GPT-6.1 Sol Pro là GPT-6.1 Sol của OpenAI ở chế độ suy luận Pro. Mô hình nền được thiết kế cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và công việc chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Pro tăng lượng xử lý của mô hình để xây dựng câu trả lời cuối cùng; chế độ này mô tả cách mô hình được chọn xử lý yêu cầu, còn mức độ suy luận kiểm soát lượng suy luận trong chế độ đó. Sự phân biệt này giữ định danh của GPT-6.1 Sol tách biệt với thiết lập thực thi Pro.
Với một nhiệm vụ kỹ thuật khó, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp hoặc đoạn mã liên quan và những ràng buộc mà thay đổi phải giữ nguyên. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu xem xét hai phương án triển khai, xác định các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng của từng phương án và đề xuất thay đổi kèm lời giải thích ngắn gọn về các đánh đổi. Với phân tích chuyên môn, hãy cung cấp tài liệu, quyết định cần đưa ra và tiêu chí so sánh các lựa chọn. Nếu hình ảnh chứa bằng chứng quan trọng, hãy chỉ rõ thành phần giao diện, sơ đồ hoặc chi tiết mà câu trả lời cần xử lý.
OpenAI công bố cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token cho mô hình nền, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token. Mốc kiến thức được ghi trong tài liệu là ngày 30 tháng Tư năm 2026. Suy luận cũng chiếm dung lượng token, nên đầu vào dài và câu trả lời hiển thị dài vẫn phải chừa chỗ cho phần phân tích của mô hình. Chuẩn bị tài liệu liên quan với nhãn và định nghĩa rõ ràng, đồng thời xác định sản phẩm cần bàn giao: thay đổi mã, bản ghi nhớ quyết định, quy trình hoặc tập hợp kết quả có cấu trúc.
Các mức độ suy luận được tài liệu hóa của mô hình nền là low, medium, high, xhigh và max; mặc định là medium. Mô hình không hỗ trợ none hoặc minimal. OpenAI tài liệu hóa Pro trong Responses API cho công việc khó có thể chấp nhận độ trễ và lượng xử lý bổ sung của mô hình. Với GPT-6.1 Sol, việc gọi công cụ sử dụng Responses; giao diện Chat Completions của nhà sản xuất nhận yêu cầu không có công cụ. Các khác biệt này quan trọng khi thiết kế quy trình quanh mô hình, thay vì coi mọi giao diện và thiết lập suy luận đều có thể thay thế cho nhau.
Nhà sản xuất liệt kê truyền phát, Structured Outputs và gọi hàm, cùng với tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, trình thông dịch mã, công cụ shell và áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Đầu ra của mô hình nền vẫn là văn bản; công cụ tạo hình ảnh là một thao tác riêng. Ứng dụng xác định các công cụ sẵn có, thực thi thao tác của mình và trả về kết quả để mô hình tiếp tục. Tài liệu GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, giữ trạng thái suy luận giữa các lần gọi và cô đọng cuộc hội thoại dài.
Hãy đưa cho mô hình tiêu chí hoàn tất rõ ràng và bằng chứng cần dùng để kiểm tra kết quả. Khi rà soát mã, yêu cầu nêu hành vi chịu ảnh hưởng và giải thích cụ thể từng vấn đề đáng kể. Khi ra quyết định từ tài liệu, yêu cầu trình bày các dữ kiện đã cung cấp, phương án được chọn và các điều kiện mà kết luận phụ thuộc vào. Sản phẩm cuối cùng hữu ích phải nêu rõ quyết định cùng cơ sở của nó, để người tiếp theo hoặc bước tiếp theo của ứng dụng có thể hành động dựa trên một kết quả cụ thể.
