GPT-4 Turbo Preview 0125 là phiên bản xem trước nghiên cứu GPT-4 Turbo được cập nhật của OpenAI, tập trung vào văn bản. Mô hình xử lý chỉ dẫn viết, tài liệu nguồn và mã, tạo câu trả lời văn bản hoặc bản ghi phục vụ ứng dụng. Bản cập nhật tháng 1 đặc biệt hướng đến thực thi tác vụ đầy đủ hơn trong các lĩnh vực như tạo mã, đồng thời sửa lỗi ảnh hưởng đến việc sinh UTF-8 ở ngôn ngữ ngoài tiếng Anh. Phiên bản 0125 có tên riêng này tách biệt với Preview 1106 trước đó và GPT-4 Turbo with Vision.
Thẻ Preview của nhà sản xuất ghi cửa sổ ngữ cảnh 128,000 token và đầu ra tối đa 4,096 token, với mốc cập nhật kiến thức là ngày 1 tháng 12 năm 2023. Cửa sổ đầu vào lớn có thể chứa tài liệu hoặc mã liên quan cùng câu hỏi chi tiết; hạn mức đầu ra nhỏ hơn nhiều và cần được tính đến khi xác định sản phẩm yêu cầu. Cung cấp bằng chứng hiện hành khi câu hỏi phụ thuộc vào thông tin ngoài kiến thức đã lưu của mô hình.
Khi so sánh yêu cầu, đưa vào các tài liệu liên quan, xác định tài liệu nào chi phối khi có bất đồng và yêu cầu nêu yêu cầu đã thay đổi, đoạn trích làm căn cứ và tác động đến quy trình đã nêu. Với tác vụ mã, cung cấp hành vi cần đạt, các hàm liên quan và kết quả kỳ vọng. Yêu cầu thay đổi hoàn chỉnh trong phạm vi đó và xác định thế nào là hoàn thành, thay vì coi một đoạn mã thuyết phục là toàn bộ tác vụ.
Dòng GPT-4 Turbo Preview bổ sung khả năng tuân thủ định dạng tốt hơn và chế độ JSON. Nhà sản xuất mô tả chế độ JSON là cơ chế ràng buộc phản hồi thành JSON hợp lệ về cú pháp; chế độ này không tự kiểm chứng giá trị trường là đúng hay bản ghi đáp ứng mọi quy tắc nghiệp vụ. Xác định các trường, giá trị được phép và cách xử lý thông tin thiếu trong chỉ dẫn, rồi kiểm tra đối tượng trả về theo những yêu cầu đó. Khi dùng chế độ JSON của nhà sản xuất, hãy chỉ dẫn rõ mô hình tạo JSON và đưa từ “JSON” vào cuộc hội thoại. Nếu thiếu chỉ dẫn đó, mô hình có thể sinh khoảng trắng đến hết giới hạn token; hãy kiểm tra rằng đã nhận được đối tượng hoàn chỉnh.
Tác vụ trích xuất có thể yêu cầu định danh mục, văn bản nguồn xác lập trạng thái và hành động tiếp theo có căn cứ từ bằng chứng đó. Giữ tài liệu gốc cùng bản ghi để có thể kiểm tra giá trị. Bộ phân tích cú pháp chấp nhận JSON trả về là một phần của quy trình; liên kết đúng giữa nguồn và các trường được trích xuất là phần khác.
Bản phát hành Preview của OpenAI ghi nhận khả năng gọi hàm, bao gồm yêu cầu nhiều hàm trong một thông điệp. Nhà phát triển mô tả từng hàm và tham số, rồi mô hình trả về đối số cho thao tác được yêu cầu. Ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác và trả về kết quả thực tế. Vì vậy, yêu cầu tra cứu tách biệt với bản ghi truy xuất được, và hành động được đề xuất tách biệt với việc hoàn thành hành động đó.
