OpenAI: GPT-6 Sol
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- Ailoot · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgpt-6-sol - Ailoot · OpenAI Responses
POST /v1/responsesgpt-6-sol - Ailoot · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgpt-6-sol - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgpt-6-sol - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgpt-6-sol - Ailoot Ultra · OpenAI Responses
POST /v1/responsesgpt-6-sol - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsopenai/gpt-6-sol - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesopenai/gpt-6-sol - Ailoot Ultra · OpenAI Responses
POST /v1/responsesopenai/gpt-6-sol
關於模型
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。
持續推進程式開發工作
GPT-6 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式開發與多步驟工具任務的模型。它接收文字與圖片,回傳文字。適合將個別回答轉換成操作,再把操作結果帶入下一個解題步驟的工作。
模型支援串流輸出、結構化輸出及函式呼叫,可依需求選擇成果形式,例如說明、準備好的文字,或具有預定結構的資料。當任務需要外部操作時,模型會使用已提供的工具組合。
推理與所選格式
可設定 none、low、medium、high、xhigh 及 max,預設為 medium。none 表示不進行推理的處理方式,其餘等級設定解題強度;最終回答的篇幅與風格則另行指定。
製造商另提供一般及延伸執行模式,與推理強度分開設定。預設為一般模式;延伸模式會為困難任務投入額外工作,可能需要更多時間與 token。模式指定處理方式,強度等級則指定其中的分析深度。這項模式選擇適用於 Responses,並需應用程式提供相應支援;目前的 Ailoot 方法是否可用,尚未另外確認。
結合推理與工具時,應使用 Responses。在 Chat Completions 格式中,只有 none 支援函式呼叫。這是此模型的重要特性:格式與模式的選擇,決定能否在同一流程中結合推理與操作。
資料與容量限制
製造商標示的上下文視窗為 1 050 000 token,最大輸入量為 922 000,最大輸出量為 128 000 token。知識截止日為四月 20 日(2026 年)。圖片屬於輸入資料,Sol 直接產生的成果仍為文字。
大型請求必須同時考慮原始資料與歷史內容。內部推理也占用輸出預算,因此不可將輸出上限理解為保證能看到同樣長的文字。長上下文支援有助於將任務資料保留在同一工作範圍中。
程式碼、搜尋與已連接函式
OpenAI 列有網路與檔案搜尋、程式碼及命令執行、檔案修改、電腦操作,以及工具搜尋。模型可使用這些功能,逐步處理專案,並在準備下一步時納入操作結果。
若有相應連接,製造商也提供獨立的圖片生成工具、技能,以及透過 MCP 使用外部工具的能力。模型直接回覆的內容仍是文字,圖片由另一個工具生成。製造商提供這些能力,並不表示每一種 Ailoot 方法都已接上。
使用自訂函式時,應用程式接收所選操作及引數、執行操作,再將結果傳給模型。支援這種互動不表示所有工具都已連接。個別請求中的函式組合,取決於所選方法與提供的能力。
請求開頭重複的部分支援快取。結構化輸出透過 JSON schema 指定資料形式;遵守格式不能取代內容檢查。長時間任務也提供保留有用狀態及縮減累積上下文的方式。
實用任務
實用任務
英文技術範例
Patch a pagination termination bug
A paginator requests pages with a cursor. Its loop stops only when items is empty, but the service can return a nonempty final page with next_cursor absent. Draft corrected pseudocode preserving every returned item exactly once. Include checks for an empty first page, a full final page without a cursor and two pages with distinct cursors.預期結果
Corrected pagination pseudocode and three behavior checks against the stated response cases.檢查結果
The loop processes the final nonempty page before stopping on its absent next cursor.Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-6-sol
gpt-6-sol入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字 · 圖片
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 輸入
text,image- 輸出
text- 上下文
- 1,050,000 tokens
- 輸出上限
- 128,000 tokens
- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_block[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位system | 類型string|content_block[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型/卡片的確切上限 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop_sequences | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
欄位tools[].description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].input_schema | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位thinking.type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位thinking.budget_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位output_config.effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位metadata | 類型object | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位cache_control | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content 或 type=text 區塊
文字 + 圖片
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text, image |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入;檔案 ID/URLs 需要另有精確支援 |
生命週期: exact retained published method
方法結構與 ID 均為精確值;供應商能力與准入狀態分開。
方案
Ailoot 方法費率
POST /v1/messages- 輸入
- US$0.002 / 1K
- 輸出
- US$0.01 / 1K
- 讀取快取
- US$0.0002 / 1K
- 寫入快取
- US$0.0025 / 1K
- 寫入快取,5 分鐘
- US$0.0025 / 1K tokens
- fast 倍率
- ×2
- flex 倍率
- ×0.5
依請求長度計價 · Anthropic Messages
| 請求大小,tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 請求大小,tokens(0; 272,000] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.01 | 讀取快取US$0.0002 | 寫入快取US$0.0025 | 快取 5 分鐘US$0.0025 | 快取 1 小時基本費率:— |
| 請求大小,tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.015 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率:— |
費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
參考費率詳情
模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。
模型參考費率表
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
請求範例
Ailoot · Anthropic Messages
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gpt-6-sol",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gpt-6-sol",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gpt-6-sol',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
接收並儲存結果
Ailoot · Anthropic Messages
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses gpt-6-sol
gpt-6-sol入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字 · 圖片
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
- 輸入
text,image- 輸出
text- 上下文
- 1,050,000 tokens
- 輸出上限
- 128,000 tokens
- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位input | 類型string|input_item[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function_call, function_call_output | 預設值— |
欄位input[].content | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output;保留實際回傳的 call_id | 預設值— |
欄位input[].output | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output | 預設值— |
