GPT-4 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng của OpenAI, dành cho tác vụ cần nhiều tài liệu liên quan hơn trong một yêu cầu. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh 32,768 token, so với 8,192 token của cấu hình GPT-4 ban đầu. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, gồm giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên, bản thảo và mã nguồn. Điểm khác biệt chính là ngữ cảnh lớn hơn, thay vì cửa sổ 128K hoặc khả năng đa phương thức của các cấu hình GPT-4 Turbo đời sau.
Cung cấp tài liệu hoặc mã nguồn liên quan đến một tác vụ được nêu rõ. Khi so sánh yêu cầu, có thể đặt nhiều đặc tả cạnh nhau và hỏi những điều kiện nào thống nhất, những điều kiện nào mâu thuẫn và nguồn nào chi phối quyết định. Gán định danh cho từng nguồn và yêu cầu đoạn trích làm căn cứ cho một phát hiện quan trọng. Tập hợp bằng chứng liên quan có thể giúp mô hình so sánh, nhưng kết quả vẫn cần giữ mối liên hệ giữa kết luận và nguồn.
Với câu hỏi về kho mã, cung cấp các hàm liên quan, những nơi gọi chúng và hành vi đang được tìm hiểu. Yêu cầu giải thích quan hệ phụ thuộc hoặc một thay đổi tập trung gắn với hành vi đó. Ngữ cảnh lớn hơn có thể chứa phần mã xung quanh hữu ích, nhưng không thay thế việc xác định câu hỏi hoặc tiêu chí hoàn thành. Đề xuất mã cần chỉ ra trường hợp đầu vào làm cơ sở cho thay đổi và kết quả kỳ vọng có thể kiểm tra.
Bản công bố GPT-4 mô tả khả năng điều khiển qua thông điệp hệ thống: nhà phát triển có thể chỉ định tác vụ, giọng điệu và phong cách của mô hình. Dùng chỉ dẫn đó để xác định phản hồi cần là lời giải thích ngắn, bản so sánh, bản thảo hay bản ghi có các trường được đặt tên. Quy định cách thể hiện thông tin còn thiếu và phân biệt dữ kiện được cung cấp với giả định. Một tác vụ xử lý tài liệu có thể yêu cầu danh sách điều kiện kèm định danh nguồn và đoạn trích liên quan bên cạnh từng điều kiện.
Duy trì các chỉ dẫn này khi cuộc hội thoại tiếp diễn. Đưa kết quả trước đó thực sự vào yêu cầu tiếp theo nếu muốn sửa kết quả đó, đồng thời nêu rõ phần cần thay đổi. Một yêu cầu tiếp nối hữu ích sẽ thu hẹp điểm bất đồng trong bản so sánh hoặc yêu cầu sửa một phần của bản thảo, thay vì giả định rằng một câu lệnh mới tách biệt vẫn giữ toàn bộ tác vụ trước đó.
Bản cập nhật 0613 của nhà sản xuất bổ sung những cải tiến gọi hàm của GPT-4 cho phiên bản ngữ cảnh mở rộng. Nhà phát triển mô tả hàm và các tham số của hàm, sau đó mô hình có thể trả về đối tượng JSON chứa đối số cho hàm đó. Ứng dụng thực thi thao tác và cung cấp kết quả trả về. Khả năng hữu ích ở đây là yêu cầu có cấu trúc gắn với hành vi ứng dụng, chứ không phải mô hình trực tiếp hoàn thành một hành động bên ngoài.
Với một trợ lý thông tin, hàm có thể truy xuất bản ghi thực tế cần để trả lời câu hỏi. Giữ liên kết giữa định danh đã yêu cầu và bản ghi trả về, rồi yêu cầu câu trả lời dựa trên kết quả đó. Kiểm tra xem hành động được đề xuất có phù hợp với yêu cầu của người dùng không và hàm có thực sự hoàn thành hành động đó không. Giao diện hàm cập nhật này tách biệt với chế độ JSON và khả năng gọi song song được bổ sung sau đó ở GPT-4 Turbo.
