GPT-5.5 Pro là phiên bản Pro riêng của GPT-5.5 do OpenAI phát triển. Mô hình dùng lượng tính toán bổ sung để xử lý câu hỏi khó và xây dựng phản hồi kỹ lưỡng hơn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Định danh dưới dạng mô hình Pro mang tên riêng khác với việc chọn chế độ thực thi Pro trên mô hình nền GPT-5.6 hoặc GPT-6.
Bản giới thiệu họ GPT-5.5 mô tả lập trình, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và công việc chuyên môn nhiều tài liệu. Bản giới thiệu nêu riêng Pro là lựa chọn cho câu hỏi đòi hỏi cao và kết quả toàn diện hơn, có cấu trúc. Nhiệm vụ ví dụ là đối chiếu nhiều tài liệu dự án, xác định các yêu cầu phụ thuộc nhau và xây dựng khuyến nghị có điều kiện được nêu rõ. Với mã, cung cấp hành vi dự kiến, phần triển khai hiện tại và ràng buộc mà thay đổi đề xuất phải giữ nguyên.
OpenAI quy định cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token cho GPT-5.5 Pro, với mốc kiến thức trong tài liệu là ngày 1 tháng Mười Hai năm 2025. Các mức suy luận là medium, high và xhigh; mặc định là high. Suy luận dùng dung lượng token cùng câu trả lời hiển thị. Vì vậy, yêu cầu chuyên môn dài nên gồm bằng chứng liên quan và chừa chỗ cho phân tích của mô hình cùng sản phẩm cuối cùng.
Nhà sản xuất tài liệu hóa GPT-5.5 Pro cho yêu cầu Responses, bao gồm qua Batch, để hỗ trợ tương tác nhiều lượt với mô hình trước phản hồi. Yêu cầu khó có thể mất nhiều phút. OpenAI khuyến nghị thực thi nền cho công việc chạy lâu: ứng dụng nhận mã định danh phản hồi, theo dõi trạng thái yêu cầu và lấy kết quả đã hoàn tất. Dùng quy trình đó để theo yêu cầu dài đến kết quả hoàn chỉnh.
Thẻ mô hình liệt kê Structured Outputs, gọi hàm, tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, đầu vào hình ảnh và hỗ trợ MCP. Công cụ còn gồm trình thông dịch mã và shell trong môi trường do nhà cung cấp vận hành. Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc và thực thi thao tác của mình, trả về kết quả thực tế để mô hình tiếp tục. Chương trình đề xuất, hành động được yêu cầu và kết quả của hành động đã thực thi nên được coi là các sản phẩm khác nhau khi chuẩn bị phản hồi cuối cùng.
Đưa cho mô hình câu hỏi rõ ràng, tài liệu nguồn và tiêu chí hoàn tất. Với phân tích kỹ thuật, yêu cầu nêu các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng, cách tiếp cận đề xuất và bằng chứng cần để kiểm tra. Với quyết định từ tài liệu, xác định tiêu chí so sánh và yêu cầu dữ kiện đã cung cấp, kết luận cùng điều kiện chưa giải quyết vẫn phân biệt được. Nếu hình ảnh cung cấp bằng chứng thiết yếu, chỉ vào chi tiết liên quan. Kết quả cuối cùng hữu ích là bản ghi nhớ quyết định, đề xuất mã hoặc lời giải thích phân tích cụ thể gắn với tài liệu và mục tiêu đã cung cấp.
