o3-pro — OpenAI kompaniyasining murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadigan alohida o3 nashri. o seriyasi javob berishdan oldin muammoni ko‘rib chiqish uchun mustahkamlash orqali o‘qitilgan. Bu model matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi, Pro nashrini standart o3 modelidan va keyingi Pro bajarish rejimi sozlamalaridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — bir necha bog‘liq shartli texnik savol. To‘liq muammo, mavjud dalillar va yondashuvni tanlash mezonlarini bering. Namunaviy vazifa xatti-harakati turli farazlarga bog‘liq dasturiy yechimlarni taqqoslash, so‘ng shu bog‘liqliklarni ochiq ko‘rsatadigan tavsiya yaratishdir. Matematik so‘rov ham sohani, ma’lum shartlarni va kerakli javob shaklini aytishi kerak.
Vizual dalil uchun aniq diagramma, ekran tasviri yoki boshqa tasvirni bering va savolga ta’sir qiladigan tafsilotni aniqlang. Tasvirning o‘zi belgilamaydigan yozma kontekstni kiriting. Tushuntirish, yechim taklifi, reja yoki topilmalar to‘plami kabi foydali natijani so‘rang. Bu modelning qo‘shimcha fikrlash ishini muayyan savol va natijaga bog‘laydi.
OpenAI 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash kirish va ko‘rinadigan javob bilan birga joy egallaydi. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobdan oldingi ko‘p navbatli model aloqalari uchun o3-pro ni Responses orqali hujjatlashtiradi; spetsifikatsiyada Batch ham ko‘rsatilgan. Murakkab so‘rovlar bir necha daqiqa olishi mumkin, ishlab chiqaruvchi uzoq davom etadigan ishlar uchun fonda bajarishni tavsiya qiladi.
Modelning o‘z kartasi oqimli uzatish qo‘llab-quvvatlanmasligini, funksiyalarni chaqirish va Structured Outputs esa qo‘llab-quvvatlanishini tasdiqlaydi. Hujjatlashtirilgan vositalar to‘plami funksiyalar, fayl va veb-qidirish, tasvir yaratish vositalari va MCP ulanishlarini o‘z ichiga oladi. Ilova o‘z amallarini taqdim etadi, ularni bajaradi va haqiqiy natijalarni beradi. Fon holatini kuzatish va natijani olish javob tokenlari oqimidan alohida.
So‘rovdan oldin tugallanish mezonini belgilang. Tahlilda taqdim etilgan faktlar, xulosa va hal etilmagan shartlar ajratib saqlanishini so‘rang. O‘zgartirish taklifida kutilgan xatti-harakatni va uni tekshirish uchun kerakli dalilni aniqlang. Foydali yakuniy javob muhim tanlovlarni asl savolga bog‘laydi va taklif etilgan vosita amalini muhitda allaqachon tugallangan amaldan alohida ko‘radi.
", "aboutText": "o3-pro — OpenAI kompaniyasining murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadigan alohida o3 nashri. o seriyasi javob berishdan oldin muammoni ko‘rib chiqish uchun mustahkamlash orqali o‘qitilgan. Bu model matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi, Pro nashrini standart o3 modelidan va keyingi Pro bajarish rejimi sozlamalaridan ajratib saqlaydi.\n\nAmaliy qo‘llanish — bir necha bog‘liq shartli texnik savol. To‘liq muammo, mavjud dalillar va yondashuvni tanlash mezonlarini bering. Namunaviy vazifa xatti-harakati turli farazlarga bog‘liq dasturiy yechimlarni taqqoslash, so‘ng shu bog‘liqliklarni ochiq ko‘rsatadigan tavsiya yaratishdir. Matematik so‘rov ham sohani, ma’lum shartlarni va kerakli javob shaklini aytishi kerak.\n\nVizual dalil uchun aniq diagramma, ekran tasviri yoki boshqa tasvirni bering va savolga ta’sir qiladigan tafsilotni aniqlang. Tasvirning o‘zi belgilamaydigan yozma kontekstni kiriting. Tushuntirish, yechim taklifi, reja yoki topilmalar to‘plami kabi foydali natijani so‘rang. Bu modelning qo‘shimcha fikrlash ishini muayyan savol va natijaga bog‘laydi.\n\nOpenAI 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash kirish va ko‘rinadigan javob bilan birga joy egallaydi. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobdan oldingi ko‘p navbatli model aloqalari uchun o3-pro ni Responses orqali hujjatlashtiradi; spetsifikatsiyada Batch ham ko‘rsatilgan. Murakkab so‘rovlar bir necha daqiqa olishi mumkin, ishlab chiqaruvchi uzoq davom etadigan ishlar uchun fonda bajarishni tavsiya qiladi.