Bản công bố GPT-4 ban đầu xác định hiện tượng bịa đặt thông tin, lỗi suy luận và kiến thức hạn chế về sự kiện mới là những hạn chế đáng kể. Bản công bố đó cho biết phần lớn dữ liệu huấn luyện của GPT-4 có mốc kết thúc vào tháng 9 năm 2021. Cung cấp bằng chứng hiện hành cho câu hỏi có câu trả lời đã thay đổi, đồng thời đối chiếu các con số, tên riêng và hành vi mã quan trọng với nguồn. Một lời giải thích tự tin vẫn có thể hiểu sai điều kiện hoặc đưa thêm lỗi.
Giữ sản phẩm được yêu cầu tương xứng với tác vụ và ngữ cảnh sẵn có. Con số 32K thể hiện dung lượng ngữ cảnh, không bảo đảm câu trả lời hoàn chỉnh dài tương đương hay khả năng hiểu hoàn hảo mọi đoạn được đưa vào. Lưu cấu hình mô hình đã chọn, chỉ dẫn, tài liệu nguồn và kết quả cùng nhau. Nhờ vậy, bản so sánh tài liệu dài, lời giải thích mã hoặc bản thảo đã sửa có đủ cơ sở cụ thể để kiểm tra và tiếp tục.
", "aboutText": "GPT-4 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng của OpenAI, dành cho tác vụ cần nhiều tài liệu liên quan hơn trong một yêu cầu. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh 32,768 token, so với 8,192 token của cấu hình GPT-4 ban đầu. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, gồm giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên, bản thảo và mã nguồn. Điểm khác biệt chính là ngữ cảnh lớn hơn, thay vì cửa sổ 128K hoặc khả năng đa phương thức của các cấu hình GPT-4 Turbo đời sau.\n\n### Dùng ngữ cảnh để tập hợp bằng chứng liên quan\n\nCung cấp tài liệu hoặc mã nguồn liên quan đến một tác vụ được nêu rõ. Khi so sánh yêu cầu, có thể đặt nhiều đặc tả cạnh nhau và hỏi những điều kiện nào thống nhất, những điều kiện nào mâu thuẫn và nguồn nào chi phối quyết định. Gán định danh cho từng nguồn và yêu cầu đoạn trích làm căn cứ cho một phát hiện quan trọng. Tập hợp bằng chứng liên quan có thể giúp mô hình so sánh, nhưng kết quả vẫn cần giữ mối liên hệ giữa kết luận và nguồn.\n\nVới câu hỏi về kho mã, cung cấp các hàm liên quan, những nơi gọi chúng và hành vi đang được tìm hiểu. Yêu cầu giải thích quan hệ phụ thuộc hoặc một thay đổi tập trung gắn với hành vi đó. Ngữ cảnh lớn hơn có thể chứa phần mã xung quanh hữu ích, nhưng không thay thế việc xác định câu hỏi hoặc tiêu chí hoàn thành. Đề xuất mã cần chỉ ra trường hợp đầu vào làm cơ sở cho thay đổi và kết quả kỳ vọng có thể kiểm tra.\n\n### Nêu tác vụ và cách trình bày phản hồi\n\nBản công bố GPT-4 mô tả khả năng điều khiển qua thông điệp hệ thống: nhà phát triển có thể chỉ định tác vụ, giọng điệu và phong cách của mô hình. Dùng chỉ dẫn đó để xác định phản hồi cần là lời giải thích ngắn, bản so sánh, bản thảo hay bản ghi có các trường được đặt tên. Quy định cách thể hiện thông tin còn thiếu và phân biệt dữ kiện được cung cấp với giả định. Một tác vụ xử lý tài liệu có thể yêu cầu danh sách điều kiện kèm định danh nguồn và đoạn trích liên quan bên cạnh từng điều kiện.