanadi. U kattaroq Search Preview nashridan ham, umumiy maqsadli GPT-4o mini bilan suhbatlashishdan ham alohida model sifatida ajratiladi.
Ixtisoslashgan Chat Completions jarayonida qidiruv javob berishdan oldin bajariladi. Amaliy qo‘llanishga misol — muayyan ma’lumotni aniqlashga qaratilgan savol: ochiq spetsifikatsiyani topish, yaqinda e’lon qilingan yangilikni tushuntirish yoki e’lon qilingan tavsiflarning kichik to‘plamini solishtirish. Nima qidirilayotgani va qaysi farqlar muhimligini belgilang. Takroriy tadqiqotlarda natijalarni turli mavzular bo‘yicha solishtirish uchun savol tuzilmasi va so‘raladigan bo‘limlarni bir xil saqlang.
Natija matn ichidagi manba havolalarini hamda manba sahifasi va javobning unga tegishli qismini ko‘rsatadigan havola annotatsiyalarini o‘z ichiga oladi. Vebdan olingan ma’lumotlar foydalanuvchilarga taqdim etilganda, ishlab chiqaruvchi manba havolalari ko‘rinadigan va ularni bosib ochish mumkin bo‘lishini talab qiladi. Shu tariqa qisqa xulosadagi fikrlar bilan ularni asoslash uchun ishlatilgan material o‘rtasidagi bog‘lanish saqlanadi.
E’lon qilingan konfiguratsiya matnni qabul qiladi va matn qaytaradi. Uning kontekst oynasi 128,000 token, eng katta chiqish hajmi 16,384 token, bilimlarining hujjatlarda ko‘rsatilgan chegara sanasi esa 2023-yil 1-oktabr. Tasvir, audio va video qo‘llab-quvvatlanadigan kirish turlariga kirmaydi. Model kartasida oqimli uzatish va Structured Outputs qo‘llab-quvvatlanishi ko‘rsatilgan; model ixtiyoriy funksiyalarni chaqirish, qo‘shimcha o‘qitish yoki oldindan bashorat qilingan natijalarni qo‘llab-quvvatlamaydi.
Avvalgi qidiruv modeli interfeysining imkoniyatlari aniq chegaralangan. Unda yangi umumiy maqsadli qidiruv vositasidagi domen bo‘yicha filtrlash, manbalarning to‘liq ro‘yxatini boshqarish, jonli kirishni boshqarish yoki qaytariladigan tokenlar budjeti mavjud emas. Qidiruv ilova belgilagan vositalar to‘plamidan tanlanadigan funksiya emas, balki javob yaratish jarayonining ajralmas qismidir. Shu sababli ko‘zlangan vazifa — natijaga qo‘yiladigan talabi aniq bo‘lgan, veb manbalariga tayanuvchi matnli so‘rov.
Ailoot API’dan foydalanadigan yordamchi uchun savolga mos ixcham natijani so‘rang: ma’lumotnoma qaydi, bayon qilingan xususiyatlar taqqoslanishi yoki qisqa tadqiqot rejasi. Zarur bo‘lsa, davr, geografiya va mezonlarni belgilang hamda qaysi faktlar manba bilan aniq asoslanishi kerakligini ko‘rsating. Muayyan savollar va ularning manba havolalari keltirilgan natijalarini tartibga solishda Preview yorlig‘i ushbu kichik qidiruv nashrini boshqalaridan ajratib turadi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4o-mini-search-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 $0.0003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 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-4o-mini-search-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-4o-mini-search-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-4o-mini-search-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-4o-mini-search-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
gpt-4o-mini-search-previewGPT-4o Mini Search Preview — veb manbalariga tayangan holda savollarga javob berish va ixcham tadqiqot natijalarini olish uchun mo‘ljallangan OpenAI’ning kichik matn modeli. U javob berishdan oldin qidiruv o‘tkazadi, manbalarga havolalar qaytaradi va 128,000 tokenli kontekst doirasida tuzilmali natija chiqarishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-4o Mini Search Preview — OpenAI’ning veb qidiruviga oid savollarga ixtisoslashgan kichik modeli. Ishlab chiqaruvchi uni matnli qidiruv so‘rovini tushunish, tegishli veb ma’lumotlarini topish va matnli javob yaratishga o‘rgatadi. Model kartasida uning tezkor va kichik qidiruv modeli ekani ta’kidlanadi. U kattaroq Search Preview nashridan ham, umumiy maqsadli GPT-4o mini bilan suhbatlashishdan ham alohida model sifatida ajratiladi.
