GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
", "aboutText": "GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.\n\n### Dasturlash vazifasini qabul shartlari asosida tugallang\n\nYetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.\n\nBuyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.\n\n### Vizual dalil va yozma materialni birlashtiring\n\nInterfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.\n\nModel tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.\n\n### Mulohaza va katta ishchi kontekst\n\nOpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.\n\nIshlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.\n\n### Model chiqishi va vosita natijalari\n\nOpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.\n\nFoydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Correct a command-line failure signal\n\nReview this Node.js CLI fragment: try { await importFile(path); console.log("Imported"); } catch (err) { console.error(err.message); process.exitCode = 0; }. Import failures must produce a nonzero exit status and never print Imported. Return a minimal patch and acceptance checks for one successful import and one rejected import.A focused code patch with expected stdout, stderr and exit status for the success and failure cases.Run each case in a separate process and check the actual exit status, not only the displayed error.gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.6-sol | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_block[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonsystem | Turstring|content_block[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Cheklov qo‘llanadigan obyekt: Tanlangan model yoki kartaning aniq yuqori chegarasi | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Vosita taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].input_schema | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content yoki type=text bloki
Matn + rasm
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} yoki type=url turidagi manba
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/messages| So‘rov hajmi, tokenlarda | Kirish | Chiqish | Keshdan o‘qish | Keshga yozish | Kesh 5 daqiqa | Kesh 1 soat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| So‘rov hajmi, tokenlarda(0; 272 000] | Kirish0,004 US$ | Chiqish0,02 US$ | Keshdan o‘qish0,0004 US$ | Keshga yozish0,005 US$ | Kesh 5 daqiqa0,005 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
| So‘rov hajmi, tokenlarda(272 000; ∞) | Kirish0,008 US$ | Chiqish0,03 US$ | Keshdan o‘qish0,0008 US$ | Keshga yozish0,01 US$ | Kesh 5 daqiqa0,01 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
1K token uchun USD tariflari. Tarif belgilanmagan bo‘lsa, ushbu usulning asosiy tarifi qo‘llanadi; «—» asosiy tarif belgilanmaganini bildiradi.
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 →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gpt-5.6-sol",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gpt-5.6-sol",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-5.6-sol',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/responsestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.6-sol | Standart— |
Maydoninput | Turstring|input_item[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoninput[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar message, reasoning, function_call, function_call_output | Standart— |
Maydoninput[].content | Turstring|content_part[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoninput[].call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: function_call_output; haqiqatan qaytarilgan call_id qiymatini saqlang | Standart— |
Maydoninput[].output | Turstring|content_part[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: function_call_output | Standart— |
Maydonmax_output_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning.summary | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontext.format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontext.verbosity | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninclude | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstore | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprevious_response_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar ID talabi: Faqat qo‘llab-quvvatlanadigan davom ettirishdan olingan haqiqiy javob IDsi Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_key | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
Kirish matni yoki input_text qismi
Matn + rasm
{type:input_image,image_url}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, input |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/responses| So‘rov hajmi, tokenlarda | Kirish | Chiqish | Keshdan o‘qish | Keshga yozish | Kesh 5 daqiqa | Kesh 1 soat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| So‘rov hajmi, tokenlarda(0; 272 000] | Kirish0,004 US$ | Chiqish0,02 US$ | Keshdan o‘qish0,0004 US$ | Keshga yozish0,005 US$ | Kesh 5 daqiqa0,005 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
| So‘rov hajmi, tokenlarda(272 000; ∞) | Kirish0,008 US$ | Chiqish0,03 US$ | Keshdan o‘qish0,0008 US$ | Keshga yozish0,01 US$ | Kesh 5 daqiqa0,01 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
1K token uchun USD tariflari. Tarif belgilanmagan bo‘lsa, ushbu usulning asosiy tarifi qo‘llanadi; «—» asosiy tarif belgilanmaganini bildiradi.
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 →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-5.6-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-5.6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\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 chiqish elementi va kontent qismini, funksiyaning haqiqiy call_id qiymatini, shifrlangan fikrlash ma’lumotlari va sarfni saqlang. Oqimli uzatishda hodisa va elementning to‘liq identifikatsiyasini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonstatus | Turstring |
Maydonoutput[] | Turmessage|reasoning|function_call|other item |
Maydonoutput[].content[] | Turcontent part |
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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.6-sol | 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 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— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
Matn + rasm
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/chat/completions| So‘rov hajmi, tokenlarda | Kirish | Chiqish | Keshdan o‘qish | Keshga yozish | Kesh 5 daqiqa | Kesh 1 soat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| So‘rov hajmi, tokenlarda(0; 272 000] | Kirish0,004 US$ | Chiqish0,02 US$ | Keshdan o‘qish0,0004 US$ | Keshga yozish0,005 US$ | Kesh 5 daqiqa0,005 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
| So‘rov hajmi, tokenlarda(272 000; ∞) | Kirish0,008 US$ | Chiqish0,03 US$ | Keshdan o‘qish0,0008 US$ | Keshga yozish0,01 US$ | Kesh 5 daqiqa0,01 US$ | Kesh 1 soatAsosiy: — |
1K token uchun USD tariflari. Tarif belgilanmagan bo‘lsa, ushbu usulning asosiy tarifi qo‘llanadi; «—» asosiy tarif belgilanmaganini bildiradi.