Cung cấp các hàm phù hợp với tác vụ và nêu bằng chứng mà câu trả lời tiếp theo cần sử dụng. Trợ lý so sánh có thể yêu cầu bản ghi của hai mục có tên cụ thể, rồi giải thích khác biệt dựa trên các giá trị trả về. Nếu một lần tra cứu thất bại hoặc cung cấp tài liệu chưa đầy đủ, giữ nguyên tình trạng đó thay vì tạo nội dung thay thế có vẻ hợp lý. Lưu định danh hàm và kết quả cùng phần hội thoại tiếp nối.
Tùy chọn seed của dòng Preview được tài liệu mô tả là công cụ hỗ trợ beta nhằm thu được kết quả nhất quán trong phần lớn trường hợp. Tùy chọn này hữu ích để so sánh thay đổi câu lệnh khi giữ nguyên các thiết lập khác; nó không bảo đảm mọi yêu cầu lặp lại đều tạo đầu ra giống hệt. Giữ chỉ dẫn, tài liệu nguồn và thiết lập cùng nhau khi so sánh phản hồi.
Các phương thức được liệt kê của cấu hình này là đầu vào văn bản và đầu ra văn bản. Phân tích hình ảnh thuộc Vision Preview có tên riêng hoặc các cấu hình đa phương thức đời sau. Chế độ JSON cũng khác với những tính năng ràng buộc lược đồ mới hơn. Những cải tiến về mức độ hoàn thành và mã hóa trong bản cập nhật 0125 không loại bỏ nhu cầu đối chiếu thay đổi mã, trường trích xuất hoặc kết luận với bằng chứng được cung cấp. Chọn sản phẩm có phạm vi giới hạn, phù hợp hạn mức đầu ra, và lưu đúng tên phiên bản cùng kết quả.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 0125 là phiên bản xem trước nghiên cứu GPT-4 Turbo được cập nhật của OpenAI, tập trung vào văn bản. Mô hình xử lý chỉ dẫn viết, tài liệu nguồn và mã, tạo câu trả lời văn bản hoặc bản ghi phục vụ ứng dụng. Bản cập nhật tháng 1 đặc biệt hướng đến thực thi tác vụ đầy đủ hơn trong các lĩnh vực như tạo mã, đồng thời sửa lỗi ảnh hưởng đến việc sinh UTF-8 ở ngôn ngữ ngoài tiếng Anh. Phiên bản 0125 có tên riêng này tách biệt với Preview 1106 trước đó và GPT-4 Turbo with Vision.\n\n### Làm việc với văn bản có ngữ cảnh lớn\n\nThẻ Preview của nhà sản xuất ghi cửa sổ ngữ cảnh 128,000 token và đầu ra tối đa 4,096 token, với mốc cập nhật kiến thức là ngày 1 tháng 12 năm 2023. Cửa sổ đầu vào lớn có thể chứa tài liệu hoặc mã liên quan cùng câu hỏi chi tiết; hạn mức đầu ra nhỏ hơn nhiều và cần được tính đến khi xác định sản phẩm yêu cầu. Cung cấp bằng chứng hiện hành khi câu hỏi phụ thuộc vào thông tin ngoài kiến thức đã lưu của mô hình.\n\nKhi so sánh yêu cầu, đưa vào các tài liệu liên quan, xác định tài liệu nào chi phối khi có bất đồng và yêu cầu nêu yêu cầu đã thay đổi, đoạn trích làm căn cứ và tác động đến quy trình đã nêu. Với tác vụ mã, cung cấp hành vi cần đạt, các hàm liên quan và kết quả kỳ vọng. Yêu cầu thay đổi hoàn chỉnh trong phạm vi đó và xác định thế nào là hoàn thành, thay vì coi một đoạn mã thuyết phục là toàn bộ tác vụ.\n\n### Định dạng và chế độ JSON\n\nDòng GPT-4 Turbo Preview bổ sung khả năng tuân thủ định dạng tốt hơn và chế độ JSON. Nhà sản xuất mô tả chế độ JSON là cơ chế ràng buộc phản hồi thành JSON hợp lệ về cú pháp; chế độ này không tự kiểm chứng giá trị trường là đúng hay bản ghi đáp ứng mọi quy tắc nghiệp vụ. Xác định các trường, giá trị được phép và cách xử lý thông tin thiếu trong chỉ dẫn, rồi kiểm tra đối tượng trả về theo những yêu cầu đó. Khi dùng chế độ JSON của nhà sản xuất, hãy chỉ dẫn rõ mô hình tạo JSON và đưa từ “JSON” vào cuộc hội thoại. Nếu thiếu chỉ dẫn đó, mô hình có thể sinh khoảng trắng đến hết giới hạn token; hãy kiểm tra rằng đã nhận được đối tượng hoàn chỉnh.