Ixtisoslashgan Chat Completions jarayonida qidiruv javob berishdan oldin bajariladi. Amaliy qo‘llanishga misol — muayyan ma’lumotni aniqlashga qaratilgan savol: ochiq spetsifikatsiyani topish, yaqinda e’lon qilingan yangilikni tushuntirish yoki e’lon qilingan tavsiflarning kichik to‘plamini solishtirish. Nima qidirilayotgani va qaysi farqlar muhimligini belgilang. Takroriy tadqiqotlarda natijalarni turli mavzular bo‘yicha solishtirish uchun savol tuzilmasi va so‘raladigan bo‘limlarni bir xil saqlang.
Natija matn ichidagi manba havolalarini hamda manba sahifasi va javobning unga tegishli qismini ko‘rsatadigan havola annotatsiyalarini o‘z ichiga oladi. Vebdan olingan ma’lumotlar foydalanuvchilarga taqdim etilganda, ishlab chiqaruvchi manba havolalari ko‘rinadigan va ularni bosib ochish mumkin bo‘lishini talab qiladi. Shu tariqa qisqa xulosadagi fikrlar bilan ularni asoslash uchun ishlatilgan material o‘rtasidagi bog‘lanish saqlanadi.
E’lon qilingan konfiguratsiya matnni qabul qiladi va matn qaytaradi. Uning kontekst oynasi 128,000 token, eng katta chiqish hajmi 16,384 token, bilimlarining hujjatlarda ko‘rsatilgan chegara sanasi esa 2023-yil 1-oktabr. Tasvir, audio va video qo‘llab-quvvatlanadigan kirish turlariga kirmaydi. Model kartasida oqimli uzatish va Structured Outputs qo‘llab-quvvatlanishi ko‘rsatilgan; model ixtiyoriy funksiyalarni chaqirish, qo‘shimcha o‘qitish yoki oldindan bashorat qilingan natijalarni qo‘llab-quvvatlamaydi.
Avvalgi qidiruv modeli interfeysining imkoniyatlari aniq chegaralangan. Unda yangi umumiy maqsadli qidiruv vositasidagi domen bo‘yicha filtrlash, manbalarning to‘liq ro‘yxatini boshqarish, jonli kirishni boshqarish yoki qaytariladigan tokenlar budjeti mavjud emas. Qidiruv ilova belgilagan vositalar to‘plamidan tanlanadigan funksiya emas, balki javob yaratish jarayonining ajralmas qismidir. Shu sababli ko‘zlangan vazifa — natijaga qo‘yiladigan talabi aniq bo‘lgan, veb manbalariga tayanuvchi matnli so‘rov.
Ailoot API’dan foydalanadigan yordamchi uchun savolga mos ixcham natijani so‘rang: ma’lumotnoma qaydi, bayon qilingan xususiyatlar taqqoslanishi yoki qisqa tadqiqot rejasi. Zarur bo‘lsa, davr, geografiya va mezonlarni belgilang hamda qaysi faktlar manba bilan aniq asoslanishi kerakligini ko‘rsating. Muayyan savollar va ularning manba havolalari keltirilgan natijalarini tartibga solishda Preview yorlig‘i ushbu kichik qidiruv nashrini boshqalaridan ajratib turadi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-4o-mini-search-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 $0.0003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-4o-mini-search-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4o-mini-search-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-4o-mini-search-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-4o-mini-search-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Find an authoritative format reference\n\nFind the official public specification for the PNG image format. Prepare a short reference note identifying the specification publisher, the purpose of PNG and the part explaining lossless compression. Cite the pages supporting those points with clickable references. Distinguish what the specification states from any explanatory summary you add.A concise reference note with authoritative source links attached to the supported claims.Check that references lead to the specification publisher and support the compression description.