\n\nModelning o‘z kartasi oqimli uzatish qo‘llab-quvvatlanmasligini, funksiyalarni chaqirish va Structured Outputs esa qo‘llab-quvvatlanishini tasdiqlaydi. Hujjatlashtirilgan vositalar to‘plami funksiyalar, fayl va veb-qidirish, tasvir yaratish vositalari va MCP ulanishlarini o‘z ichiga oladi. Ilova o‘z amallarini taqdim etadi, ularni bajaradi va haqiqiy natijalarni beradi. Fon holatini kuzatish va natijani olish javob tokenlari oqimidan alohida.\n\nSo‘rovdan oldin tugallanish mezonini belgilang. Tahlilda taqdim etilgan faktlar, xulosa va hal etilmagan shartlar ajratib saqlanishini so‘rang. O‘zgartirish taklifida kutilgan xatti-harakatni va uni tekshirish uchun kerakli dalilni aniqlang. Foydali yakuniy javob muhim tanlovlarni asl savolga bog‘laydi va taklif etilgan vosita amalini muhitda allaqachon tugallangan amaldan alohida ko‘radi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Analyze a constrained production order\n\nJob A takes two hours. Job B takes one hour and starts only after A. Job C takes two hours and is independent. Two identical machines are available; jobs cannot be split. Find a shortest completion schedule, show its timeline and give a lower-bound argument. State that machines are available at time zero.A two-machine timeline, makespan and concise optimality justification.The schedule must respect the A-before-B dependency and avoid running two jobs on one machine at once.openai/o3-proAlohida o3-pro nashri murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadi. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn qaytaradi, funksiyalarni chaqirish hamda Structured Outputs ni qo‘llab-quvvatlaydi; ishlab chiqaruvchi ish jarayoni Responses dan foydalanadi va oqimli uzatishni qo‘llab-quvvatlamaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
o3-pro — OpenAI kompaniyasining murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadigan alohida o3 nashri. o seriyasi javob berishdan oldin muammoni ko‘rib chiqish uchun mustahkamlash orqali o‘qitilgan. Bu model matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi, Pro nashrini standart o3 modelidan va keyingi Pro bajarish rejimi sozlamalaridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — bir necha bog‘liq shartli texnik savol. To‘liq muammo, mavjud dalillar va yondashuvni tanlash mezonlarini bering. Namunaviy vazifa xatti-harakati turli farazlarga bog‘liq dasturiy yechimlarni taqqoslash, so‘ng shu bog‘liqliklarni ochiq ko‘rsatadigan tavsiya yaratishdir. Matematik so‘rov ham sohani, ma’lum shartlarni va kerakli javob shaklini aytishi kerak.
Vizual dalil uchun aniq diagramma, ekran tasviri yoki boshqa tasvirni bering va savolga ta’sir qiladigan tafsilotni aniqlang. Tasvirning o‘zi belgilamaydigan yozma kontekstni kiriting. Tushuntirish, yechim taklifi, reja yoki topilmalar to‘plami kabi foydali natijani so‘rang. Bu modelning qo‘shimcha fikrlash ishini muayyan savol va natijaga bog‘laydi.
OpenAI 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash kirish va ko‘rinadigan javob bilan birga joy egallaydi. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobdan oldingi ko‘p navbatli model aloqalari uchun o3-pro ni Responses orqali hujjatlashtiradi; spetsifikatsiyada Batch ham ko‘rsatilgan. Murakkab so‘rovlar bir necha daqiqa olishi mumkin, ishlab chiqaruvchi uzoq davom etadigan ishlar uchun fonda bajarishni tavsiya qiladi.
Modelning o‘z kartasi oqimli uzatish qo‘llab-quvvatlanmasligini, funksiyalarni chaqirish va Structured Outputs esa qo‘llab-quvvatlanishini tasdiqlaydi. Hujjatlashtirilgan vositalar to‘plami funksiyalar, fayl va veb-qidirish, tasvir yaratish vositalari va MCP ulanishlarini o‘z ichiga oladi. Ilova o‘z amallarini taqdim etadi, ularni bajaradi va haqiqiy natijalarni beradi. Fon holatini kuzatish va natijani olish javob tokenlari oqimidan alohida.
