GPT-6 Luna Pro — OpenAI’ning Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna modelini bildiradi. Luna muayyan maqsadli vazifalar va katta hajmli ishlar uchun yaratilgan; uning kirishi matn va tasvirlar, chiqishi esa matndir. Pro yakuniy javobni tayyorlashda modelning qo‘shimcha ishlashini ta’minlaydi. Bu tanlangan asosiy modelga qo‘llanadigan bajarish rejimi bo‘lib, shu rejimdagi tahlil hajmini boshqaradigan fikrlash kuchi sozlamasidan farq qiladi.
Amaliy qo‘llanishlardan biri bir nechta qoida yoki istisnoga ega, tor doirada belgilangan so‘rovni qayta ishlashdir. So‘rov, u tegishli bo‘lishi mumkin bo‘lgan kategoriyalar va keyingi harakatni belgilaydigan ma’lumotni bering. Kategoriya, tegishli faktlar va qisqa javob taklifini so‘rang. Masalan, hujjat so‘rovini tasniflash, yetishmayotgan maydonni aniqlash va shu maydonni so‘raydigan xabar loyihasini yozish mumkin. Shartlari puxta ko‘rib chiqishni talab qilsa ham vazifa muayyan maqsadga qaratilgan bo‘lib qoladi.
Tasvirga asoslangan savol uchun aniq skrinshot yoki boshqa vizual materialni bering va tekshiriladigan tafsilotni belgilang. Ko‘rinadigan interfeys holatini izohlash va o‘quvchiga qisqa yo‘l-yo‘riq berishni so‘rashingiz mumkin. Yozma material uchun o‘zgartirishdan keyin saqlanishi kerak bo‘lgan maydon yoki fikrlarni, ruxsat etilgan kategoriyalarni va kutilgan javob formatini belgilang. Kichik namunaviy misollar to‘plami o‘xshash kategoriyalar orasidagi chegarani ochib beradi va modelni qoidalaringizni o‘zi taxmin qilishga majburlamaydi.
OpenAI GPT-6 Luna uchun 1,050,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi bilan 922,000 tokenli kirish va 128,000 tokenli chiqishni belgilaydi. Hujjatdagi bilimlar chegarasi — 2026-yil 18-may. Asosiy model none, low, medium, high, xhigh va max fikrlash kuchi qiymatlarini qo‘llaydi; standart qiymat — medium. Fikrlash ham yakuniy javob singari token joyini egallaydi, shuning uchun topshiriq va berilgan material tahlil hamda so‘ralgan natija uchun joy qoldirishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha kutish va model ishiga imkon beradigan murakkab so‘rovlar uchun Pro rejimini Responses API’da hujjatlashtiradi. GPT-6 Luna’ning ichki vositalari va funksiyalarni chaqirish bilan birga fikrlashi Responses orqali amalga oshadi; ishlab chiqaruvchining Chat Completions interfeysida funksiyalarni chaqirish faqat fikrlash kuchi none bo‘lganida qo‘llanadi. Asosiy model uchun oqimli uzatish, Structured Outputs, veb va fayl qidiruv, funksiyalarni chaqirish va prompt keshi ko‘rsatilgan. Uning vositalari to‘plamiga tasvir yaratish, kod interpretatsiyasi, shell va patch operatsiyalari, ko‘nikmalar, kompyuterdan foydalanish, MCP ulanishlari va vosita qidiruvi ham kiradi. Ilovangiz o‘zi taqdim etadigan operatsiyalarni belgilaydi va bajaradi.
Yakuniy vazifa uchun aniq chiqish shartnomasidan foydalaning: qaror, uni qo‘llovchi maydonlar va hali yetishmayotgan ma’lumot. Masalan, bitta kategoriya, berilgan qoidaga bog‘langan qisqa asos va o‘quvchiga yuboriladigan keyingi savolni so‘rang. Cheklanmagan muhokama qo‘shish o‘rniga natijani shu qoidalarga nisbatan tekshiring. Bu ish jarayoni Luna’ning muayyan vazifani bajarish rolidan foydalanadi va Pro’ning qo‘shimcha ishini bog‘liqliklari yoki istisnolari batafsilroq tekshirishni talab qiladigan so‘rov uchun ajratadi.