", "aboutText": "GPT-6.1 Sol Pro là GPT-6.1 Sol của OpenAI ở chế độ suy luận Pro. Mô hình nền được thiết kế cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và công việc chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Pro tăng lượng xử lý của mô hình để xây dựng câu trả lời cuối cùng; chế độ này mô tả cách mô hình được chọn xử lý yêu cầu, còn mức độ suy luận kiểm soát lượng suy luận trong chế độ đó. Sự phân biệt này giữ định danh của GPT-6.1 Sol tách biệt với thiết lập thực thi Pro.\n\nVới một nhiệm vụ kỹ thuật khó, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp hoặc đoạn mã liên quan và những ràng buộc mà thay đổi phải giữ nguyên. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu xem xét hai phương án triển khai, xác định các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng của từng phương án và đề xuất thay đổi kèm lời giải thích ngắn gọn về các đánh đổi. Với phân tích chuyên môn, hãy cung cấp tài liệu, quyết định cần đưa ra và tiêu chí so sánh các lựa chọn. Nếu hình ảnh chứa bằng chứng quan trọng, hãy chỉ rõ thành phần giao diện, sơ đồ hoặc chi tiết mà câu trả lời cần xử lý.\n\nOpenAI công bố cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token cho mô hình nền, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token. Mốc kiến thức được ghi trong tài liệu là ngày 30 tháng Tư năm 2026. Suy luận cũng chiếm dung lượng token, nên đầu vào dài và câu trả lời hiển thị dài vẫn phải chừa chỗ cho phần phân tích của mô hình. Chuẩn bị tài liệu liên quan với nhãn và định nghĩa rõ ràng, đồng thời xác định sản phẩm cần bàn giao: thay đổi mã, bản ghi nhớ quyết định, quy trình hoặc tập hợp kết quả có cấu trúc.\n\nCác mức độ suy luận được tài liệu hóa của mô hình nền là low, medium, high, xhigh và max; mặc định là medium. Mô hình không hỗ trợ none hoặc minimal. OpenAI tài liệu hóa Pro trong Responses API cho công việc khó có thể chấp nhận độ trễ và lượng xử lý bổ sung của mô hình. Với GPT-6.1 Sol, việc gọi công cụ sử dụng Responses; giao diện Chat Completions của nhà sản xuất nhận yêu cầu không có công cụ. Các khác biệt này quan trọng khi thiết kế quy trình quanh mô hình, thay vì coi mọi giao diện và thiết lập suy luận đều có thể thay thế cho nhau.\n\nNhà sản xuất liệt kê truyền phát, Structured Outputs và gọi hàm, cùng với tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, trình thông dịch mã, công cụ shell và áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Đầu ra của mô hình nền vẫn là văn bản; công cụ tạo hình ảnh là một thao tác riêng. Ứng dụng xác định các công cụ sẵn có, thực thi thao tác của mình và trả về kết quả để mô hình tiếp tục. Tài liệu GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, giữ trạng thái suy luận giữa các lần gọi và cô đọng cuộc hội thoại dài.\n\nHãy đưa cho mô hình tiêu chí hoàn tất rõ ràng và bằng chứng cần dùng để kiểm tra kết quả. Khi rà soát mã, yêu cầu nêu hành vi chịu ảnh hưởng và giải thích cụ thể từng vấn đề đáng kể. Khi ra quyết định từ tài liệu, yêu cầu trình bày các dữ kiện đã cung cấp, phương án được chọn và các điều kiện mà kết luận phụ thuộc vào. Sản phẩm cuối cùng hữu ích phải nêu rõ quyết định cùng cơ sở của nó, để người tiếp theo hoặc bước tiếp theo của ứng dụng có thể hành động dựa trên một kết quả cụ thể.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Compare duplicate-prevention designs\n\nCompare two job designs using these supplied facts. A records completion after a remote send. B records 'started' before the send and skips all started jobs. The process may crash before or after the send, and the receiver supports an idempotency key. Propose a recoverable design, explain the failure windows and give scenario checks without performing any sends.A design comparison, proposed state transitions and crash-window checks using the stated receiver capability.Check the proposal handles both unsent started jobs and sends completed before local recording.openai/gpt-6.1-sol-proGPT-6.1 Sol ở chế độ suy luận Pro dành cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và phân tích chuyên môn. Pro tăng lượng xử lý của mô hình trước câu trả lời cuối cùng, trong khi mô hình nền xử lý văn bản, hình ảnh và tạo văn bản.