\n\nDuy trì các chỉ dẫn này khi cuộc hội thoại tiếp diễn. Đưa kết quả trước đó thực sự vào yêu cầu tiếp theo nếu muốn sửa kết quả đó, đồng thời nêu rõ phần cần thay đổi. Một yêu cầu tiếp nối hữu ích sẽ thu hẹp điểm bất đồng trong bản so sánh hoặc yêu cầu sửa một phần của bản thảo, thay vì giả định rằng một câu lệnh mới tách biệt vẫn giữ toàn bộ tác vụ trước đó.\n\n### Gọi hàm trong dòng 32K cập nhật\n\nBản cập nhật 0613 của nhà sản xuất bổ sung những cải tiến gọi hàm của GPT-4 cho phiên bản ngữ cảnh mở rộng. Nhà phát triển mô tả hàm và các tham số của hàm, sau đó mô hình có thể trả về đối tượng JSON chứa đối số cho hàm đó. Ứng dụng thực thi thao tác và cung cấp kết quả trả về. Khả năng hữu ích ở đây là yêu cầu có cấu trúc gắn với hành vi ứng dụng, chứ không phải mô hình trực tiếp hoàn thành một hành động bên ngoài.\n\nVới một trợ lý thông tin, hàm có thể truy xuất bản ghi thực tế cần để trả lời câu hỏi. Giữ liên kết giữa định danh đã yêu cầu và bản ghi trả về, rồi yêu cầu câu trả lời dựa trên kết quả đó. Kiểm tra xem hành động được đề xuất có phù hợp với yêu cầu của người dùng không và hàm có thực sự hoàn thành hành động đó không. Giao diện hàm cập nhật này tách biệt với chế độ JSON và khả năng gọi song song được bổ sung sau đó ở GPT-4 Turbo.\n\n### Đối chiếu câu trả lời với tài liệu\n\nBản công bố GPT-4 ban đầu xác định hiện tượng bịa đặt thông tin, lỗi suy luận và kiến thức hạn chế về sự kiện mới là những hạn chế đáng kể. Bản công bố đó cho biết phần lớn dữ liệu huấn luyện của GPT-4 có mốc kết thúc vào tháng 9 năm 2021. Cung cấp bằng chứng hiện hành cho câu hỏi có câu trả lời đã thay đổi, đồng thời đối chiếu các con số, tên riêng và hành vi mã quan trọng với nguồn. Một lời giải thích tự tin vẫn có thể hiểu sai điều kiện hoặc đưa thêm lỗi.\n\nGiữ sản phẩm được yêu cầu tương xứng với tác vụ và ngữ cảnh sẵn có. Con số 32K thể hiện dung lượng ngữ cảnh, không bảo đảm câu trả lời hoàn chỉnh dài tương đương hay khả năng hiểu hoàn hảo mọi đoạn được đưa vào. Lưu cấu hình mô hình đã chọn, chỉ dẫn, tài liệu nguồn và kết quả cùng nhau. Nhờ vậy, bản so sánh tài liệu dài, lời giải thích mã hoặc bản thảo đã sửa có đủ cơ sở cụ thể để kiểm tra và tiếp tục.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Compare a specification and addendum\n\nCompare these labelled terms for a project manager. Specification S: deliver 40 desks by 1 June; acceptance requires assembly. Addendum A: delivery moves to 8 June; all other terms remain unchanged. Addendum A has priority. Write the current obligations in three bullets and show which source establishes each. Do not treat the original deadline as still active.Three source-linked obligations for quantity, revised delivery date and assembly at acceptance.Only the deadline changes; the answer retains 40 desks and the assembly requirement.gpt-4-32kGPT-4 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng để làm việc với tập tài liệu hoặc mã nguồn lớn hơn. Ngữ cảnh 32,768 token được ghi trong tài liệu cho phép xử lý tài liệu liên quan trong cùng một tác vụ, với chỉ dẫn hệ thống định hướng phản hồi và khả năng gọi hàm được ghi nhận ở phiên bản cập nhật 0613.