", "aboutText": "GPT-6 Luna Pro — OpenAI’ning Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna modelini bildiradi. Luna muayyan maqsadli vazifalar va katta hajmli ishlar uchun yaratilgan; uning kirishi matn va tasvirlar, chiqishi esa matndir. Pro yakuniy javobni tayyorlashda modelning qo‘shimcha ishlashini ta’minlaydi. Bu tanlangan asosiy modelga qo‘llanadigan bajarish rejimi bo‘lib, shu rejimdagi tahlil hajmini boshqaradigan fikrlash kuchi sozlamasidan farq qiladi.\n\nAmaliy qo‘llanishlardan biri bir nechta qoida yoki istisnoga ega, tor doirada belgilangan so‘rovni qayta ishlashdir. So‘rov, u tegishli bo‘lishi mumkin bo‘lgan kategoriyalar va keyingi harakatni belgilaydigan ma’lumotni bering. Kategoriya, tegishli faktlar va qisqa javob taklifini so‘rang. Masalan, hujjat so‘rovini tasniflash, yetishmayotgan maydonni aniqlash va shu maydonni so‘raydigan xabar loyihasini yozish mumkin. Shartlari puxta ko‘rib chiqishni talab qilsa ham vazifa muayyan maqsadga qaratilgan bo‘lib qoladi.\n\nTasvirga asoslangan savol uchun aniq skrinshot yoki boshqa vizual materialni bering va tekshiriladigan tafsilotni belgilang. Ko‘rinadigan interfeys holatini izohlash va o‘quvchiga qisqa yo‘l-yo‘riq berishni so‘rashingiz mumkin. Yozma material uchun o‘zgartirishdan keyin saqlanishi kerak bo‘lgan maydon yoki fikrlarni, ruxsat etilgan kategoriyalarni va kutilgan javob formatini belgilang. Kichik namunaviy misollar to‘plami o‘xshash kategoriyalar orasidagi chegarani ochib beradi va modelni qoidalaringizni o‘zi taxmin qilishga majburlamaydi.\n\nOpenAI GPT-6 Luna uchun 1,050,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi bilan 922,000 tokenli kirish va 128,000 tokenli chiqishni belgilaydi. Hujjatdagi bilimlar chegarasi — 2026-yil 18-may. Asosiy model none, low, medium, high, xhigh va max fikrlash kuchi qiymatlarini qo‘llaydi; standart qiymat — medium. Fikrlash ham yakuniy javob singari token joyini egallaydi, shuning uchun topshiriq va berilgan material tahlil hamda so‘ralgan natija uchun joy qoldirishi kerak.\n\nIshlab chiqaruvchi qo‘shimcha kutish va model ishiga imkon beradigan murakkab so‘rovlar uchun Pro rejimini Responses API’da hujjatlashtiradi. GPT-6 Luna’ning ichki vositalari va funksiyalarni chaqirish bilan birga fikrlashi Responses orqali amalga oshadi; ishlab chiqaruvchining Chat Completions interfeysida funksiyalarni chaqirish faqat fikrlash kuchi none bo‘lganida qo‘llanadi. Asosiy model uchun oqimli uzatish, Structured Outputs, veb va fayl qidiruv, funksiyalarni chaqirish va prompt keshi ko‘rsatilgan. Uning vositalari to‘plamiga tasvir yaratish, kod interpretatsiyasi, shell va patch operatsiyalari, ko‘nikmalar, kompyuterdan foydalanish, MCP ulanishlari va vosita qidiruvi ham kiradi. Ilovangiz o‘zi taqdim etadigan operatsiyalarni belgilaydi va bajaradi.\n\nYakuniy vazifa uchun aniq chiqish shartnomasidan foydalaning: qaror, uni qo‘llovchi maydonlar va hali yetishmayotgan ma’lumot. Masalan, bitta kategoriya, berilgan qoidaga bog‘langan qisqa asos va o‘quvchiga yuboriladigan keyingi savolni so‘rang. Cheklanmagan muhokama qo‘shish o‘rniga natijani shu qoidalarga nisbatan tekshiring. Bu ish jarayoni Luna’ning muayyan vazifani bajarish rolidan foydalanadi va Pro’ning qo‘shimcha ishini bog‘liqliklari yoki istisnolari batafsilroq tekshirishni talab qiladigan so‘rov uchun ajratadi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Find missing request details\n\nProcess this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason.A compact field table, missing-field list and targeted clarification message.Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing.openai/gpt-6-luna-proYakuniy javobdan oldin qo‘shimcha tahlil talab qiladigan, muayyan maqsadli vazifalar uchun Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna. Asosiy model matn va tasvirlarni qabul qiladi; shu sababli hujjatlarni qoidalar asosida qayta ishlash, vizual savollar va ixcham yozma natijalar uchun foydalidir.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-6 Luna Pro — OpenAI’ning Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna modelini bildiradi. Luna muayyan maqsadli vazifalar va katta hajmli ishlar uchun yaratilgan; uning kirishi matn va tasvirlar, chiqishi esa matndir. Pro yakuniy javobni tayyorlashda modelning qo‘shimcha ishlashini ta’minlaydi. Bu tanlangan asosiy modelga qo‘llanadigan bajarish rejimi bo‘lib, shu rejimdagi tahlil hajmini boshqaradigan fikrlash kuchi sozlamasidan farq qiladi.
Amaliy qo‘llanishlardan biri bir nechta qoida yoki istisnoga ega, tor doirada belgilangan so‘rovni qayta ishlashdir. So‘rov, u tegishli bo‘lishi mumkin bo‘lgan kategoriyalar va keyingi harakatni belgilaydigan ma’lumotni bering. Kategoriya, tegishli faktlar va qisqa javob taklifini so‘rang. Masalan, hujjat so‘rovini tasniflash, yetishmayotgan maydonni aniqlash va shu maydonni so‘raydigan xabar loyihasini yozish mumkin. Shartlari puxta ko‘rib chiqishni talab qilsa ham vazifa muayyan maqsadga qaratilgan bo‘lib qoladi.
Tasvirga asoslangan savol uchun aniq skrinshot yoki boshqa vizual materialni bering va tekshiriladigan tafsilotni belgilang. Ko‘rinadigan interfeys holatini izohlash va o‘quvchiga qisqa yo‘l-yo‘riq berishni so‘rashingiz mumkin. Yozma material uchun o‘zgartirishdan keyin saqlanishi kerak bo‘lgan maydon yoki fikrlarni, ruxsat etilgan kategoriyalarni va kutilgan javob formatini belgilang. Kichik namunaviy misollar to‘plami o‘xshash kategoriyalar orasidagi chegarani ochib beradi va modelni qoidalaringizni o‘zi taxmin qilishga majburlamaydi.
OpenAI GPT-6 Luna uchun 1,050,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi bilan 922,000 tokenli kirish va 128,000 tokenli chiqishni belgilaydi. Hujjatdagi bilimlar chegarasi — 2026-yil 18-may. Asosiy model none, low, medium, high, xhigh va max fikrlash kuchi qiymatlarini qo‘llaydi; standart qiymat — medium. Fikrlash ham yakuniy javob singari token joyini egallaydi, shuning uchun topshiriq va berilgan material tahlil hamda so‘ralgan natija uchun joy qoldirishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha kutish va model ishiga imkon beradigan murakkab so‘rovlar uchun Pro rejimini Responses API’da hujjatlashtiradi. GPT-6 Luna’ning ichki vositalari va funksiyalarni chaqirish bilan birga fikrlashi Responses orqali amalga oshadi; ishlab chiqaruvchining Chat Completions interfeysida funksiyalarni chaqirish faqat fikrlash kuchi none bo‘lganida qo‘llanadi. Asosiy model uchun oqimli uzatish, Structured Outputs, veb va fayl qidiruv, funksiyalarni chaqirish va prompt keshi ko‘rsatilgan. Uning vositalari to‘plamiga tasvir yaratish, kod interpretatsiyasi, shell va patch operatsiyalari, ko‘nikmalar, kompyuterdan foydalanish, MCP ulanishlari va vosita qidiruvi ham kiradi. Ilovangiz o‘zi taqdim etadigan operatsiyalarni belgilaydi va bajaradi.
