GPT-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.
Bản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.
Để thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.
Đầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.
Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.
", "aboutText": "GPT-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.\n\nBản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.\n\nĐể thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.\n\nĐầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.\n\nOpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.\n\nỨng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.gpt-5.2-codexMột bản GPT-5.2 được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong thời gian dài. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và hỗ trợ tái cấu trúc ở quy mô dự án, di chuyển hệ thống và gỡ lỗi trong môi trường có kết nối công cụ, với nén ngữ cảnh tích hợp để tiếp tục công việc.
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-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.
Bản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.
Để thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.
Đầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.
Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-5.2-codex | 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 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Hội thoại văn bản | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
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 |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false. |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Bí danh phương thức: /chat/completions
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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gpt-5.2-codex","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-5.2-codex", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
gpt-5.2-codexMột bản GPT-5.2 được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong thời gian dài. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và hỗ trợ tái cấu trúc ở quy mô dự án, di chuyển hệ thống và gỡ lỗi trong môi trường có kết nối công cụ, với nén ngữ cảnh tích hợp để tiếp tục công việc.
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-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.
Bản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.
Để thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.
Đầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.
Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gpt-5.2-codex | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-codex', '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-5.2-codex', '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-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codexMột bản GPT-5.2 được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong thời gian dài. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và hỗ trợ tái cấu trúc ở quy mô dự án, di chuyển hệ thống và gỡ lỗi trong môi trường có kết nối công cụ, với nén ngữ cảnh tích hợp để tiếp tục công việc.
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-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.
Bản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.
Để thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.
Đầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.
Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/gpt-5.2-codex | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.2-codex", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.2-codex',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.2-codex',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-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
openai/gpt-5.2-codexMột bản GPT-5.2 được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong thời gian dài. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và hỗ trợ tái cấu trúc ở quy mô dự án, di chuyển hệ thống và gỡ lỗi trong môi trường có kết nối công cụ, với nén ngữ cảnh tích hợp để tiếp tục công việc.
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-5.2-Codex là bản GPT-5.2 của OpenAI được tối ưu cho lập trình bằng tác tử trong Codex và những môi trường tương tự. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra. Mô hình được thiết kế cho công việc kỹ thuật phần mềm kéo dài, trong đó ngữ cảnh dự án, kết quả từ công cụ và các quyết định đã đưa ra ảnh hưởng đến bước tiếp theo.
Bản giới thiệu của nhà sản xuất mô tả những thay đổi mã lớn như tái cấu trúc, di chuyển hệ thống và phát triển tính năng, cùng khả năng làm việc được cải thiện trong môi trường Windows. Nén ngữ cảnh tích hợp hỗ trợ các phiên dài bằng cách giữ lại trạng thái quan trọng khi hội thoại lớn dần. Đây là cơ chế tiếp tục nhiệm vụ dài, khác với việc có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn về mặt số lượng hoặc bảo đảm mọi chi tiết của dự án sẽ vừa trong một yêu cầu.
Để thay đổi mã, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp liên quan và những ràng buộc mà giải pháp phải giữ nguyên. Một yêu cầu minh họa là di chuyển một thành phần nhưng giữ nhất quán hành vi thể hiện ra bên ngoài: xác định quan hệ phụ thuộc, đề xuất các thay đổi phối hợp và nêu cách kiểm tra hành vi. Khi có lỗi, hãy đưa vào kết quả quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện tái hiện vấn đề. Kết quả thực tế từ tệp và lệnh trở thành bằng chứng cho quyết định tiếp theo trong môi trường của tác tử.
Đầu vào hình ảnh có thể cung cấp bản mẫu thiết kế, ảnh chụp màn hình, sơ đồ kỹ thuật hoặc biểu đồ liên quan đến nhiệm vụ kỹ thuật. Bản giới thiệu mô tả việc diễn giải các tài liệu này trong những phiên lập trình. Hãy chỉ rõ trạng thái hoặc mối quan hệ quan trọng trong ảnh và giải thích phần triển khai cần xử lý thông tin đó như thế nào. Đầu ra vẫn là văn bản, bao gồm mã hoặc chỉ dẫn cho các công cụ được kết nối; một hình ảnh tham chiếu không biến mô hình này thành bộ tạo ảnh.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Tám năm 2025. Các mức suy luận được hỗ trợ là low, medium, high và xhigh. Giao diện được tài liệu hóa của mô hình là Responses, với truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào ảnh, tìm kiếm web và lưu bộ nhớ đệm prompt. Các công cụ được liệt kê chính xác gồm hàm, tìm kiếm web, hosted shell và skills.
Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc, thực hiện các thao tác và trả về kết quả thực tế. Bản giới thiệu cũng mô tả những biện pháp bảo vệ bổ sung đối với công việc liên quan đến an ninh mạng. Hãy xác định tiêu chí hoàn tất cụ thể cho nhiệm vụ kỹ thuật và yêu cầu sản phẩm cuối kết nối các tệp bị ảnh hưởng, thay đổi đáng kể và những kiểm tra đã hoàn tất với hành vi ban đầu. Hãy phân biệt kiểm tra mới được đề xuất với kiểm tra đã chạy, để kết quả có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển tiếp theo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/gpt-5.2-codex | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0035 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.028 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00035 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "openai/gpt-5.2-codex",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/gpt-5.2-codex', '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/gpt-5.2-codex', '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-5.2-codex, openai/gpt-5.2-codex
/chat/completions
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Migrate a result key consistently\n\nTwo Python files use a result key. calc.py: def compute(x): return {'total': x * 2}. view.py: def render(result): return str(result['total']). Migrate the internal key to 'amount' while preserving the displayed value and compute's public function name. Return both changed file blocks and an assertion for render(compute(3)).Two coordinated file changes and a regression assertion for the composed behavior.Both producer and consumer must use amount while the displayed result remains the same.