o4-mini (High) chỉ o4-mini của OpenAI với mức nỗ lực suy luận cao. Mô hình nền là mô hình suy luận dòng o nhỏ hơn, tập trung vào lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. High mô tả mức suy luận áp dụng cho nhiệm vụ, giữ định danh o4-mini nền tách biệt với một phiên bản mô hình độc lập mới.
Ứng dụng thực tế là vấn đề kỹ thuật có nhiều điều kiện tác động đến lời giải. Cung cấp đầy đủ đề bài, mã hoặc định nghĩa toán học liên quan và các ràng buộc câu trả lời phải đáp ứng. Yêu cầu minh họa có thể so sánh hai cách tiếp cận thuật toán, giải thích điều kiện mỗi cách phụ thuộc và đề xuất giải pháp gắn với đầu vào, kết quả đã xác định. Yêu cầu kết luận cuối cùng kèm theo bằng chứng cần để kiểm tra, thay vì quy định từng suy nghĩ nội bộ.
Với nhiệm vụ hình ảnh, cung cấp sơ đồ, biểu đồ hoặc ảnh chụp màn hình và giải thích chi tiết quan trọng. Thông tin phát hành o3/o4-mini của nhà sản xuất mô tả suy luận với hình ảnh và sử dụng công cụ khi chúng đóng góp bằng chứng hữu ích. Câu hỏi viết có thể kết nối quan hệ hình ảnh với điều kiện toán học hoặc kỹ thuật. Khi môi trường cung cấp phép tính hoặc kết quả công cụ khác, giữ đầu ra thực tế để quyết định tiếp theo có cơ sở cụ thể.
Thông số o4-mini 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 Sáu năm 2024. Suy luận và câu trả lời hiển thị đều dùng không gian token. Mức nỗ lực cao dành thêm công việc suy luận cho nhiệm vụ và có thể cần nhiều thời gian hơn; điều đó tách biệt với độ dài hoặc định dạng câu trả lời cuối được yêu cầu. Tổ chức tài liệu hữu ích và chừa chỗ cho cả phân tích lẫn kết quả.
Nhà sản xuất liệt kê giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền luồng, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và hình ảnh, tìm kiếm tệp, lưu đệm prompt và khả năng tinh chỉnh mô hình. Công cụ được công bố gồm hàm, tìm kiếm tệp, diễn giải mã, kết nối MCP và tìm kiếm web. Ứng dụng cung cấp thao tác, thực hiện hành động riêng và trả kết quả thực tế; đầu ra trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.
Xác định tiêu chí hoàn tất phù hợp nhiệm vụ. Với chương trình, yêu cầu hành vi liên quan, thay đổi được đề xuất và kết quả kiểm tra thực sự đã thực hiện. Với phân tích toán học hoặc hình ảnh, nêu ký hiệu, độ chính xác hoặc kết luận cần có và những điều kiện hỗ trợ. Sản phẩm cuối hữu ích là giải pháp cụ thể, đề xuất mã hoặc lời giải thích có cấu trúc với các lựa chọn quan trọng có thể đối chiếu cùng vấn đề và bằng chứng được cung cấp.
", "aboutText": "o4-mini (High) chỉ o4-mini của OpenAI với mức nỗ lực suy luận cao. Mô hình nền là mô hình suy luận dòng o nhỏ hơn, tập trung vào lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. High mô tả mức suy luận áp dụng cho nhiệm vụ, giữ định danh o4-mini nền tách biệt với một phiên bản mô hình độc lập mới.\n\nỨng dụng thực tế là vấn đề kỹ thuật có nhiều điều kiện tác động đến lời giải. Cung cấp đầy đủ đề bài, mã hoặc định nghĩa toán học liên quan và các ràng buộc câu trả lời phải đáp ứng. Yêu cầu minh họa có thể so sánh hai cách tiếp cận thuật toán, giải thích điều kiện mỗi cách phụ thuộc và đề xuất giải pháp gắn với đầu vào, kết quả đã xác định. Yêu cầu kết luận cuối cùng kèm theo bằng chứng cần để kiểm tra, thay vì quy định từng suy nghĩ nội bộ.\n\nVới nhiệm vụ hình ảnh, cung cấp sơ đồ, biểu đồ hoặc ảnh chụp màn hình và giải thích chi tiết quan trọng. Thông tin phát hành o3/o4-mini của nhà sản xuất mô tả suy luận với hình ảnh và sử dụng công cụ khi chúng đóng góp bằng chứng hữu ích. Câu hỏi viết có thể kết nối quan hệ hình ảnh với điều kiện toán học hoặc kỹ thuật. Khi môi trường cung cấp phép tính hoặc kết quả công cụ khác, giữ đầu ra thực tế để quyết định tiếp theo có cơ sở cụ thể.