欄位max_output_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.summary | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.verbosity | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位include | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位store | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位previous_response_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_key | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
輸入文字或 input_text 部分
文字 + 圖片
{type:input_image,image_url}
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text, image |
參數required | 規格model, input |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入;檔案 ID/URLs 需要另有精確支援 |
生命週期: exact retained published method
方法結構與 ID 均為精確值;供應商能力與准入狀態分開。
方案
Ailoot 方法費率
POST /v1/responses- 輸入
- US$0.002 / 1K
- 輸出
- US$0.01 / 1K
- 讀取快取
- US$0.0002 / 1K
- 寫入快取
- US$0.0025 / 1K
- 寫入快取,5 分鐘
- US$0.0025 / 1K tokens
- fast 倍率
- ×2
- flex 倍率
- ×0.5
依請求長度計價 · OpenAI Responses
| 請求大小,tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 請求大小,tokens(0; 272,000] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.01 | 讀取快取US$0.0002 | 寫入快取US$0.0025 | 快取 5 分鐘US$0.0025 | 快取 1 小時基本費率:— |
| 請求大小,tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.015 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率:— |
費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
參考費率詳情
模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。
模型參考費率表
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
請求範例
Ailoot · OpenAI Responses
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="gpt-6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="gpt-6-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_response()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
接收並儲存結果
Ailoot · OpenAI Responses
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件/項目身分。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位status | 類型string |
欄位output[] | 類型message|reasoning|function_call|other item |
欄位output[].content[] | 類型content part |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-6-sol
gpt-6-sol入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字 · 圖片
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text,image- 輸出
text- 上下文
- 1,050,000 tokens
- 輸出上限
- 128,000 tokens
- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例:system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
文字 + 圖片
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text, image |
參數required | 規格model, messages |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入;檔案 ID/URLs 需要另有精確支援 |
生命週期: exact retained published method
方法結構與 ID 均為精確值;供應商能力與准入狀態分開。
方案
Ailoot 方法費率
POST /v1/chat/completions- 輸入
- US$0.002 / 1K
- 輸出
- US$0.01 / 1K
- 讀取快取
- US$0.0002 / 1K
- 寫入快取
- US$0.0025 / 1K
- 寫入快取,5 分鐘
- US$0.0025 / 1K tokens
- fast 倍率
- ×2
- flex 倍率
- ×0.5
依請求長度計價 · OpenAI Chat
| 請求大小,tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 請求大小,tokens(0; 272,000] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.01 | 讀取快取US$0.0002 | 寫入快取US$0.0025 | 快取 5 分鐘US$0.0025 | 快取 1 小時基本費率:— |
| 請求大小,tokens(272,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.015 | 讀取快取US$0.0004 | 寫入快取US$0.005 | 快取 5 分鐘US$0.005 | 快取 1 小時基本費率:— |
費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
參考費率詳情
模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。
模型參考費率表
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定OpenAI Responses · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
請求範例
Ailoot · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='gpt-6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
接收並儲存結果
Ailoot · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-6-sol
gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream |
參數control_scope | 規格文字對話;stream 是布林值,預設為 false。 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
方法別名: /chat/completions
生命週期: synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-6-sol","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-6-sol", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-6-sol
gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- json · sse
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 輸入
text- 輸出
json,sse- 輸出格式
- JSON 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: synchronous_or_streamed
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "gpt-6-sol",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-sol', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses gpt-6-sol
gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json or SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 gpt-6-sol | 預設值— |
欄位input | 類型string|input_item[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function_call, function_call_output | 預設值— |
欄位input[].content | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output;保留實際回傳的 call_id | 預設值— |
欄位input[].output | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output | 預設值— |
欄位max_output_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.summary | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.verbosity | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位include | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位store | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位previous_response_id | 類型string | 要求不支援 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 條件: 每次請求都請帶入實際的對話歷史紀錄。 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_key | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
input text or input_text part
文字 + 圖片
{type:input_image,image_url}
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text |
參數required | 規格model, input |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: exact retained published method