", "aboutText": "GPT-5.5 Pro là phiên bản Pro riêng của GPT-5.5 do OpenAI phát triển. Mô hình dùng lượng tính toán bổ sung để xử lý câu hỏi khó và xây dựng phản hồi kỹ lưỡng hơn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Định danh dưới dạng mô hình Pro mang tên riêng khác với việc chọn chế độ thực thi Pro trên mô hình nền GPT-5.6 hoặc GPT-6.\n\nBản giới thiệu họ GPT-5.5 mô tả lập trình, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và công việc chuyên môn nhiều tài liệu. Bản giới thiệu nêu riêng Pro là lựa chọn cho câu hỏi đòi hỏi cao và kết quả toàn diện hơn, có cấu trúc. Nhiệm vụ ví dụ là đối chiếu nhiều tài liệu dự án, xác định các yêu cầu phụ thuộc nhau và xây dựng khuyến nghị có điều kiện được nêu rõ. Với mã, cung cấp hành vi dự kiến, phần triển khai hiện tại và ràng buộc mà thay đổi đề xuất phải giữ nguyên.\n\nOpenAI quy định cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token cho GPT-5.5 Pro, với mốc kiến thức trong tài liệu là ngày 1 tháng Mười Hai năm 2025. Các mức suy luận là medium, high và xhigh; mặc định là high. Suy luận dùng dung lượng token cùng câu trả lời hiển thị. Vì vậy, yêu cầu chuyên môn dài nên gồm bằng chứng liên quan và chừa chỗ cho phân tích của mô hình cùng sản phẩm cuối cùng.\n\nNhà sản xuất tài liệu hóa GPT-5.5 Pro cho yêu cầu Responses, bao gồm qua Batch, để hỗ trợ tương tác nhiều lượt với mô hình trước phản hồi. Yêu cầu khó có thể mất nhiều phút. OpenAI khuyến nghị thực thi nền cho công việc chạy lâu: ứng dụng nhận mã định danh phản hồi, theo dõi trạng thái yêu cầu và lấy kết quả đã hoàn tất. Dùng quy trình đó để theo yêu cầu dài đến kết quả hoàn chỉnh.\n\nThẻ mô hình liệt kê Structured Outputs, gọi hàm, tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, đầu vào hình ảnh và hỗ trợ MCP. Công cụ còn gồm trình thông dịch mã và shell trong môi trường do nhà cung cấp vận hành. Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc và thực thi thao tác của mình, trả về kết quả thực tế để mô hình tiếp tục. Chương trình đề xuất, hành động được yêu cầu và kết quả của hành động đã thực thi nên được coi là các sản phẩm khác nhau khi chuẩn bị phản hồi cuối cùng.\n\nĐưa cho mô hình câu hỏi rõ ràng, tài liệu nguồn và tiêu chí hoàn tất. Với phân tích kỹ thuật, yêu cầu nêu các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng, cách tiếp cận đề xuất và bằng chứng cần để kiểm tra. Với quyết định từ tài liệu, xác định tiêu chí so sánh và yêu cầu dữ kiện đã cung cấp, kết luận cùng điều kiện chưa giải quyết vẫn phân biệt được. Nếu hình ảnh cung cấp bằng chứng thiết yếu, chỉ vào chi tiết liên quan. Kết quả cuối cùng hữu ích là bản ghi nhớ quyết định, đề xuất mã hoặc lời giải thích phân tích cụ thể gắn với tài liệu và mục tiêu đã cung cấp.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reconcile a staged delivery decision\n\nReconcile these project notes. D1: launch requires a trained support team. D2: training requires a finished user guide. D3: the guide is drafted but its setup instructions remain unverified. The manager proposes launching tomorrow because the draft exists. Return the dependency chain, the unsupported readiness claim and the evidence needed for a launch decision.A source-linked dependency analysis and a conditional decision memo.A draft guide must not be treated as verified instructions or completed support training.openai/gpt-5.5-proPhiên bản GPT-5.5 Pro riêng dùng lượng tính toán bổ sung cho suy luận khó và phân tích chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và xây dựng kết quả văn bản qua giao diện Responses của nhà sản xuất, bao gồm yêu cầu Batch.