\n\nThông số o4-mini 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 Sáu năm 2024. Suy luận và câu trả lời hiển thị đều dùng không gian token. Mức nỗ lực cao dành thêm công việc suy luận cho nhiệm vụ và có thể cần nhiều thời gian hơn; điều đó tách biệt với độ dài hoặc định dạng câu trả lời cuối được yêu cầu. Tổ chức tài liệu hữu ích và chừa chỗ cho cả phân tích lẫn kết quả.\n\nNhà sản xuất liệt kê giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền luồng, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và hình ảnh, tìm kiếm tệp, lưu đệm prompt và khả năng tinh chỉnh mô hình. Công cụ được công bố gồm hàm, tìm kiếm tệp, diễn giải mã, kết nối MCP và tìm kiếm web. Ứng dụng cung cấp thao tác, thực hiện hành động riêng và trả kết quả thực tế; đầu ra trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.\n\nXác định tiêu chí hoàn tất phù hợp nhiệm vụ. Với chương trình, yêu cầu hành vi liên quan, thay đổi được đề xuất và kết quả kiểm tra thực sự đã thực hiện. Với phân tích toán học hoặc hình ảnh, nêu ký hiệu, độ chính xác hoặc kết luận cần có và những điều kiện hỗ trợ. Sản phẩm cuối hữu ích là giải pháp cụ thể, đề xuất mã hoặc lời giải thích có cấu trúc với các lựa chọn quan trọng có thể đối chiếu cùng vấn đề và bằng chứng được cung cấp.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.openai/o4-mini-higho4-mini với mức suy luận High dành cho lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh có các điều kiện liên kết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và trả văn bản, với công cụ được cung cấp qua môi trường làm việc của ứng dụng.
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.
o4-mini (High) chỉ o4-mini của OpenAI với mức nỗ lực suy luận cao. Mô hình nền là mô hình suy luận dòng o nhỏ hơn, tập trung vào lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. High mô tả mức suy luận áp dụng cho nhiệm vụ, giữ định danh o4-mini nền tách biệt với một phiên bản mô hình độc lập mới.
Ứng dụng thực tế là vấn đề kỹ thuật có nhiều điều kiện tác động đến lời giải. Cung cấp đầy đủ đề bài, mã hoặc định nghĩa toán học liên quan và các ràng buộc câu trả lời phải đáp ứng. Yêu cầu minh họa có thể so sánh hai cách tiếp cận thuật toán, giải thích điều kiện mỗi cách phụ thuộc và đề xuất giải pháp gắn với đầu vào, kết quả đã xác định. Yêu cầu kết luận cuối cùng kèm theo bằng chứng cần để kiểm tra, thay vì quy định từng suy nghĩ nội bộ.
Với nhiệm vụ hình ảnh, cung cấp sơ đồ, biểu đồ hoặc ảnh chụp màn hình và giải thích chi tiết quan trọng. Thông tin phát hành o3/o4-mini của nhà sản xuất mô tả suy luận với hình ảnh và sử dụng công cụ khi chúng đóng góp bằng chứng hữu ích. Câu hỏi viết có thể kết nối quan hệ hình ảnh với điều kiện toán học hoặc kỹ thuật. Khi môi trường cung cấp phép tính hoặc kết quả công cụ khác, giữ đầu ra thực tế để quyết định tiếp theo có cơ sở cụ thể.
Thông số o4-mini 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 Sáu năm 2024. Suy luận và câu trả lời hiển thị đều dùng không gian token. Mức nỗ lực cao dành thêm công việc suy luận cho nhiệm vụ và có thể cần nhiều thời gian hơn; điều đó tách biệt với độ dài hoặc định dạng câu trả lời cuối được yêu cầu. Tổ chức tài liệu hữu ích và chừa chỗ cho cả phân tích lẫn kết quả.
Nhà sản xuất liệt kê giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền luồng, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và hình ảnh, tìm kiếm tệp, lưu đệm prompt và khả năng tinh chỉnh mô hình. Công cụ được công bố gồm hàm, tìm kiếm tệp, diễn giải mã, kết nối MCP và tìm kiếm web. Ứng dụng cung cấp thao tác, thực hiện hành động riêng và trả kết quả thực tế; đầu ra trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.