\n\nTác vụ trích xuất có thể yêu cầu định danh mục, văn bản nguồn xác lập trạng thái và hành động tiếp theo có căn cứ từ bằng chứng đó. Giữ tài liệu gốc cùng bản ghi để có thể kiểm tra giá trị. Bộ phân tích cú pháp chấp nhận JSON trả về là một phần của quy trình; liên kết đúng giữa nguồn và các trường được trích xuất là phần khác.\n\n### Lời gọi hàm và kết quả thực tế\n\nBản phát hành Preview của OpenAI ghi nhận khả năng gọi hàm, bao gồm yêu cầu nhiều hàm trong một thông điệp. Nhà phát triển mô tả từng hàm và tham số, rồi mô hình trả về đối số cho thao tác được yêu cầu. Ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác và trả về kết quả thực tế. Vì vậy, yêu cầu tra cứu tách biệt với bản ghi truy xuất được, và hành động được đề xuất tách biệt với việc hoàn thành hành động đó.\n\nCung cấp các hàm phù hợp với tác vụ và nêu bằng chứng mà câu trả lời tiếp theo cần sử dụng. Trợ lý so sánh có thể yêu cầu bản ghi của hai mục có tên cụ thể, rồi giải thích khác biệt dựa trên các giá trị trả về. Nếu một lần tra cứu thất bại hoặc cung cấp tài liệu chưa đầy đủ, giữ nguyên tình trạng đó thay vì tạo nội dung thay thế có vẻ hợp lý. Lưu định danh hàm và kết quả cùng phần hội thoại tiếp nối.\n\n### Khả năng lặp lại và ranh giới giữa các phiên bản\n\nTùy chọn seed của dòng Preview được tài liệu mô tả là công cụ hỗ trợ beta nhằm thu được kết quả nhất quán trong phần lớn trường hợp. Tùy chọn này hữu ích để so sánh thay đổi câu lệnh khi giữ nguyên các thiết lập khác; nó không bảo đảm mọi yêu cầu lặp lại đều tạo đầu ra giống hệt. Giữ chỉ dẫn, tài liệu nguồn và thiết lập cùng nhau khi so sánh phản hồi.\n\nCác phương thức được liệt kê của cấu hình này là đầu vào văn bản và đầu ra văn bản. Phân tích hình ảnh thuộc Vision Preview có tên riêng hoặc các cấu hình đa phương thức đời sau. Chế độ JSON cũng khác với những tính năng ràng buộc lược đồ mới hơn. Những cải tiến về mức độ hoàn thành và mã hóa trong bản cập nhật 0125 không loại bỏ nhu cầu đối chiếu thay đổi mã, trường trích xuất hoặc kết luận với bằng chứng được cung cấp. Chọn sản phẩm có phạm vi giới hạn, phù hợp hạn mức đầu ra, và lưu đúng tên phiên bản cùng kết quả.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125 xử lý tác vụ văn bản và mã nguồn có ngữ cảnh dài với cửa sổ ngữ cảnh 128K được ghi trong tài liệu. Chế độ JSON và khả năng gọi hàm giúp chuyển tài liệu được cung cấp thành câu trả lời văn bản hoặc bản ghi ứng dụng, đồng thời giữ định danh phiên bản Preview cụ thể tách biệt với các mô hình thị giác và đời sau.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
GPT-4 Turbo Preview 0125 là phiên bản xem trước nghiên cứu GPT-4 Turbo được cập nhật của OpenAI, tập trung vào văn bản. Mô hình xử lý chỉ dẫn viết, tài liệu nguồn và mã, tạo câu trả lời văn bản hoặc bản ghi phục vụ ứng dụng. Bản cập nhật tháng 1 đặc biệt hướng đến thực thi tác vụ đầy đủ hơn trong các lĩnh vực như tạo mã, đồng thời sửa lỗi ảnh hưởng đến việc sinh UTF-8 ở ngôn ngữ ngoài tiếng Anh. Phiên bản 0125 có tên riêng này tách biệt với Preview 1106 trước đó và GPT-4 Turbo with Vision.
