o3-mini (High) chỉ o3-mini của OpenAI với nỗ lực suy luận cao. Mô hình cơ sở là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung tác vụ STEM, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận và trả văn bản. High xác định thiết lập suy luận, giữ mã mô hình o3-mini cơ sở thay vì tạo bộ trọng số mô hình độc lập mới.
Với vấn đề kỹ thuật, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa và điều kiện quyết định câu trả lời hợp lệ. Tác vụ minh họa là xét thuật toán với nhiều trường hợp đầu vào, giải thích quan hệ giữa các trường hợp và đề xuất giải pháp tuân thủ ràng buộc đã nêu. Với toán học, xác định miền của biến, kết quả cần có và ký hiệu hoặc độ chính xác cần trong câu trả lời cuối.
Nhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high cho o3-mini. Biến thể High dành thêm phân tích cho câu hỏi và có thể mất lâu hơn để trả kết quả. Điều này tách biệt với độ dài câu trả lời: tác vụ có thể yêu cầu kết luận ngắn gọn ngay cả khi câu hỏi nền cần suy luận đầy đủ hơn. Cho mô hình mục tiêu rõ, ràng buộc chặt và bằng chứng cần để đánh giá kết luận.
Đặc tả của OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Đây là mô hình chỉ nhận văn bản, không hỗ trợ thị giác. Nếu vấn đề xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp thông tin liên quan dưới dạng điều kiện bằng văn bản. Chừa chỗ cho suy luận và kết quả hiển thị cần có trong ngữ cảnh sẵn có.
Nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch, truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm và đầu vào/tìm kiếm tệp. Bản phát hành còn ghi thông điệp developer cho chỉ dẫn và ngữ cảnh. Bộ công cụ trong thẻ mô hình gồm hàm, tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các thao tác công cụ đó tách biệt với đầu vào và đầu ra văn bản của mô hình; ứng dụng thực thi hành động và trả kết quả thực tế.
Xác định thành phẩm cuối và cách kiểm tra nó. Yêu cầu cách triển khai, công thức, so sánh hoặc kết quả có cấu trúc được đề xuất, trong đó chỉ rõ các điều kiện hỗ trợ nó. Với lượt tiếp theo, cung cấp bằng chứng mới và nêu phần lời giải cần sửa. Câu trả lời cuối hữu ích gắn kết luận với vấn đề gốc và phân biệt phép tính hoặc thao tác công cụ đã hoàn tất với thứ vẫn chỉ là đề xuất.
", "aboutText": "o3-mini (High) chỉ o3-mini của OpenAI với nỗ lực suy luận cao. Mô hình cơ sở là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung tác vụ STEM, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận và trả văn bản. High xác định thiết lập suy luận, giữ mã mô hình o3-mini cơ sở thay vì tạo bộ trọng số mô hình độc lập mới.\n\nVới vấn đề kỹ thuật, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa và điều kiện quyết định câu trả lời hợp lệ. Tác vụ minh họa là xét thuật toán với nhiều trường hợp đầu vào, giải thích quan hệ giữa các trường hợp và đề xuất giải pháp tuân thủ ràng buộc đã nêu. Với toán học, xác định miền của biến, kết quả cần có và ký hiệu hoặc độ chính xác cần trong câu trả lời cuối.\n\nNhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high cho o3-mini. Biến thể High dành thêm phân tích cho câu hỏi và có thể mất lâu hơn để trả kết quả. Điều này tách biệt với độ dài câu trả lời: tác vụ có thể yêu cầu kết luận ngắn gọn ngay cả khi câu hỏi nền cần suy luận đầy đủ hơn. Cho mô hình mục tiêu rõ, ràng buộc chặt và bằng chứng cần để đánh giá kết luận.\n\nĐặc tả của OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Đây là mô hình chỉ nhận văn bản, không hỗ trợ thị giác. Nếu vấn đề xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp thông tin liên quan dưới dạng điều kiện bằng văn bản. Chừa chỗ cho suy luận và kết quả hiển thị cần có trong ngữ cảnh sẵn có.