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 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng của OpenAI, dành cho tác vụ cần nhiều tài liệu liên quan hơn trong một yêu cầu. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh 32,768 token, so với 8,192 token của cấu hình GPT-4 ban đầu. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, gồm giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên, bản thảo và mã nguồn. Điểm khác biệt chính là ngữ cảnh lớn hơn, thay vì cửa sổ 128K hoặc khả năng đa phương thức của các cấu hình GPT-4 Turbo đời sau.
Cung cấp tài liệu hoặc mã nguồn liên quan đến một tác vụ được nêu rõ. Khi so sánh yêu cầu, có thể đặt nhiều đặc tả cạnh nhau và hỏi những điều kiện nào thống nhất, những điều kiện nào mâu thuẫn và nguồn nào chi phối quyết định. Gán định danh cho từng nguồn và yêu cầu đoạn trích làm căn cứ cho một phát hiện quan trọng. Tập hợp bằng chứng liên quan có thể giúp mô hình so sánh, nhưng kết quả vẫn cần giữ mối liên hệ giữa kết luận và nguồn.
Với câu hỏi về kho mã, cung cấp các hàm liên quan, những nơi gọi chúng và hành vi đang được tìm hiểu. Yêu cầu giải thích quan hệ phụ thuộc hoặc một thay đổi tập trung gắn với hành vi đó. Ngữ cảnh lớn hơn có thể chứa phần mã xung quanh hữu ích, nhưng không thay thế việc xác định câu hỏi hoặc tiêu chí hoàn thành. Đề xuất mã cần chỉ ra trường hợp đầu vào làm cơ sở cho thay đổi và kết quả kỳ vọng có thể kiểm tra.
Bản công bố GPT-4 mô tả khả năng điều khiển qua thông điệp hệ thống: nhà phát triển có thể chỉ định tác vụ, giọng điệu và phong cách của mô hình. Dùng chỉ dẫn đó để xác định phản hồi cần là lời giải thích ngắn, bản so sánh, bản thảo hay bản ghi có các trường được đặt tên. Quy định cách thể hiện thông tin còn thiếu và phân biệt dữ kiện được cung cấp với giả định. Một tác vụ xử lý tài liệu có thể yêu cầu danh sách điều kiện kèm định danh nguồn và đoạn trích liên quan bên cạnh từng điều kiện.
Duy trì các chỉ dẫn này khi cuộc hội thoại tiếp diễn. Đưa kết quả trước đó thực sự vào yêu cầu tiếp theo nếu muốn sửa kết quả đó, đồng thời nêu rõ phần cần thay đổi. Một yêu cầu tiếp nối hữu ích sẽ thu hẹp điểm bất đồng trong bản so sánh hoặc yêu cầu sửa một phần của bản thảo, thay vì giả định rằng một câu lệnh mới tách biệt vẫn giữ toàn bộ tác vụ trước đó.
Bản cập nhật 0613 của nhà sản xuất bổ sung những cải tiến gọi hàm của GPT-4 cho phiên bản ngữ cảnh mở rộng. Nhà phát triển mô tả hàm và các tham số của hàm, sau đó mô hình có thể trả về đối tượng JSON chứa đối số cho hàm đó. Ứng dụng thực thi thao tác và cung cấp kết quả trả về. Khả năng hữu ích ở đây là yêu cầu có cấu trúc gắn với hành vi ứng dụng, chứ không phải mô hình trực tiếp hoàn thành một hành động bên ngoài.
Với một trợ lý thông tin, hàm có thể truy xuất bản ghi thực tế cần để trả lời câu hỏi. Giữ liên kết giữa định danh đã yêu cầu và bản ghi trả về, rồi yêu cầu câu trả lời dựa trên kết quả đó. Kiểm tra xem hành động được đề xuất có phù hợp với yêu cầu của người dùng không và hàm có thực sự hoàn thành hành động đó không. Giao diện hàm cập nhật này tách biệt với chế độ JSON và khả năng gọi song song được bổ sung sau đó ở GPT-4 Turbo.