Thẻ Preview của nhà sản xuất ghi cửa sổ ngữ cảnh 128,000 token và đầu ra tối đa 4,096 token, với mốc cập nhật kiến thức là ngày 1 tháng 12 năm 2023. Cửa sổ đầu vào lớn có thể chứa tài liệu hoặc mã liên quan cùng câu hỏi chi tiết; hạn mức đầu ra nhỏ hơn nhiều và cần được tính đến khi xác định sản phẩm yêu cầu. Cung cấp bằng chứng hiện hành khi câu hỏi phụ thuộc vào thông tin ngoài kiến thức đã lưu của mô hình.
Khi so sánh yêu cầu, đưa vào các tài liệu liên quan, xác định tài liệu nào chi phối khi có bất đồng và yêu cầu nêu yêu cầu đã thay đổi, đoạn trích làm căn cứ và tác động đến quy trình đã nêu. Với tác vụ mã, cung cấp hành vi cần đạt, các hàm liên quan và kết quả kỳ vọng. Yêu cầu thay đổi hoàn chỉnh trong phạm vi đó và xác định thế nào là hoàn thành, thay vì coi một đoạn mã thuyết phục là toàn bộ tác vụ.
Dòng GPT-4 Turbo Preview bổ sung khả năng tuân thủ định dạng tốt hơn và chế độ JSON. Nhà sản xuất mô tả chế độ JSON là cơ chế ràng buộc phản hồi thành JSON hợp lệ về cú pháp; chế độ này không tự kiểm chứng giá trị trường là đúng hay bản ghi đáp ứng mọi quy tắc nghiệp vụ. Xác định các trường, giá trị được phép và cách xử lý thông tin thiếu trong chỉ dẫn, rồi kiểm tra đối tượng trả về theo những yêu cầu đó. Khi dùng chế độ JSON của nhà sản xuất, hãy chỉ dẫn rõ mô hình tạo JSON và đưa từ “JSON” vào cuộc hội thoại. Nếu thiếu chỉ dẫn đó, mô hình có thể sinh khoảng trắng đến hết giới hạn token; hãy kiểm tra rằng đã nhận được đối tượng hoàn chỉnh.
Tác vụ trích xuất có thể yêu cầu định danh mục, văn bản nguồn xác lập trạng thái và hành động tiếp theo có căn cứ từ bằng chứng đó. Giữ tài liệu gốc cùng bản ghi để có thể kiểm tra giá trị. Bộ phân tích cú pháp chấp nhận JSON trả về là một phần của quy trình; liên kết đúng giữa nguồn và các trường được trích xuất là phần khác.
Bản phát hành Preview của OpenAI ghi nhận khả năng gọi hàm, bao gồm yêu cầu nhiều hàm trong một thông điệp. Nhà phát triển mô tả từng hàm và tham số, rồi mô hình trả về đối số cho thao tác được yêu cầu. Ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác và trả về kết quả thực tế. Vì vậy, yêu cầu tra cứu tách biệt với bản ghi truy xuất được, và hành động được đề xuất tách biệt với việc hoàn thành hành động đó.