\n\nNhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch, truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm và đầu vào/tìm kiếm tệp. Bản phát hành còn ghi thông điệp developer cho chỉ dẫn và ngữ cảnh. Bộ công cụ trong thẻ mô hình gồm hàm, tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các thao tác công cụ đó tách biệt với đầu vào và đầu ra văn bản của mô hình; ứng dụng thực thi hành động và trả kết quả thực tế.\n\nXác định thành phẩm cuối và cách kiểm tra nó. Yêu cầu cách triển khai, công thức, so sánh hoặc kết quả có cấu trúc được đề xuất, trong đó chỉ rõ các điều kiện hỗ trợ nó. Với lượt tiếp theo, cung cấp bằng chứng mới và nêu phần lời giải cần sửa. Câu trả lời cuối hữu ích gắn kết luận với vấn đề gốc và phân biệt phép tính hoặc thao tác công cụ đã hoàn tất với thứ vẫn chỉ là đề xuất.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Check an algorithm on boundary cases\n\nA binary-search function starts with lo=0 and hi=len(items), then reads items[mid] while lo <= hi. Analyze the boundary error for an empty sorted list and for a target above all elements. Propose a consistent inclusive-bound version in Python and tests for empty, singleton, found and missing cases. Return a concise explanation with code.A boundary-error explanation, corrected binary search and tests covering the named cases.The code never indexes an empty list or index len(items), and every loop iteration shrinks the search interval.openai/o3-mini-higho3-mini với nỗ lực suy luận High cho toán học, khoa học và lập trình dựa trên văn bản. Mô hình trả văn bản, hỗ trợ truyền theo luồng, gọi hàm và Structured Outputs, với thiết lập suy luận cao hơn cho các điều kiện liên quan nhau trong tác vụ.
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.
o3-mini (High) chỉ o3-mini của OpenAI với nỗ lực suy luận cao. Mô hình cơ sở là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung tác vụ STEM, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận và trả văn bản. High xác định thiết lập suy luận, giữ mã mô hình o3-mini cơ sở thay vì tạo bộ trọng số mô hình độc lập mới.
Với vấn đề kỹ thuật, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa và điều kiện quyết định câu trả lời hợp lệ. Tác vụ minh họa là xét thuật toán với nhiều trường hợp đầu vào, giải thích quan hệ giữa các trường hợp và đề xuất giải pháp tuân thủ ràng buộc đã nêu. Với toán học, xác định miền của biến, kết quả cần có và ký hiệu hoặc độ chính xác cần trong câu trả lời cuối.
Nhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high cho o3-mini. Biến thể High dành thêm phân tích cho câu hỏi và có thể mất lâu hơn để trả kết quả. Điều này tách biệt với độ dài câu trả lời: tác vụ có thể yêu cầu kết luận ngắn gọn ngay cả khi câu hỏi nền cần suy luận đầy đủ hơn. Cho mô hình mục tiêu rõ, ràng buộc chặt và bằng chứng cần để đánh giá kết luận.
Đặc tả của OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Đây là mô hình chỉ nhận văn bản, không hỗ trợ thị giác. Nếu vấn đề xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp thông tin liên quan dưới dạng điều kiện bằng văn bản. Chừa chỗ cho suy luận và kết quả hiển thị cần có trong ngữ cảnh sẵn có.
Nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch, truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm và đầu vào/tìm kiếm tệp. Bản phát hành còn ghi thông điệp developer cho chỉ dẫn và ngữ cảnh. Bộ công cụ trong thẻ mô hình gồm hàm, tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các thao tác công cụ đó tách biệt với đầu vào và đầu ra văn bản của mô hình; ứng dụng thực thi hành động và trả kết quả thực tế.
Xác định thành phẩm cuối và cách kiểm tra nó. Yêu cầu cách triển khai, công thức, so sánh hoặc kết quả có cấu trúc được đề xuất, trong đó chỉ rõ các điều kiện hỗ trợ nó. Với lượt tiếp theo, cung cấp bằng chứng mới và nêu phần lời giải cần sửa. Câu trả lời cuối hữu ích gắn kết luận với vấn đề gốc và phân biệt phép tính hoặc thao tác công cụ đã hoàn tất với thứ vẫn chỉ là đề xuất.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/o3-mini-high | 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 $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0088 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0011 / 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 $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0088 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0011 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/o3-mini-high", "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/o3-mini-high',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/o3-mini-high',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/o3-mini-high
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
openai/o3-mini-higho3-mini với nỗ lực suy luận High cho toán học, khoa học và lập trình dựa trên văn bản. Mô hình trả văn bản, hỗ trợ truyền theo luồng, gọi hàm và Structured Outputs, với thiết lập suy luận cao hơn cho các điều kiện liên quan nhau trong tác vụ.
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.
o3-mini (High) chỉ o3-mini của OpenAI với nỗ lực suy luận cao. Mô hình cơ sở là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung tác vụ STEM, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận và trả văn bản. High xác định thiết lập suy luận, giữ mã mô hình o3-mini cơ sở thay vì tạo bộ trọng số mô hình độc lập mới.
Với vấn đề kỹ thuật, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa và điều kiện quyết định câu trả lời hợp lệ. Tác vụ minh họa là xét thuật toán với nhiều trường hợp đầu vào, giải thích quan hệ giữa các trường hợp và đề xuất giải pháp tuân thủ ràng buộc đã nêu. Với toán học, xác định miền của biến, kết quả cần có và ký hiệu hoặc độ chính xác cần trong câu trả lời cuối.
Nhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high cho o3-mini. Biến thể High dành thêm phân tích cho câu hỏi và có thể mất lâu hơn để trả kết quả. Điều này tách biệt với độ dài câu trả lời: tác vụ có thể yêu cầu kết luận ngắn gọn ngay cả khi câu hỏi nền cần suy luận đầy đủ hơn. Cho mô hình mục tiêu rõ, ràng buộc chặt và bằng chứng cần để đánh giá kết luận.
Đặc tả của OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Đây là mô hình chỉ nhận văn bản, không hỗ trợ thị giác. Nếu vấn đề xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp thông tin liên quan dưới dạng điều kiện bằng văn bản. Chừa chỗ cho suy luận và kết quả hiển thị cần có trong ngữ cảnh sẵn có.
Nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch, truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm và đầu vào/tìm kiếm tệp. Bản phát hành còn ghi thông điệp developer cho chỉ dẫn và ngữ cảnh. Bộ công cụ trong thẻ mô hình gồm hàm, tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các thao tác công cụ đó tách biệt với đầu vào và đầu ra văn bản của mô hình; ứng dụng thực thi hành động và trả kết quả thực tế.
Xác định thành phẩm cuối và cách kiểm tra nó. Yêu cầu cách triển khai, công thức, so sánh hoặc kết quả có cấu trúc được đề xuất, trong đó chỉ rõ các điều kiện hỗ trợ nó. Với lượt tiếp theo, cung cấp bằng chứng mới và nêu phần lời giải cần sửa. Câu trả lời cuối hữu ích gắn kết luận với vấn đề gốc và phân biệt phép tính hoặc thao tác công cụ đã hoàn tất với thứ vẫn chỉ là đề xuất.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/o3-mini-high | 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 $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0088 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0011 / 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 $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0088 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0011 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "openai/o3-mini-high",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/o3-mini-high', '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/o3-mini-high', '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/o3-mini-high
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Check an algorithm on boundary cases\n\nA binary-search function starts with lo=0 and hi=len(items), then reads items[mid] while lo <= hi. Analyze the boundary error for an empty sorted list and for a target above all elements. Propose a consistent inclusive-bound version in Python and tests for empty, singleton, found and missing cases. Return a concise explanation with code.A boundary-error explanation, corrected binary search and tests covering the named cases.The code never indexes an empty list or index len(items), and every loop iteration shrinks the search interval.