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-5.5 Pro là phiên bản Pro riêng của GPT-5.5 do OpenAI phát triển. Mô hình dùng lượng tính toán bổ sung để xử lý câu hỏi khó và xây dựng phản hồi kỹ lưỡng hơn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Định danh dưới dạng mô hình Pro mang tên riêng khác với việc chọn chế độ thực thi Pro trên mô hình nền GPT-5.6 hoặc GPT-6.
Bản giới thiệu họ GPT-5.5 mô tả lập trình, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và công việc chuyên môn nhiều tài liệu. Bản giới thiệu nêu riêng Pro là lựa chọn cho câu hỏi đòi hỏi cao và kết quả toàn diện hơn, có cấu trúc. Nhiệm vụ ví dụ là đối chiếu nhiều tài liệu dự án, xác định các yêu cầu phụ thuộc nhau và xây dựng khuyến nghị có điều kiện được nêu rõ. Với mã, cung cấp hành vi dự kiến, phần triển khai hiện tại và ràng buộc mà thay đổi đề xuất phải giữ nguyên.
OpenAI quy định cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token cho GPT-5.5 Pro, với mốc kiến thức trong tài liệu là ngày 1 tháng Mười Hai năm 2025. Các mức suy luận là medium, high và xhigh; mặc định là high. Suy luận dùng dung lượng token cùng câu trả lời hiển thị. Vì vậy, yêu cầu chuyên môn dài nên gồm bằng chứng liên quan và chừa chỗ cho phân tích của mô hình cùng sản phẩm cuối cùng.
Nhà sản xuất tài liệu hóa GPT-5.5 Pro cho yêu cầu Responses, bao gồm qua Batch, để hỗ trợ tương tác nhiều lượt với mô hình trước phản hồi. Yêu cầu khó có thể mất nhiều phút. OpenAI khuyến nghị thực thi nền cho công việc chạy lâu: ứng dụng nhận mã định danh phản hồi, theo dõi trạng thái yêu cầu và lấy kết quả đã hoàn tất. Dùng quy trình đó để theo yêu cầu dài đến kết quả hoàn chỉnh.
Thẻ mô hình liệt kê Structured Outputs, gọi hàm, tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, đầu vào hình ảnh và hỗ trợ MCP. Công cụ còn gồm trình thông dịch mã và shell trong môi trường do nhà cung cấp vận hành. Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc và thực thi thao tác của mình, trả về kết quả thực tế để mô hình tiếp tục. Chương trình đề xuất, hành động được yêu cầu và kết quả của hành động đã thực thi nên được coi là các sản phẩm khác nhau khi chuẩn bị phản hồi cuối cùng.
Đưa cho mô hình câu hỏi rõ ràng, tài liệu nguồn và tiêu chí hoàn tất. Với phân tích kỹ thuật, yêu cầu nêu các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng, cách tiếp cận đề xuất và bằng chứng cần để kiểm tra. Với quyết định từ tài liệu, xác định tiêu chí so sánh và yêu cầu dữ kiện đã cung cấp, kết luận cùng điều kiện chưa giải quyết vẫn phân biệt được. Nếu hình ảnh cung cấp bằng chứng thiết yếu, chỉ vào chi tiết liên quan. Kết quả cuối cùng hữu ích là bản ghi nhớ quyết định, đề xuất mã hoặc lời giải thích phân tích cụ thể gắn với tài liệu và mục tiêu đã cung cấp.
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-5.5-pro | 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 $0.06 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.36 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 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 gồm272.000 | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.06 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.36 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 2 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn272.000 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.12 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.54 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 openai/gpt-5.5-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
openai/gpt-5.5-proPhiên bản GPT-5.5 Pro riêng dùng lượng tính toán bổ sung cho suy luận khó và phân tích chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và xây dựng kết quả văn bản qua giao diện Responses của nhà sản xuất, bao gồm yêu cầu Batch.