So‘rovdan oldin tugallanish mezonini belgilang. Tahlilda taqdim etilgan faktlar, xulosa va hal etilmagan shartlar ajratib saqlanishini so‘rang. O‘zgartirish taklifida kutilgan xatti-harakatni va uni tekshirish uchun kerakli dalilni aniqlang. Foydali yakuniy javob muhim tanlovlarni asl savolga bog‘laydi va taklif etilgan vosita amalini muhitda allaqachon tugallangan amaldan alohida ko‘radi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/o3-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 $0.04 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.16 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 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 $0.04 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.16 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/o3-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/o3-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/o3-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/o3-pro
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
openai/o3-proAlohida o3-pro nashri murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadi. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn qaytaradi, funksiyalarni chaqirish hamda Structured Outputs ni qo‘llab-quvvatlaydi; ishlab chiqaruvchi ish jarayoni Responses dan foydalanadi va oqimli uzatishni qo‘llab-quvvatlamaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
o3-pro — OpenAI kompaniyasining murakkab fikrlash uchun qo‘shimcha hisoblashdan foydalanadigan alohida o3 nashri. o seriyasi javob berishdan oldin muammoni ko‘rib chiqish uchun mustahkamlash orqali o‘qitilgan. Bu model matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi, Pro nashrini standart o3 modelidan va keyingi Pro bajarish rejimi sozlamalaridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — bir necha bog‘liq shartli texnik savol. To‘liq muammo, mavjud dalillar va yondashuvni tanlash mezonlarini bering. Namunaviy vazifa xatti-harakati turli farazlarga bog‘liq dasturiy yechimlarni taqqoslash, so‘ng shu bog‘liqliklarni ochiq ko‘rsatadigan tavsiya yaratishdir. Matematik so‘rov ham sohani, ma’lum shartlarni va kerakli javob shaklini aytishi kerak.
Vizual dalil uchun aniq diagramma, ekran tasviri yoki boshqa tasvirni bering va savolga ta’sir qiladigan tafsilotni aniqlang. Tasvirning o‘zi belgilamaydigan yozma kontekstni kiriting. Tushuntirish, yechim taklifi, reja yoki topilmalar to‘plami kabi foydali natijani so‘rang. Bu modelning qo‘shimcha fikrlash ishini muayyan savol va natijaga bog‘laydi.
OpenAI 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash kirish va ko‘rinadigan javob bilan birga joy egallaydi. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobdan oldingi ko‘p navbatli model aloqalari uchun o3-pro ni Responses orqali hujjatlashtiradi; spetsifikatsiyada Batch ham ko‘rsatilgan. Murakkab so‘rovlar bir necha daqiqa olishi mumkin, ishlab chiqaruvchi uzoq davom etadigan ishlar uchun fonda bajarishni tavsiya qiladi.
Modelning o‘z kartasi oqimli uzatish qo‘llab-quvvatlanmasligini, funksiyalarni chaqirish va Structured Outputs esa qo‘llab-quvvatlanishini tasdiqlaydi. Hujjatlashtirilgan vositalar to‘plami funksiyalar, fayl va veb-qidirish, tasvir yaratish vositalari va MCP ulanishlarini o‘z ichiga oladi. Ilova o‘z amallarini taqdim etadi, ularni bajaradi va haqiqiy natijalarni beradi. Fon holatini kuzatish va natijani olish javob tokenlari oqimidan alohida.
So‘rovdan oldin tugallanish mezonini belgilang. Tahlilda taqdim etilgan faktlar, xulosa va hal etilmagan shartlar ajratib saqlanishini so‘rang. O‘zgartirish taklifida kutilgan xatti-harakatni va uni tekshirish uchun kerakli dalilni aniqlang. Foydali yakuniy javob muhim tanlovlarni asl savolga bog‘laydi va taklif etilgan vosita amalini muhitda allaqachon tugallangan amaldan alohida ko‘radi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/o3-pro | 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 $0.04 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.16 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 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 $0.04 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.16 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/o3-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/o3-pro', '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/o3-pro', '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 openai/o3-pro
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Analyze a constrained production order\n\nJob A takes two hours. Job B takes one hour and starts only after A. Job C takes two hours and is independent. Two identical machines are available; jobs cannot be split. Find a shortest completion schedule, show its timeline and give a lower-bound argument. State that machines are available at time zero.A two-machine timeline, makespan and concise optimality justification.The schedule must respect the A-before-B dependency and avoid running two jobs on one machine at once.