Yakuniy vazifa uchun aniq chiqish shartnomasidan foydalaning: qaror, uni qo‘llovchi maydonlar va hali yetishmayotgan ma’lumot. Masalan, bitta kategoriya, berilgan qoidaga bog‘langan qisqa asos va o‘quvchiga yuboriladigan keyingi savolni so‘rang. Cheklanmagan muhokama qo‘shish o‘rniga natijani shu qoidalarga nisbatan tekshiring. Bu ish jarayoni Luna’ning muayyan vazifani bajarish rolidan foydalanadi va Pro’ning qo‘shimcha ishini bog‘liqliklari yoki istisnolari batafsilroq tekshirishni talab qiladigan so‘rov uchun ajratadi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-6-luna-pro | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-luna-pro", "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-6-luna-pro',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-6-luna-pro',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 openai/gpt-6-luna-pro
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
openai/gpt-6-luna-proYakuniy javobdan oldin qo‘shimcha tahlil talab qiladigan, muayyan maqsadli vazifalar uchun Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna. Asosiy model matn va tasvirlarni qabul qiladi; shu sababli hujjatlarni qoidalar asosida qayta ishlash, vizual savollar va ixcham yozma natijalar uchun foydalidir.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-6 Luna Pro — OpenAI’ning Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna modelini bildiradi. Luna muayyan maqsadli vazifalar va katta hajmli ishlar uchun yaratilgan; uning kirishi matn va tasvirlar, chiqishi esa matndir. Pro yakuniy javobni tayyorlashda modelning qo‘shimcha ishlashini ta’minlaydi. Bu tanlangan asosiy modelga qo‘llanadigan bajarish rejimi bo‘lib, shu rejimdagi tahlil hajmini boshqaradigan fikrlash kuchi sozlamasidan farq qiladi.
Amaliy qo‘llanishlardan biri bir nechta qoida yoki istisnoga ega, tor doirada belgilangan so‘rovni qayta ishlashdir. So‘rov, u tegishli bo‘lishi mumkin bo‘lgan kategoriyalar va keyingi harakatni belgilaydigan ma’lumotni bering. Kategoriya, tegishli faktlar va qisqa javob taklifini so‘rang. Masalan, hujjat so‘rovini tasniflash, yetishmayotgan maydonni aniqlash va shu maydonni so‘raydigan xabar loyihasini yozish mumkin. Shartlari puxta ko‘rib chiqishni talab qilsa ham vazifa muayyan maqsadga qaratilgan bo‘lib qoladi.
Tasvirga asoslangan savol uchun aniq skrinshot yoki boshqa vizual materialni bering va tekshiriladigan tafsilotni belgilang. Ko‘rinadigan interfeys holatini izohlash va o‘quvchiga qisqa yo‘l-yo‘riq berishni so‘rashingiz mumkin. Yozma material uchun o‘zgartirishdan keyin saqlanishi kerak bo‘lgan maydon yoki fikrlarni, ruxsat etilgan kategoriyalarni va kutilgan javob formatini belgilang. Kichik namunaviy misollar to‘plami o‘xshash kategoriyalar orasidagi chegarani ochib beradi va modelni qoidalaringizni o‘zi taxmin qilishga majburlamaydi.
