GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.
Ishlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.
Kodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.
Vizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.
OpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.
Dasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.
", "aboutText": "GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.\n\nIshlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.\n\nKodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.\n\nVizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.\n\nOpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.\n\nDasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.gpt-5.2-codexUzoq davom etadigan agentli dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; vositalar ulangan muhitda loyiha miqyosidagi kodni qayta tashkil etish, migratsiya va xatolarni tuzatishni qo‘llaydi hamda ishni davom ettirish uchun ichki kontekstni ixchamlashtirish imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.
Ishlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.
Kodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.
Vizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.
OpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.
Dasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.2-codex","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-5.2-codex", 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 Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
gpt-5.2-codexUzoq davom etadigan agentli dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; vositalar ulangan muhitda loyiha miqyosidagi kodni qayta tashkil etish, migratsiya va xatolarni tuzatishni qo‘llaydi hamda ishni davom ettirish uchun ichki kontekstni ixchamlashtirish imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.
Ishlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.
Kodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.
Vizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.
OpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.
Dasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-codex', '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-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codexUzoq davom etadigan agentli dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; vositalar ulangan muhitda loyiha miqyosidagi kodni qayta tashkil etish, migratsiya va xatolarni tuzatishni qo‘llaydi hamda ishni davom ettirish uchun ichki kontekstni ixchamlashtirish imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.
Ishlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.
Kodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.
Vizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.
OpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.
Dasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.2-codex", "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-5.2-codex',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-5.2-codex',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codexUzoq davom etadigan agentli dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; vositalar ulangan muhitda loyiha miqyosidagi kodni qayta tashkil etish, migratsiya va xatolarni tuzatishni qo‘llaydi hamda ishni davom ettirish uchun ichki kontekstni ixchamlashtirish imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5.2-Codex — OpenAI kompaniyasining Codex va shunga o‘xshash muhitlarda agentlar bilan dasturlash uchun optimallashtirilgan GPT-5.2 nashri. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn chiqaradi. Model keyingi qadamga loyiha konteksti, vosita natijalari va avval qabul qilingan qarorlar ta’sir qiladigan uzoq muddatli dasturiy ta’minot muhandisligi uchun yaratilgan.
Ishlab chiqaruvchining taqdimotida kodni qayta tashkil etish, migratsiyalar va funksiyalar ishlab chiqish kabi yirik kod o‘zgarishlari, shuningdek Windows muhitidagi yaxshilangan ish tasvirlangan. Ichki kontekstni ixchamlashtirish suhbat kattalashgan sari muhim holatni saqlab, uzoq sessiyalarni qo‘llaydi. Bu uzoq vazifani davom ettirish mexanizmi bo‘lib, kontekst oynasining son jihatdan kattalashishi yoki loyihaning har bir detali bitta so‘rovga sig‘ishi kafolati degani emas.
Kodni o‘zgartirish uchun talab etilgan xatti-harakat, tegishli fayllar va yechim saqlashi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Misol tariqasidagi so‘rov — komponentni uning tashqaridan ko‘rinadigan xatti-harakatini izchil saqlagan holda migratsiya qilish: bog‘liqliklarni aniqlash, o‘zaro mos o‘zgarishlarni taklif qilish va xatti-harakat qanday tekshirilishini ko‘rsatish. Nosozlikda kuzatilgan natija, kutilgan natija va muammoni qayta yuzaga keltiradigan shartlarni kiriting. Haqiqiy fayl va buyruq natijalari agent muhitidagi keyingi qaror uchun dalilga aylanadi.
Vizual kirish ma’lumotlari muhandislik vazifasiga bog‘liq dizayn maketi, ekran tasviri, texnik sxema yoki diagrammani berishi mumkin. Model taqdimotida dasturlash sessiyalarida bunday materiallarni talqin qilish tasvirlangan. Tasvirdagi muhim holat yoki bog‘lanishni ko‘rsating va dasturiy yechim undan qanday foydalanishi kerakligini tushuntiring. Chiqish matn, jumladan kod yoki ulangan vositalar uchun ko‘rsatmalar bo‘lib qoladi; vizual namuna bu modelni tasvir generatoriga aylantirmaydi.
OpenAI 400,000 tokenli kontekst oynasi, ko‘pi bilan 272,000 kirish tokeni va 128,000 chiqish tokenini ko‘rsatadi; bilimlarning chegara sanasi — 2025-yil 31-avgust. Qo‘llanadigan fikrlash darajalari — low, medium, high va xhigh. Modelning hujjatlashtirilgan interfeysi — Responses; unda oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, tasvir kiritish, veb-qidiruv va promptlarni keshlash mavjud. Aynan sanab o‘tilgan vositalar qatoriga funksiyalar, veb-qidiruv, xostlangan shell va skills kiradi.
Dasturlar ish muhitini taqdim etadi, o‘z operatsiyalarini bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi. Model taqdimotida kiberxavfsizlikka oid ishlar atrofidagi qo‘shimcha himoya choralari ham tasvirlangan. Muhandislik vazifasini tugallash uchun aniq mezon belgilang va ta’sirlangan fayllar, muhim o‘zgarishlar hamda tugallangan tekshiruvlarni dastlabki xatti-harakat bilan bog‘laydigan yakuniy artefaktni so‘rang. Natija ishlab chiqishning keyingi bosqichiga xizmat qilishi uchun taklif qilingan tekshiruvni amalda bajarilgan tekshiruvdan ajrating.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5.2-codex | 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 $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0035 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.028 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00035 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-codex', '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-5.2-codex', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra gpt-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
Ingliz tilidagi texnik misol
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.