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-6.1 Sol Pro là GPT-6.1 Sol của OpenAI ở chế độ suy luận Pro. Mô hình nền được thiết kế cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và công việc chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Pro tăng lượng xử lý của mô hình để xây dựng câu trả lời cuối cùng; chế độ này mô tả cách mô hình được chọn xử lý yêu cầu, còn mức độ suy luận kiểm soát lượng suy luận trong chế độ đó. Sự phân biệt này giữ định danh của GPT-6.1 Sol tách biệt với thiết lập thực thi Pro.
Với một nhiệm vụ kỹ thuật khó, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp hoặc đoạn mã liên quan và những ràng buộc mà thay đổi phải giữ nguyên. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu xem xét hai phương án triển khai, xác định các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng của từng phương án và đề xuất thay đổi kèm lời giải thích ngắn gọn về các đánh đổi. Với phân tích chuyên môn, hãy cung cấp tài liệu, quyết định cần đưa ra và tiêu chí so sánh các lựa chọn. Nếu hình ảnh chứa bằng chứng quan trọng, hãy chỉ rõ thành phần giao diện, sơ đồ hoặc chi tiết mà câu trả lời cần xử lý.
OpenAI công bố cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token cho mô hình nền, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token. Mốc kiến thức được ghi trong tài liệu là ngày 30 tháng Tư năm 2026. Suy luận cũng chiếm dung lượng token, nên đầu vào dài và câu trả lời hiển thị dài vẫn phải chừa chỗ cho phần phân tích của mô hình. Chuẩn bị tài liệu liên quan với nhãn và định nghĩa rõ ràng, đồng thời xác định sản phẩm cần bàn giao: thay đổi mã, bản ghi nhớ quyết định, quy trình hoặc tập hợp kết quả có cấu trúc.
Các mức độ suy luận được tài liệu hóa của mô hình nền là low, medium, high, xhigh và max; mặc định là medium. Mô hình không hỗ trợ none hoặc minimal. OpenAI tài liệu hóa Pro trong Responses API cho công việc khó có thể chấp nhận độ trễ và lượng xử lý bổ sung của mô hình. Với GPT-6.1 Sol, việc gọi công cụ sử dụng Responses; giao diện Chat Completions của nhà sản xuất nhận yêu cầu không có công cụ. Các khác biệt này quan trọng khi thiết kế quy trình quanh mô hình, thay vì coi mọi giao diện và thiết lập suy luận đều có thể thay thế cho nhau.
Nhà sản xuất liệt kê truyền phát, Structured Outputs và gọi hàm, cùng với tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, trình thông dịch mã, công cụ shell và áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Đầu ra của mô hình nền vẫn là văn bản; công cụ tạo hình ảnh là một thao tác riêng. Ứng dụng xác định các công cụ sẵn có, thực thi thao tác của mình và trả về kết quả để mô hình tiếp tục. Tài liệu GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, giữ trạng thái suy luận giữa các lần gọi và cô đọng cuộc hội thoại dài.
Hãy đưa cho mô hình tiêu chí hoàn tất rõ ràng và bằng chứng cần dùng để kiểm tra kết quả. Khi rà soát mã, yêu cầu nêu hành vi chịu ảnh hưởng và giải thích cụ thể từng vấn đề đáng kể. Khi ra quyết định từ tài liệu, yêu cầu trình bày các dữ kiện đã cung cấp, phương án được chọn và các điều kiện mà kết luận phụ thuộc vào. Sản phẩm cuối cùng hữu ích phải nêu rõ quyết định cùng cơ sở của nó, để người tiếp theo hoặc bước tiếp theo của ứng dụng có thể hành động dựa trên một kết quả cụ thể.
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-6.1-sol-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 $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.005 / 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 $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.005 / 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 $0.008 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.01 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-6.1-sol-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-6.1-sol-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-6.1-sol-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-6.1-sol-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
openai/gpt-6.1-sol-proGPT-6.1 Sol ở chế độ suy luận Pro dành cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và phân tích chuyên môn. Pro tăng lượng xử lý của mô hình trước câu trả lời cuối cùng, trong khi mô hình nền xử lý văn bản, hình ảnh và tạo văn bản.
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-6.1 Sol Pro là GPT-6.1 Sol của OpenAI ở chế độ suy luận Pro. Mô hình nền được thiết kế cho lập trình phức tạp, thao tác máy tính và công việc chuyên môn. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. Pro tăng lượng xử lý của mô hình để xây dựng câu trả lời cuối cùng; chế độ này mô tả cách mô hình được chọn xử lý yêu cầu, còn mức độ suy luận kiểm soát lượng suy luận trong chế độ đó. Sự phân biệt này giữ định danh của GPT-6.1 Sol tách biệt với thiết lập thực thi Pro.
Với một nhiệm vụ kỹ thuật khó, hãy cung cấp hành vi cần có, các tệp hoặc đoạn mã liên quan và những ràng buộc mà thay đổi phải giữ nguyên. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu xem xét hai phương án triển khai, xác định các thành phần phụ thuộc chịu ảnh hưởng của từng phương án và đề xuất thay đổi kèm lời giải thích ngắn gọn về các đánh đổi. Với phân tích chuyên môn, hãy cung cấp tài liệu, quyết định cần đưa ra và tiêu chí so sánh các lựa chọn. Nếu hình ảnh chứa bằng chứng quan trọng, hãy chỉ rõ thành phần giao diện, sơ đồ hoặc chi tiết mà câu trả lời cần xử lý.
OpenAI công bố cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token cho mô hình nền, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token. Mốc kiến thức được ghi trong tài liệu là ngày 30 tháng Tư năm 2026. Suy luận cũng chiếm dung lượng token, nên đầu vào dài và câu trả lời hiển thị dài vẫn phải chừa chỗ cho phần phân tích của mô hình. Chuẩn bị tài liệu liên quan với nhãn và định nghĩa rõ ràng, đồng thời xác định sản phẩm cần bàn giao: thay đổi mã, bản ghi nhớ quyết định, quy trình hoặc tập hợp kết quả có cấu trúc.
Các mức độ suy luận được tài liệu hóa của mô hình nền là low, medium, high, xhigh và max; mặc định là medium. Mô hình không hỗ trợ none hoặc minimal. OpenAI tài liệu hóa Pro trong Responses API cho công việc khó có thể chấp nhận độ trễ và lượng xử lý bổ sung của mô hình. Với GPT-6.1 Sol, việc gọi công cụ sử dụng Responses; giao diện Chat Completions của nhà sản xuất nhận yêu cầu không có công cụ. Các khác biệt này quan trọng khi thiết kế quy trình quanh mô hình, thay vì coi mọi giao diện và thiết lập suy luận đều có thể thay thế cho nhau.
Nhà sản xuất liệt kê truyền phát, Structured Outputs và gọi hàm, cùng với tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo hình ảnh, trình thông dịch mã, công cụ shell và áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Đầu ra của mô hình nền vẫn là văn bản; công cụ tạo hình ảnh là một thao tác riêng. Ứng dụng xác định các công cụ sẵn có, thực thi thao tác của mình và trả về kết quả để mô hình tiếp tục. Tài liệu GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, giữ trạng thái suy luận giữa các lần gọi và cô đọng cuộc hội thoại dài.
Hãy đưa cho mô hình tiêu chí hoàn tất rõ ràng và bằng chứng cần dùng để kiểm tra kết quả. Khi rà soát mã, yêu cầu nêu hành vi chịu ảnh hưởng và giải thích cụ thể từng vấn đề đáng kể. Khi ra quyết định từ tài liệu, yêu cầu trình bày các dữ kiện đã cung cấp, phương án được chọn và các điều kiện mà kết luận phụ thuộc vào. Sản phẩm cuối cùng hữu ích phải nêu rõ quyết định cùng cơ sở của nó, để người tiếp theo hoặc bước tiếp theo của ứng dụng có thể hành động dựa trên một kết quả cụ thể.
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-6.1-sol-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 $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.005 / 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 $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.005 / 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 $0.008 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.01 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "openai/gpt-6.1-sol-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-6.1-sol-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-6.1-sol-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-6.1-sol-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Compare duplicate-prevention designs\n\nCompare two job designs using these supplied facts. A records completion after a remote send. B records 'started' before the send and skips all started jobs. The process may crash before or after the send, and the receiver supports an idempotency key. Propose a recoverable design, explain the failure windows and give scenario checks without performing any sends.A design comparison, proposed state transitions and crash-window checks using the stated receiver capability.Check the proposal handles both unsent started jobs and sends completed before local recording.