Cung cấp các hàm phù hợp với tác vụ và nêu bằng chứng mà câu trả lời tiếp theo cần sử dụng. Trợ lý so sánh có thể yêu cầu bản ghi của hai mục có tên cụ thể, rồi giải thích khác biệt dựa trên các giá trị trả về. Nếu một lần tra cứu thất bại hoặc cung cấp tài liệu chưa đầy đủ, giữ nguyên tình trạng đó thay vì tạo nội dung thay thế có vẻ hợp lý. Lưu định danh hàm và kết quả cùng phần hội thoại tiếp nối.
Tùy chọn seed của dòng Preview được tài liệu mô tả là công cụ hỗ trợ beta nhằm thu được kết quả nhất quán trong phần lớn trường hợp. Tùy chọn này hữu ích để so sánh thay đổi câu lệnh khi giữ nguyên các thiết lập khác; nó không bảo đảm mọi yêu cầu lặp lại đều tạo đầu ra giống hệt. Giữ chỉ dẫn, tài liệu nguồn và thiết lập cùng nhau khi so sánh phản hồi.
Các phương thức được liệt kê của cấu hình này là đầu vào văn bản và đầu ra văn bản. Phân tích hình ảnh thuộc Vision Preview có tên riêng hoặc các cấu hình đa phương thức đời sau. Chế độ JSON cũng khác với những tính năng ràng buộc lược đồ mới hơn. Những cải tiến về mức độ hoàn thành và mã hóa trong bản cập nhật 0125 không loại bỏ nhu cầu đối chiếu thay đổi mã, trường trích xuất hoặc kết luận với bằng chứng được cung cấp. Chọn sản phẩm có phạm vi giới hạn, phù hợp hạn mức đầu ra, và lưu đúng tên phiên bản cùng kết quả.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-4-0125-preview | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.02 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.06 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-4-0125-preview", "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='gpt-4-0125-preview',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='gpt-4-0125-preview',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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125 xử lý tác vụ văn bản và mã nguồn có ngữ cảnh dài với cửa sổ ngữ cảnh 128K được ghi trong tài liệu. Chế độ JSON và khả năng gọi hàm giúp chuyển tài liệu được cung cấp thành câu trả lời văn bản hoặc bản ghi ứng dụng, đồng thời giữ định danh phiên bản Preview cụ thể tách biệt với các mô hình thị giác và đời sau.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
GPT-4 Turbo Preview 0125 là phiên bản xem trước nghiên cứu GPT-4 Turbo được cập nhật của OpenAI, tập trung vào văn bản. Mô hình xử lý chỉ dẫn viết, tài liệu nguồn và mã, tạo câu trả lời văn bản hoặc bản ghi phục vụ ứng dụng. Bản cập nhật tháng 1 đặc biệt hướng đến thực thi tác vụ đầy đủ hơn trong các lĩnh vực như tạo mã, đồng thời sửa lỗi ảnh hưởng đến việc sinh UTF-8 ở ngôn ngữ ngoài tiếng Anh. Phiên bản 0125 có tên riêng này tách biệt với Preview 1106 trước đó và GPT-4 Turbo with Vision.
Thẻ Preview của nhà sản xuất ghi cửa sổ ngữ cảnh 128,000 token và đầu ra tối đa 4,096 token, với mốc cập nhật kiến thức là ngày 1 tháng 12 năm 2023. Cửa sổ đầu vào lớn có thể chứa tài liệu hoặc mã liên quan cùng câu hỏi chi tiết; hạn mức đầu ra nhỏ hơn nhiều và cần được tính đến khi xác định sản phẩm yêu cầu. Cung cấp bằng chứng hiện hành khi câu hỏi phụ thuộc vào thông tin ngoài kiến thức đã lưu của mô hình.
Khi so sánh yêu cầu, đưa vào các tài liệu liên quan, xác định tài liệu nào chi phối khi có bất đồng và yêu cầu nêu yêu cầu đã thay đổi, đoạn trích làm căn cứ và tác động đến quy trình đã nêu. Với tác vụ mã, cung cấp hành vi cần đạt, các hàm liên quan và kết quả kỳ vọng. Yêu cầu thay đổi hoàn chỉnh trong phạm vi đó và xác định thế nào là hoàn thành, thay vì coi một đoạn mã thuyết phục là toàn bộ tác vụ.