Bản công bố GPT-4 ban đầu xác định hiện tượng bịa đặt thông tin, lỗi suy luận và kiến thức hạn chế về sự kiện mới là những hạn chế đáng kể. Bản công bố đó cho biết phần lớn dữ liệu huấn luyện của GPT-4 có mốc kết thúc vào tháng 9 năm 2021. Cung cấp bằng chứng hiện hành cho câu hỏi có câu trả lời đã thay đổi, đồng thời đối chiếu các con số, tên riêng và hành vi mã quan trọng với nguồn. Một lời giải thích tự tin vẫn có thể hiểu sai điều kiện hoặc đưa thêm lỗi.
Giữ sản phẩm được yêu cầu tương xứng với tác vụ và ngữ cảnh sẵn có. Con số 32K thể hiện dung lượng ngữ cảnh, không bảo đảm câu trả lời hoàn chỉnh dài tương đương hay khả năng hiểu hoàn hảo mọi đoạn được đưa vào. Lưu cấu hình mô hình đã chọn, chỉ dẫn, tài liệu nguồn và kết quả cùng nhau. Nhờ vậy, bản so sánh tài liệu dài, lời giải thích mã hoặc bản thảo đã sửa có đủ cơ sở cụ thể để kiểm tra và tiếp tục.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-4-32k | 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 $0.12 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.24 / 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-4-32k", "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-4-32k',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-4-32k',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-4-32k
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
gpt-4-32kGPT-4 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng để làm việc với tập tài liệu hoặc mã nguồn lớn hơn. Ngữ cảnh 32,768 token được ghi trong tài liệu cho phép xử lý tài liệu liên quan trong cùng một tác vụ, với chỉ dẫn hệ thống định hướng phản hồi và khả năng gọi hàm được ghi nhận ở phiên bản cập nhật 0613.
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 32K là cấu hình văn bản GPT-4 có ngữ cảnh mở rộng của OpenAI, dành cho tác vụ cần nhiều tài liệu liên quan hơn trong một yêu cầu. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh 32,768 token, so với 8,192 token của cấu hình GPT-4 ban đầu. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, gồm giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên, bản thảo và mã nguồn. Điểm khác biệt chính là ngữ cảnh lớn hơn, thay vì cửa sổ 128K hoặc khả năng đa phương thức của các cấu hình GPT-4 Turbo đời sau.
Cung cấp tài liệu hoặc mã nguồn liên quan đến một tác vụ được nêu rõ. Khi so sánh yêu cầu, có thể đặt nhiều đặc tả cạnh nhau và hỏi những điều kiện nào thống nhất, những điều kiện nào mâu thuẫn và nguồn nào chi phối quyết định. Gán định danh cho từng nguồn và yêu cầu đoạn trích làm căn cứ cho một phát hiện quan trọng. Tập hợp bằng chứng liên quan có thể giúp mô hình so sánh, nhưng kết quả vẫn cần giữ mối liên hệ giữa kết luận và nguồn.
Với câu hỏi về kho mã, cung cấp các hàm liên quan, những nơi gọi chúng và hành vi đang được tìm hiểu. Yêu cầu giải thích quan hệ phụ thuộc hoặc một thay đổi tập trung gắn với hành vi đó. Ngữ cảnh lớn hơn có thể chứa phần mã xung quanh hữu ích, nhưng không thay thế việc xác định câu hỏi hoặc tiêu chí hoàn thành. Đề xuất mã cần chỉ ra trường hợp đầu vào làm cơ sở cho thay đổi và kết quả kỳ vọng có thể kiểm tra.