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 →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gpt-5.6-sol",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gpt-5.6-sol",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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-5.6-sol',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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.6-sol | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
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 |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false. |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Usul taxalluslari: /chat/completions
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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-sol", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson 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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.6-sol | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-5.6-sol",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-5.6-sol', '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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
openai/gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5.6-sol | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.6-sol',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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
openai/gpt-5.6-solGPT-5.6 Sol — OpenAI’ning murakkab fikrlash, dasturlash va uzoq davom etadigan agentli ish jarayonlari uchun yetakchi GPT-5.6 modeli. U matn va tasvir kiritish, tuzilgan natijalar va vositalardan foydalanishni qo‘llaydi; kontekst oynasi 1,050,000 token, fikrlash kuchi esa sozlanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.6 Sol — OpenAI’ning GPT-5.6 oilasidagi yetakchi modeli. U murakkab professional ishlar, jumladan mulohaza, kodlash va koʻp bosqichli agent vazifalari uchun moʻljallangan. Eʼlon qilingan profil buyruq satri va keng dasturlash jarayonlariga urgʻu beradi. Matn va tasvir kirishlari matnli javobni qoʻllaydi, ulangan vosita muhiti esa katta vazifaga kerakli amallarni bajarishi va natijalarni yaratishi mumkin.
Yetkazilishi kerak boʻlgan foydalanuvchiga koʻrinadigan xatti-harakatni tavsiflang va tegishli kod, cheklovlar hamda kuzatilgan nosozliklarni bering. Loyiha darajasidagi topshiriq taʼsirlangan modullarni, ular orasidagi talablarni va moʻljallangan natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni belgilashi mumkin. Taklif etilgan dasturiy yechim va uning tekshiruvini birga koʻrib chiqish mumkin boʻladigan darajada soʻralgan oʻzgartirishni chegaralang.
Buyruq satri jarayonida haqiqiy buyruq chiqishi va keyingi qadam uchun muhim holatni saqlang. Dalil bir nechta ehtimoliy sababni qoldirsa, ularni farqlaydigan keyingi amalni soʻrang. Model taklifi atrofdagi vosita muhiti amalni bajarib, natijani berganida foydali boʻladi; bu kuzatilgan xatti-harakatdan davom etishga imkon beradi.
Interfeys vazifasi talablar va manba kodi bilan birga ekran tasvirlarini qoʻshishi mumkin. Tegishli ekran va holatlarni belgilang, saqlanishi kerak boʻlgan boshqaruvlar yoki mazmunni aniqlang. Hujjat vazifasi manba parchalarini berib, solishtirish, tushuntirish yoki tuzilgan ajratib olishni soʻrashi mumkin. Oʻquvchi har bir xulosani qoʻllab-quvvatlaydigan materialni tekshirishi uchun yakuniy topilmalar bilan manba identifikatorlarini saqlang.
Model tuzilgan chiqishlar va funksiyalarni chaqirishni qoʻllaydi. Natija maydonlari yoki mavjud amallarni vazifa atrofida belgilang. Qaytarilgan qiymatlarni dalil bilan tekshiring; keyingi qadam olingan fakt, hisoblash yoki fayl oʻzgarishiga bogʻliq boʻlsa, haqiqiy vosita kuzatuvlarini saqlang.
OpenAI none, low, medium, high, xhigh va max kuch tanlovlarini hujjatlashtiradi; standart qiymat medium. Muammoga kerakli chuqurlik va topshiriladigan natijani ayting. Muhim dizayn qarorida muqobil variantlar, oqibatlar va tavsiyani belgilashi kerak boʻlgan mezonlarni nomlang. Amalga oshirish uchun oʻzgarishdan keyin koʻrsatilishi kerak boʻlgan xatti-harakatni aniqlang.
Ishlab chiqaruvchi 1,050,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tokenli maksimal chiqishni koʻrsatadi. Uzun ishni manba materiali, qabul qilingan qarorlar, tugallangan amallar va ochiq savollar atrofida tartiblang. Vazifani oldinga olib borishda takroriy fon materialiga suyanish oʻrniga natijaga joy qoldiring va soʻnggi tegishli kuzatuvlarni koʻrinadigan tuting.
OpenAI oqimli uzatishni va veb qidiruvi, fayl qidiruvi, tasvir yaratish, kod talqini, shell ishlari, patch qoʻllash, kompyuterdan foydalanish va MCP’ni qamrab oladigan vositali muhitni hujjatlashtiradi. Bu vositalar modelning matnli javobi atrofidagi imkoniyatlarni beradi. Ilova qaysi amallarni taqdim etishni tanlaydi va haqiqiy natijalarini jarayonga qaytaradi.
Foydali Sol natijasi soʻralgan yakunni natija fayli va dalil bilan birlashtiradi: oʻzgartirish va uning tekshiruvi, manbalarga bogʻlangan tahlil yoki tegishli kontekstga ega tugallangan vosita natijasi. Keyingi vazifa allaqachon erishilgan ishni davom ettira olishi uchun shu yakuniy holatni saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5.6-sol | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi272 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.06 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p272 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.09 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.025 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/gpt-5.6-sol",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.6-sol', '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 gpt-5.6-sol
Ailoot Ultra gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-sol
/chat/completions
Ingliz tilidagi texnik misol
Correct a command-line failure signal\n\nReview this Node.js CLI fragment: try { await importFile(path); console.log("Imported"); } catch (err) { console.error(err.message); process.exitCode = 0; }. Import failures must produce a nonzero exit status and never print Imported. Return a minimal patch and acceptance checks for one successful import and one rejected import.A focused code patch with expected stdout, stderr and exit status for the success and failure cases.Run each case in a separate process and check the actual exit status, not only the displayed error.