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-5.5 Pro là phiên bản Pro riêng của GPT-5.5 do OpenAI phát triển. Mô hình dùng lượng tính toán bổ sung để xử lý câu hỏi khó và xây dựng phản hồi kỹ lưỡng hơn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Định danh dưới dạng mô hình Pro mang tên riêng khác với việc chọn chế độ thực thi Pro trên mô hình nền GPT-5.6 hoặc GPT-6.
Bản giới thiệu họ GPT-5.5 mô tả lập trình, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và công việc chuyên môn nhiều tài liệu. Bản giới thiệu nêu riêng Pro là lựa chọn cho câu hỏi đòi hỏi cao và kết quả toàn diện hơn, có cấu trúc. Nhiệm vụ ví dụ là đối chiếu nhiều tài liệu dự án, xác định các yêu cầu phụ thuộc nhau và xây dựng khuyến nghị có điều kiện được nêu rõ. Với mã, cung cấp hành vi dự kiến, phần triển khai hiện tại và ràng buộc mà thay đổi đề xuất phải giữ nguyên.
OpenAI quy định cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token cho GPT-5.5 Pro, với mốc kiến thức trong tài liệu là ngày 1 tháng Mười Hai năm 2025. Các mức suy luận là medium, high và xhigh; mặc định là high. Suy luận dùng dung lượng token cùng câu trả lời hiển thị. Vì vậy, yêu cầu chuyên môn dài nên gồm bằng chứng liên quan và chừa chỗ cho phân tích của mô hình cùng sản phẩm cuối cùng.
Nhà sản xuất tài liệu hóa GPT-5.5 Pro cho yêu cầu Responses, bao gồm qua Batch, để hỗ trợ tương tác nhiều lượt với mô hình trước phản hồi. Yêu cầu khó có thể mất nhiều phút. OpenAI khuyến nghị thực thi nền cho công việc chạy lâu: ứng dụng nhận mã định danh phản hồi, theo dõi trạng thái yêu cầu và lấy kết quả đã hoàn tất. Dùng quy trình đó để theo yêu cầu dài đến kết quả hoàn chỉnh.
Thẻ mô hình liệt kê Structured Outputs, gọi hàm, tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, đầu vào hình ảnh và hỗ trợ MCP. Công cụ còn gồm trình thông dịch mã và shell trong môi trường do nhà cung cấp vận hành. Ứng dụng cung cấp môi trường làm việc và thực thi thao tác của mình, trả về kết quả thực tế để mô hình tiếp tục. Chương trình đề xuất, hành động được yêu cầu và kết quả của hành động đã thực thi nên được coi là các sản phẩm khác nhau khi chuẩn bị phản hồi cuối cùng.
Đưa cho mô hình câu hỏi rõ ràng, tài liệu nguồn và tiêu chí hoàn tất. Với phân tích kỹ thuật, yêu cầu nêu các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng, cách tiếp cận đề xuất và bằng chứng cần để kiểm tra. Với quyết định từ tài liệu, xác định tiêu chí so sánh và yêu cầu dữ kiện đã cung cấp, kết luận cùng điều kiện chưa giải quyết vẫn phân biệt được. Nếu hình ảnh cung cấp bằng chứng thiết yếu, chỉ vào chi tiết liên quan. Kết quả cuối cùng hữu ích là bản ghi nhớ quyết định, đề xuất mã hoặc lời giải thích phân tích cụ thể gắn với tài liệu và mục tiêu đã cung cấp.
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-5.5-pro | 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 $0.06 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.36 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 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 gồm272.000 | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.06 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.36 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 2 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn272.000 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.12 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.54 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "openai/gpt-5.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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 openai/gpt-5.5-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reconcile a staged delivery decision\n\nReconcile these project notes. D1: launch requires a trained support team. D2: training requires a finished user guide. D3: the guide is drafted but its setup instructions remain unverified. The manager proposes launching tomorrow because the draft exists. Return the dependency chain, the unsupported readiness claim and the evidence needed for a launch decision.A source-linked dependency analysis and a conditional decision memo.A draft guide must not be treated as verified instructions or completed support training.