Bản công bố GPT-4 mô tả khả năng điều khiển qua thông điệp hệ thống: nhà phát triển có thể chỉ định tác vụ, giọng điệu và phong cách của mô hình. Dùng chỉ dẫn đó để xác định phản hồi cần là lời giải thích ngắn, bản so sánh, bản thảo hay bản ghi có các trường được đặt tên. Quy định cách thể hiện thông tin còn thiếu và phân biệt dữ kiện được cung cấp với giả định. Một tác vụ xử lý tài liệu có thể yêu cầu danh sách điều kiện kèm định danh nguồn và đoạn trích liên quan bên cạnh từng điều kiện.
Duy trì các chỉ dẫn này khi cuộc hội thoại tiếp diễn. Đưa kết quả trước đó thực sự vào yêu cầu tiếp theo nếu muốn sửa kết quả đó, đồng thời nêu rõ phần cần thay đổi. Một yêu cầu tiếp nối hữu ích sẽ thu hẹp điểm bất đồng trong bản so sánh hoặc yêu cầu sửa một phần của bản thảo, thay vì giả định rằng một câu lệnh mới tách biệt vẫn giữ toàn bộ tác vụ trước đó.
Bản cập nhật 0613 của nhà sản xuất bổ sung những cải tiến gọi hàm của GPT-4 cho phiên bản ngữ cảnh mở rộng. Nhà phát triển mô tả hàm và các tham số của hàm, sau đó mô hình có thể trả về đối tượng JSON chứa đối số cho hàm đó. Ứng dụng thực thi thao tác và cung cấp kết quả trả về. Khả năng hữu ích ở đây là yêu cầu có cấu trúc gắn với hành vi ứng dụng, chứ không phải mô hình trực tiếp hoàn thành một hành động bên ngoài.
Với một trợ lý thông tin, hàm có thể truy xuất bản ghi thực tế cần để trả lời câu hỏi. Giữ liên kết giữa định danh đã yêu cầu và bản ghi trả về, rồi yêu cầu câu trả lời dựa trên kết quả đó. Kiểm tra xem hành động được đề xuất có phù hợp với yêu cầu của người dùng không và hàm có thực sự hoàn thành hành động đó không. Giao diện hàm cập nhật này tách biệt với chế độ JSON và khả năng gọi song song được bổ sung sau đó ở GPT-4 Turbo.
Bản công bố GPT-4 ban đầu xác định hiện tượng bịa đặt thông tin, lỗi suy luận và kiến thức hạn chế về sự kiện mới là những hạn chế đáng kể. Bản công bố đó cho biết phần lớn dữ liệu huấn luyện của GPT-4 có mốc kết thúc vào tháng 9 năm 2021. Cung cấp bằng chứng hiện hành cho câu hỏi có câu trả lời đã thay đổi, đồng thời đối chiếu các con số, tên riêng và hành vi mã quan trọng với nguồn. Một lời giải thích tự tin vẫn có thể hiểu sai điều kiện hoặc đưa thêm lỗi.
Giữ sản phẩm được yêu cầu tương xứng với tác vụ và ngữ cảnh sẵn có. Con số 32K thể hiện dung lượng ngữ cảnh, không bảo đảm câu trả lời hoàn chỉnh dài tương đương hay khả năng hiểu hoàn hảo mọi đoạn được đưa vào. Lưu cấu hình mô hình đã chọn, chỉ dẫn, tài liệu nguồn và kết quả cùng nhau. Nhờ vậy, bản so sánh tài liệu dài, lời giải thích mã hoặc bản thảo đã sửa có đủ cơ sở cụ thể để kiểm tra và tiếp tục.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-4-32k | 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 $0.12 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.24 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gpt-4-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-32k', '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-4-32k', '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-4-32k
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Compare a specification and addendum\n\nCompare these labelled terms for a project manager. Specification S: deliver 40 desks by 1 June; acceptance requires assembly. Addendum A: delivery moves to 8 June; all other terms remain unchanged. Addendum A has priority. Write the current obligations in three bullets and show which source establishes each. Do not treat the original deadline as still active.Three source-linked obligations for quantity, revised delivery date and assembly at acceptance.Only the deadline changes; the answer retains 40 desks and the assembly requirement.