OpenAI GPT-6 Luna uchun 1,050,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi bilan 922,000 tokenli kirish va 128,000 tokenli chiqishni belgilaydi. Hujjatdagi bilimlar chegarasi — 2026-yil 18-may. Asosiy model none, low, medium, high, xhigh va max fikrlash kuchi qiymatlarini qo‘llaydi; standart qiymat — medium. Fikrlash ham yakuniy javob singari token joyini egallaydi, shuning uchun topshiriq va berilgan material tahlil hamda so‘ralgan natija uchun joy qoldirishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha kutish va model ishiga imkon beradigan murakkab so‘rovlar uchun Pro rejimini Responses API’da hujjatlashtiradi. GPT-6 Luna’ning ichki vositalari va funksiyalarni chaqirish bilan birga fikrlashi Responses orqali amalga oshadi; ishlab chiqaruvchining Chat Completions interfeysida funksiyalarni chaqirish faqat fikrlash kuchi none bo‘lganida qo‘llanadi. Asosiy model uchun oqimli uzatish, Structured Outputs, veb va fayl qidiruv, funksiyalarni chaqirish va prompt keshi ko‘rsatilgan. Uning vositalari to‘plamiga tasvir yaratish, kod interpretatsiyasi, shell va patch operatsiyalari, ko‘nikmalar, kompyuterdan foydalanish, MCP ulanishlari va vosita qidiruvi ham kiradi. Ilovangiz o‘zi taqdim etadigan operatsiyalarni belgilaydi va bajaradi.
Yakuniy vazifa uchun aniq chiqish shartnomasidan foydalaning: qaror, uni qo‘llovchi maydonlar va hali yetishmayotgan ma’lumot. Masalan, bitta kategoriya, berilgan qoidaga bog‘langan qisqa asos va o‘quvchiga yuboriladigan keyingi savolni so‘rang. Cheklanmagan muhokama qo‘shish o‘rniga natijani shu qoidalarga nisbatan tekshiring. Bu ish jarayoni Luna’ning muayyan vazifani bajarish rolidan foydalanadi va Pro’ning qo‘shimcha ishini bog‘liqliklari yoki istisnolari batafsilroq tekshirishni talab qiladigan so‘rov uchun ajratadi.
POST /v1/messagestexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-6-luna-pro | 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 |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: exact retained published method
Aniq model ID sini va majburiy maydonlarni yuboring.
Qaytarilgan har bir element va uning dastlabki identifikatorlarini saqlang.
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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/gpt-6-luna-pro",\n "max_tokens": 4096,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, '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 openai/gpt-6-luna-pro
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
openai/gpt-6-luna-proYakuniy javobdan oldin qo‘shimcha tahlil talab qiladigan, muayyan maqsadli vazifalar uchun Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna. Asosiy model matn va tasvirlarni qabul qiladi; shu sababli hujjatlarni qoidalar asosida qayta ishlash, vizual savollar va ixcham yozma natijalar uchun foydalidir.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-6 Luna Pro — OpenAI’ning Pro fikrlash rejimidagi GPT-6 Luna modelini bildiradi. Luna muayyan maqsadli vazifalar va katta hajmli ishlar uchun yaratilgan; uning kirishi matn va tasvirlar, chiqishi esa matndir. Pro yakuniy javobni tayyorlashda modelning qo‘shimcha ishlashini ta’minlaydi. Bu tanlangan asosiy modelga qo‘llanadigan bajarish rejimi bo‘lib, shu rejimdagi tahlil hajmini boshqaradigan fikrlash kuchi sozlamasidan farq qiladi.
Amaliy qo‘llanishlardan biri bir nechta qoida yoki istisnoga ega, tor doirada belgilangan so‘rovni qayta ishlashdir. So‘rov, u tegishli bo‘lishi mumkin bo‘lgan kategoriyalar va keyingi harakatni belgilaydigan ma’lumotni bering. Kategoriya, tegishli faktlar va qisqa javob taklifini so‘rang. Masalan, hujjat so‘rovini tasniflash, yetishmayotgan maydonni aniqlash va shu maydonni so‘raydigan xabar loyihasini yozish mumkin. Shartlari puxta ko‘rib chiqishni talab qilsa ham vazifa muayyan maqsadga qaratilgan bo‘lib qoladi.