Dòng GPT-4 Turbo Preview bổ sung khả năng tuân thủ định dạng tốt hơn và chế độ JSON. Nhà sản xuất mô tả chế độ JSON là cơ chế ràng buộc phản hồi thành JSON hợp lệ về cú pháp; chế độ này không tự kiểm chứng giá trị trường là đúng hay bản ghi đáp ứng mọi quy tắc nghiệp vụ. Xác định các trường, giá trị được phép và cách xử lý thông tin thiếu trong chỉ dẫn, rồi kiểm tra đối tượng trả về theo những yêu cầu đó. Khi dùng chế độ JSON của nhà sản xuất, hãy chỉ dẫn rõ mô hình tạo JSON và đưa từ “JSON” vào cuộc hội thoại. Nếu thiếu chỉ dẫn đó, mô hình có thể sinh khoảng trắng đến hết giới hạn token; hãy kiểm tra rằng đã nhận được đối tượng hoàn chỉnh.
Tác vụ trích xuất có thể yêu cầu định danh mục, văn bản nguồn xác lập trạng thái và hành động tiếp theo có căn cứ từ bằng chứng đó. Giữ tài liệu gốc cùng bản ghi để có thể kiểm tra giá trị. Bộ phân tích cú pháp chấp nhận JSON trả về là một phần của quy trình; liên kết đúng giữa nguồn và các trường được trích xuất là phần khác.
Bản phát hành Preview của OpenAI ghi nhận khả năng gọi hàm, bao gồm yêu cầu nhiều hàm trong một thông điệp. Nhà phát triển mô tả từng hàm và tham số, rồi mô hình trả về đối số cho thao tác được yêu cầu. Ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác và trả về kết quả thực tế. Vì vậy, yêu cầu tra cứu tách biệt với bản ghi truy xuất được, và hành động được đề xuất tách biệt với việc hoàn thành hành động đó.
Cung cấp các hàm phù hợp với tác vụ và nêu bằng chứng mà câu trả lời tiếp theo cần sử dụng. Trợ lý so sánh có thể yêu cầu bản ghi của hai mục có tên cụ thể, rồi giải thích khác biệt dựa trên các giá trị trả về. Nếu một lần tra cứu thất bại hoặc cung cấp tài liệu chưa đầy đủ, giữ nguyên tình trạng đó thay vì tạo nội dung thay thế có vẻ hợp lý. Lưu định danh hàm và kết quả cùng phần hội thoại tiếp nối.
Tùy chọn seed của dòng Preview được tài liệu mô tả là công cụ hỗ trợ beta nhằm thu được kết quả nhất quán trong phần lớn trường hợp. Tùy chọn này hữu ích để so sánh thay đổi câu lệnh khi giữ nguyên các thiết lập khác; nó không bảo đảm mọi yêu cầu lặp lại đều tạo đầu ra giống hệt. Giữ chỉ dẫn, tài liệu nguồn và thiết lập cùng nhau khi so sánh phản hồi.
Các phương thức được liệt kê của cấu hình này là đầu vào văn bản và đầu ra văn bản. Phân tích hình ảnh thuộc Vision Preview có tên riêng hoặc các cấu hình đa phương thức đời sau. Chế độ JSON cũng khác với những tính năng ràng buộc lược đồ mới hơn. Những cải tiến về mức độ hoàn thành và mã hóa trong bản cập nhật 0125 không loại bỏ nhu cầu đối chiếu thay đổi mã, trường trích xuất hoặc kết luận với bằng chứng được cung cấp. Chọn sản phẩm có phạm vi giới hạn, phù hợp hạn mức đầu ra, và lưu đúng tên phiên bản cùng kết quả.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-4-0125-preview | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.02 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.06 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gpt-4-0125-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-4-0125-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gpt-4-0125-preview', '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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra gpt-4-0125-preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.