Xác định tiêu chí hoàn tất phù hợp nhiệm vụ. Với chương trình, yêu cầu hành vi liên quan, thay đổi được đề xuất và kết quả kiểm tra thực sự đã thực hiện. Với phân tích toán học hoặc hình ảnh, nêu ký hiệu, độ chính xác hoặc kết luận cần có và những điều kiện hỗ trợ. Sản phẩm cuối hữu ích là giải pháp cụ thể, đề xuất mã hoặc lời giải thích có cấu trúc với các lựa chọn quan trọng có thể đối chiếu cùng vấn đề và bằng chứng được 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/o4-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 $0.00055 / 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 $0.00055 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/o4-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/o4-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/o4-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/o4-mini-high
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
openai/o4-mini-higho4-mini với mức suy luận High dành cho lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh có các điều kiện liên kết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và trả văn bản, với công cụ được cung cấp qua môi trường làm việc của ứng dụng.
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.
o4-mini (High) chỉ o4-mini của OpenAI với mức nỗ lực suy luận cao. Mô hình nền là mô hình suy luận dòng o nhỏ hơn, tập trung vào lập trình, toán học và nhiệm vụ hình ảnh. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh và tạo văn bản. High mô tả mức suy luận áp dụng cho nhiệm vụ, giữ định danh o4-mini nền tách biệt với một phiên bản mô hình độc lập mới.
Ứng dụng thực tế là vấn đề kỹ thuật có nhiều điều kiện tác động đến lời giải. Cung cấp đầy đủ đề bài, mã hoặc định nghĩa toán học liên quan và các ràng buộc câu trả lời phải đáp ứng. Yêu cầu minh họa có thể so sánh hai cách tiếp cận thuật toán, giải thích điều kiện mỗi cách phụ thuộc và đề xuất giải pháp gắn với đầu vào, kết quả đã xác định. Yêu cầu kết luận cuối cùng kèm theo bằng chứng cần để kiểm tra, thay vì quy định từng suy nghĩ nội bộ.
Với nhiệm vụ hình ảnh, cung cấp sơ đồ, biểu đồ hoặc ảnh chụp màn hình và giải thích chi tiết quan trọng. Thông tin phát hành o3/o4-mini của nhà sản xuất mô tả suy luận với hình ảnh và sử dụng công cụ khi chúng đóng góp bằng chứng hữu ích. Câu hỏi viết có thể kết nối quan hệ hình ảnh với điều kiện toán học hoặc kỹ thuật. Khi môi trường cung cấp phép tính hoặc kết quả công cụ khác, giữ đầu ra thực tế để quyết định tiếp theo có cơ sở cụ thể.
Thông số o4-mini 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 Sáu năm 2024. Suy luận và câu trả lời hiển thị đều dùng không gian token. Mức nỗ lực cao dành thêm công việc suy luận cho nhiệm vụ và có thể cần nhiều thời gian hơn; điều đó tách biệt với độ dài hoặc định dạng câu trả lời cuối được yêu cầu. Tổ chức tài liệu hữu ích và chừa chỗ cho cả phân tích lẫn kết quả.
Nhà sản xuất liệt kê giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền luồng, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và hình ảnh, tìm kiếm tệp, lưu đệm prompt và khả năng tinh chỉnh mô hình. Công cụ được công bố gồm hàm, tìm kiếm tệp, diễn giải mã, kết nối MCP và tìm kiếm web. Ứng dụng cung cấp thao tác, thực hiện hành động riêng và trả kết quả thực tế; đầu ra trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.
Xác định tiêu chí hoàn tất phù hợp nhiệm vụ. Với chương trình, yêu cầu hành vi liên quan, thay đổi được đề xuất và kết quả kiểm tra thực sự đã thực hiện. Với phân tích toán học hoặc hình ảnh, nêu ký hiệu, độ chính xác hoặc kết luận cần có và những điều kiện hỗ trợ. Sản phẩm cuối hữu ích là giải pháp cụ thể, đề xuất mã hoặc lời giải thích có cấu trúc với các lựa chọn quan trọng có thể đối chiếu cùng vấn đề và bằng chứng được 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/o4-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 $0.00055 / 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 $0.00055 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "openai/o4-mini-high",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/o4-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/o4-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/o4-mini-high
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Choose a pair-sum algorithm\n\nDesign a Python function has_pair(nums, target) that returns whether two distinct list positions sum to target. Inputs are integers; duplicates are allowed; do not mutate the list. Compare a quadratic scan with a set-based approach, return the chosen implementation and tests for [3,3], target 6, a single 3 and an empty list.A concise complexity comparison, an implementation and tests demonstrating distinct-position handling and duplicate values.Check that [3,3] can succeed while a single [3] cannot reuse the same position.