Tasvirga asoslangan savol uchun aniq skrinshot yoki boshqa vizual materialni bering va tekshiriladigan tafsilotni belgilang. Ko‘rinadigan interfeys holatini izohlash va o‘quvchiga qisqa yo‘l-yo‘riq berishni so‘rashingiz mumkin. Yozma material uchun o‘zgartirishdan keyin saqlanishi kerak bo‘lgan maydon yoki fikrlarni, ruxsat etilgan kategoriyalarni va kutilgan javob formatini belgilang. Kichik namunaviy misollar to‘plami o‘xshash kategoriyalar orasidagi chegarani ochib beradi va modelni qoidalaringizni o‘zi taxmin qilishga majburlamaydi.
OpenAI GPT-6 Luna uchun 1,050,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi bilan 922,000 tokenli kirish va 128,000 tokenli chiqishni belgilaydi. Hujjatdagi bilimlar chegarasi — 2026-yil 18-may. Asosiy model none, low, medium, high, xhigh va max fikrlash kuchi qiymatlarini qo‘llaydi; standart qiymat — medium. Fikrlash ham yakuniy javob singari token joyini egallaydi, shuning uchun topshiriq va berilgan material tahlil hamda so‘ralgan natija uchun joy qoldirishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha kutish va model ishiga imkon beradigan murakkab so‘rovlar uchun Pro rejimini Responses API’da hujjatlashtiradi. GPT-6 Luna’ning ichki vositalari va funksiyalarni chaqirish bilan birga fikrlashi Responses orqali amalga oshadi; ishlab chiqaruvchining Chat Completions interfeysida funksiyalarni chaqirish faqat fikrlash kuchi none bo‘lganida qo‘llanadi. Asosiy model uchun oqimli uzatish, Structured Outputs, veb va fayl qidiruv, funksiyalarni chaqirish va prompt keshi ko‘rsatilgan. Uning vositalari to‘plamiga tasvir yaratish, kod interpretatsiyasi, shell va patch operatsiyalari, ko‘nikmalar, kompyuterdan foydalanish, MCP ulanishlari va vosita qidiruvi ham kiradi. Ilovangiz o‘zi taqdim etadigan operatsiyalarni belgilaydi va bajaradi.
Yakuniy vazifa uchun aniq chiqish shartnomasidan foydalaning: qaror, uni qo‘llovchi maydonlar va hali yetishmayotgan ma’lumot. Masalan, bitta kategoriya, berilgan qoidaga bog‘langan qisqa asos va o‘quvchiga yuboriladigan keyingi savolni so‘rang. Cheklanmagan muhokama qo‘shish o‘rniga natijani shu qoidalarga nisbatan tekshiring. Bu ish jarayoni Luna’ning muayyan vazifani bajarish rolidan foydalanadi va Pro’ning qo‘shimcha ishini bog‘liqliklari yoki istisnolari batafsilroq tekshirishni talab qiladigan so‘rov uchun ajratadi.
POST /v1/responsestexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-6-luna-pro | 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 | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar ID talabi: Faqat qo‘llab-quvvatlanadigan davom ettirishdan olingan haqiqiy javob IDsi Shartlar: Har bir so‘rov bilan haqiqiy suhbat tarixini qayta yuboring. | 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 |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, input |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: exact retained published method
Aniq model ID sini va majburiy maydonlarni yuboring.
Qaytarilgan har bir element va uning dastlabki identifikatorlarini saqlang.
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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00025 / 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 $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/gpt-6-luna-pro",\n "input": [\n {\n "content": "Hello, how are you?",\n "role": "user",\n "type": "message"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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/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 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-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}\npayload['input'][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 = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', 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.
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 Ultra openai/gpt-6-luna-pro
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Find missing request details\n\nProcess this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason.A compact field table, missing-field list and targeted clarification message.Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing.