o4-mini (High) OpenAI kompaniyasining yuqori fikrlash kuchi bilan ishlaydigan o4-mini modelini bildiradi. Bazaviy model dasturlash, matematika va vizual vazifalarga yo‘naltirilgan kichikroq o seriyasi fikrlash modelidir. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi. High vazifaga qo‘llanadigan fikrlash darajasini tavsiflaydi va bazaviy o4-mini identifikatsiyasini yangi mustaqil model nashridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — yechimga ta’sir qiladigan bir necha shartli texnik muammo. To‘liq shartni, tegishli kod yoki matematik ta’riflarni va javob bajarishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Namunaviy so‘rov ikki algoritmik yondashuvni taqqoslash, har biri qaysi shartlarga bog‘liqligini tushuntirish va belgilangan kirish hamda natijaga bog‘langan yechimni taklif etishdir. Har bir ichki fikrni belgilab berish o‘rniga yakuniy xulosani va uni tekshirish uchun kerakli dalilni so‘rang.
Vizual vazifada diagramma, grafik yoki ekran tasvirini bering va muhim tafsilotni tushuntiring. Ishlab chiqaruvchining o3/o4-mini relizi tasvirlar bilan fikrlashni va foydali dalil beradigan vositalardan foydalanishni tavsiflaydi. Yozma savol vizual munosabatni matematik yoki muhandislik shartiga bog‘lashi mumkin. Muhit hisob yoki boshqa vosita natijasini taqdim etsa, keyingi qarorga aniq asos bo‘lishi uchun haqiqiy chiqishni saqlang.
OpenAI ning o4-mini spetsifikatsiyasi 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash ham, ko‘rinadigan javob ham token joyidan foydalanadi. Yuqori fikrlash kuchi vazifaga ko‘proq fikrlash ishini beradi va ko‘proq vaqt talab qilishi mumkin; u yakuniy javobning so‘ralgan uzunligi yoki formatidan alohida. Foydali materialni tartibga soling va ham tahlil, ham natija uchun joy qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi Responses, Chat Completions va Batch interfeyslari, oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, fayl va tasvir kirishlari, fayl qidirish, so‘rovni keshlash va modelni nozik sozlash imkoniyatlarini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan vositalari funksiyalar, fayl qidirish, kodni talqin qilish, MCP ulanishlari va veb-qidirishni o‘z ichiga oladi. Ilovalar o‘z amallarini taqdim etadi, ularni o‘zi bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi; modelning bevosita chiqishi matn bo‘lib qoladi.
Vazifaga mos tugallanish mezonini belgilang. Dastur uchun tegishli xatti-harakatni, taklif etilgan o‘zgartirishlarni va haqiqatan bajarilgan tekshiruvlar natijalarini so‘rang. Matematik yoki vizual tahlil uchun kerakli belgilash, aniqlik yoki xulosani va uni asoslaydigan shartlarni ayting. Foydali yakuniy natija muhim tanlovlari taqdim etilgan muammo va dalillar bilan solishtiriladigan aniq yechim, kod taklifi yoki tuzilmali tushuntirishdir.
", "aboutText": "o4-mini (High) OpenAI kompaniyasining yuqori fikrlash kuchi bilan ishlaydigan o4-mini modelini bildiradi. Bazaviy model dasturlash, matematika va vizual vazifalarga yo‘naltirilgan kichikroq o seriyasi fikrlash modelidir. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi. High vazifaga qo‘llanadigan fikrlash darajasini tavsiflaydi va bazaviy o4-mini identifikatsiyasini yangi mustaqil model nashridan ajratib saqlaydi.\n\nAmaliy qo‘llanish — yechimga ta’sir qiladigan bir necha shartli texnik muammo. To‘liq shartni, tegishli kod yoki matematik ta’riflarni va javob bajarishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Namunaviy so‘rov ikki algoritmik yondashuvni taqqoslash, har biri qaysi shartlarga bog‘liqligini tushuntirish va belgilangan kirish hamda natijaga bog‘langan yechimni taklif etishdir. Har bir ichki fikrni belgilab berish o‘rniga yakuniy xulosani va uni tekshirish uchun kerakli dalilni so‘rang.\n\nVizual vazifada diagramma, grafik yoki ekran tasvirini bering va muhim tafsilotni tushuntiring. Ishlab chiqaruvchining o3/o4-mini relizi tasvirlar bilan fikrlashni va foydali dalil beradigan vositalardan foydalanishni tavsiflaydi. Yozma savol vizual munosabatni matematik yoki muhandislik shartiga bog‘lashi mumkin. Muhit hisob yoki boshqa vosita natijasini taqdim etsa, keyingi qarorga aniq asos bo‘lishi uchun haqiqiy chiqishni saqlang.\n\nOpenAI ning o4-mini spetsifikatsiyasi 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash ham, ko‘rinadigan javob ham token joyidan foydalanadi. Yuqori fikrlash kuchi vazifaga ko‘proq fikrlash ishini beradi va ko‘proq vaqt talab qilishi mumkin; u yakuniy javobning so‘ralgan uzunligi yoki formatidan alohida. Foydali materialni tartibga soling va ham tahlil, ham natija uchun joy qoldiring.\n\nIshlab chiqaruvchi Responses, Chat Completions va Batch interfeyslari, oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, fayl va tasvir kirishlari, fayl qidirish, so‘rovni keshlash va modelni nozik sozlash imkoniyatlarini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan vositalari funksiyalar, fayl qidirish, kodni talqin qilish, MCP ulanishlari va veb-qidirishni o‘z ichiga oladi. Ilovalar o‘z amallarini taqdim etadi, ularni o‘zi bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi; modelning bevosita chiqishi matn bo‘lib qoladi.\n\nVazifaga mos tugallanish mezonini belgilang. Dastur uchun tegishli xatti-harakatni, taklif etilgan o‘zgartirishlarni va haqiqatan bajarilgan tekshiruvlar natijalarini so‘rang. Matematik yoki vizual tahlil uchun kerakli belgilash, aniqlik yoki xulosani va uni asoslaydigan shartlarni ayting. Foydali yakuniy natija muhim tanlovlari taqdim etilgan muammo va dalillar bilan solishtiriladigan aniq yechim, kod taklifi yoki tuzilmali tushuntirishdir.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.openai/o4-mini-highBog‘liq shartlari bor dasturlash, matematika va vizual vazifalar uchun High fikrlash darajasidagi o4-mini. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn qaytaradi; vositalar ilovaning ish muhiti orqali taqdim etiladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
o4-mini (High) OpenAI kompaniyasining yuqori fikrlash kuchi bilan ishlaydigan o4-mini modelini bildiradi. Bazaviy model dasturlash, matematika va vizual vazifalarga yo‘naltirilgan kichikroq o seriyasi fikrlash modelidir. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi. High vazifaga qo‘llanadigan fikrlash darajasini tavsiflaydi va bazaviy o4-mini identifikatsiyasini yangi mustaqil model nashridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — yechimga ta’sir qiladigan bir necha shartli texnik muammo. To‘liq shartni, tegishli kod yoki matematik ta’riflarni va javob bajarishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Namunaviy so‘rov ikki algoritmik yondashuvni taqqoslash, har biri qaysi shartlarga bog‘liqligini tushuntirish va belgilangan kirish hamda natijaga bog‘langan yechimni taklif etishdir. Har bir ichki fikrni belgilab berish o‘rniga yakuniy xulosani va uni tekshirish uchun kerakli dalilni so‘rang.
Vizual vazifada diagramma, grafik yoki ekran tasvirini bering va muhim tafsilotni tushuntiring. Ishlab chiqaruvchining o3/o4-mini relizi tasvirlar bilan fikrlashni va foydali dalil beradigan vositalardan foydalanishni tavsiflaydi. Yozma savol vizual munosabatni matematik yoki muhandislik shartiga bog‘lashi mumkin. Muhit hisob yoki boshqa vosita natijasini taqdim etsa, keyingi qarorga aniq asos bo‘lishi uchun haqiqiy chiqishni saqlang.
OpenAI ning o4-mini spetsifikatsiyasi 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash ham, ko‘rinadigan javob ham token joyidan foydalanadi. Yuqori fikrlash kuchi vazifaga ko‘proq fikrlash ishini beradi va ko‘proq vaqt talab qilishi mumkin; u yakuniy javobning so‘ralgan uzunligi yoki formatidan alohida. Foydali materialni tartibga soling va ham tahlil, ham natija uchun joy qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi Responses, Chat Completions va Batch interfeyslari, oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, fayl va tasvir kirishlari, fayl qidirish, so‘rovni keshlash va modelni nozik sozlash imkoniyatlarini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan vositalari funksiyalar, fayl qidirish, kodni talqin qilish, MCP ulanishlari va veb-qidirishni o‘z ichiga oladi. Ilovalar o‘z amallarini taqdim etadi, ularni o‘zi bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi; modelning bevosita chiqishi matn bo‘lib qoladi.
Vazifaga mos tugallanish mezonini belgilang. Dastur uchun tegishli xatti-harakatni, taklif etilgan o‘zgartirishlarni va haqiqatan bajarilgan tekshiruvlar natijalarini so‘rang. Matematik yoki vizual tahlil uchun kerakli belgilash, aniqlik yoki xulosani va uni asoslaydigan shartlarni ayting. Foydali yakuniy natija muhim tanlovlari taqdim etilgan muammo va dalillar bilan solishtiriladigan aniq yechim, kod taklifi yoki tuzilmali tushuntirishdir.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/o4-mini-high | 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 $0.0022 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0088 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00055 / 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 $0.0022 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0088 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00055 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/o4-mini-high", "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/o4-mini-high',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/o4-mini-high',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/o4-mini-high
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
openai/o4-mini-highBog‘liq shartlari bor dasturlash, matematika va vizual vazifalar uchun High fikrlash darajasidagi o4-mini. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn qaytaradi; vositalar ilovaning ish muhiti orqali taqdim etiladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
o4-mini (High) OpenAI kompaniyasining yuqori fikrlash kuchi bilan ishlaydigan o4-mini modelini bildiradi. Bazaviy model dasturlash, matematika va vizual vazifalarga yo‘naltirilgan kichikroq o seriyasi fikrlash modelidir. U matn va tasvirlarni qabul qiladi va matn yaratadi. High vazifaga qo‘llanadigan fikrlash darajasini tavsiflaydi va bazaviy o4-mini identifikatsiyasini yangi mustaqil model nashridan ajratib saqlaydi.
Amaliy qo‘llanish — yechimga ta’sir qiladigan bir necha shartli texnik muammo. To‘liq shartni, tegishli kod yoki matematik ta’riflarni va javob bajarishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Namunaviy so‘rov ikki algoritmik yondashuvni taqqoslash, har biri qaysi shartlarga bog‘liqligini tushuntirish va belgilangan kirish hamda natijaga bog‘langan yechimni taklif etishdir. Har bir ichki fikrni belgilab berish o‘rniga yakuniy xulosani va uni tekshirish uchun kerakli dalilni so‘rang.
Vizual vazifada diagramma, grafik yoki ekran tasvirini bering va muhim tafsilotni tushuntiring. Ishlab chiqaruvchining o3/o4-mini relizi tasvirlar bilan fikrlashni va foydali dalil beradigan vositalardan foydalanishni tavsiflaydi. Yozma savol vizual munosabatni matematik yoki muhandislik shartiga bog‘lashi mumkin. Muhit hisob yoki boshqa vosita natijasini taqdim etsa, keyingi qarorga aniq asos bo‘lishi uchun haqiqiy chiqishni saqlang.
OpenAI ning o4-mini spetsifikatsiyasi 200,000 tokenli kontekst oynasi, eng ko‘pi 100,000 tokenli chiqish va 2024-yil 1-iyun bilim chegarasini ko‘rsatadi. Fikrlash ham, ko‘rinadigan javob ham token joyidan foydalanadi. Yuqori fikrlash kuchi vazifaga ko‘proq fikrlash ishini beradi va ko‘proq vaqt talab qilishi mumkin; u yakuniy javobning so‘ralgan uzunligi yoki formatidan alohida. Foydali materialni tartibga soling va ham tahlil, ham natija uchun joy qoldiring.
Ishlab chiqaruvchi Responses, Chat Completions va Batch interfeyslari, oqimli uzatish, Structured Outputs, funksiyalarni chaqirish, fayl va tasvir kirishlari, fayl qidirish, so‘rovni keshlash va modelni nozik sozlash imkoniyatlarini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan vositalari funksiyalar, fayl qidirish, kodni talqin qilish, MCP ulanishlari va veb-qidirishni o‘z ichiga oladi. Ilovalar o‘z amallarini taqdim etadi, ularni o‘zi bajaradi va haqiqiy natijalarni qaytaradi; modelning bevosita chiqishi matn bo‘lib qoladi.
Vazifaga mos tugallanish mezonini belgilang. Dastur uchun tegishli xatti-harakatni, taklif etilgan o‘zgartirishlarni va haqiqatan bajarilgan tekshiruvlar natijalarini so‘rang. Matematik yoki vizual tahlil uchun kerakli belgilash, aniqlik yoki xulosani va uni asoslaydigan shartlarni ayting. Foydali yakuniy natija muhim tanlovlari taqdim etilgan muammo va dalillar bilan solishtiriladigan aniq yechim, kod taklifi yoki tuzilmali tushuntirishdir.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/o4-mini-high | 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 $0.0022 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0088 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00055 / 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 $0.0022 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0088 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00055 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/o4-mini-high",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/o4-mini-high', '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/o4-mini-high', '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/o4-mini-high
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.