請傳送完全相符的模型 ID 與必要欄位。
請保留每個回傳項目及其原始識別碼。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定基礎 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Responses
{
"model": "gpt-6-sol",
"input": [
{
"content": "Hello, how are you?",
"role": "user",
"type": "message"
}
]
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-sol', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-sol', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Responses
json or SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件/項目身分。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位status | 類型string |
欄位output[] | 類型message|reasoning|function_call|other item |
欄位output[].content[] | 類型content part |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-6-sol
openai/gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 openai/gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例:system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
生命週期: synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-sol',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-6-sol
openai/gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 openai/gpt-6-sol | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_block[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位system | 類型string|content_block[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型/卡片的確切上限 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop_sequences | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
欄位tools[].description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].input_schema | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位thinking.type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位thinking.budget_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位output_config.effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位metadata | 類型object | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位cache_control | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content 或 type=text 區塊
文字 + 圖片
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: exact retained published method
請傳送完全相符的模型 ID 與必要欄位。
請保留每個回傳項目及其原始識別碼。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "openai/gpt-6-sol",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
]
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-sol', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-sol', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses openai/gpt-6-sol
openai/gpt-6-solgpt-6-solopenai/gpt-6-sol
入門
GPT-6 Sol 適合複雜程式開發,以及需要工具的多步驟任務。可處理文字與圖片,並調整推理深度。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 openai/gpt-6-sol | 預設值— |
欄位input | 類型string|input_item[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function_call, function_call_output | 預設值— |
欄位input[].content | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位input[].call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output;保留實際回傳的 call_id | 預設值— |
欄位input[].output | 類型string|content_part[] | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function_call_output | 預設值— |
欄位max_output_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning.summary | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位text.verbosity | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位include | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位store | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位previous_response_id | 類型string | 要求不支援 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 條件: 每次請求都請帶入實際的對話歷史紀錄。 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_key | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
輸入文字或 input_text 部分
文字 + 圖片
{type:input_image,image_url}
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數material_types | 規格text |
參數required | 規格model, input |
參數optional_controls | 規格null |
參數content_type | 規格application/json |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: exact retained published method
請傳送完全相符的模型 ID 與必要欄位。
請保留每個回傳項目及其原始識別碼。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
- 推理強度 · high
- 標準費率 推理強度設為 high 時
- 推理強度 · low
- 標準費率 推理強度設為 low 時
- 推理強度 · max
- 標準費率 推理強度設為 max 時
- 推理強度 · medium
- 標準費率 推理強度設為 medium 時
- 推理強度 · none
- 標準費率 推理強度設為 none 時
- 推理強度 · xhigh
- 標準費率 推理強度設為 xhigh 時
Ailoot 費率
各設定的價格
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於272,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於272,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0008 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.01 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Responses
{
"model": "openai/gpt-6-sol",
"input": [
{
"content": "Hello, how are you?",
"role": "user",
"type": "message"
}
]
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-sol', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-sol', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Responses
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件/項目身分。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位status | 類型string |
欄位output[] | 類型message|reasoning|function_call|other item |
欄位output[].content[] | 類型content part |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot gpt-6-sol
Ailoot Ultra gpt-6-sol, openai/gpt-6-sol
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/messages·gpt-6-sol:text,image→textPOST /v1/responses·gpt-6-sol:text,image→textPOST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:text,image→textPOST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:text→textPOST /v1/messages·gpt-6-sol:text→json,ssePOST /v1/responses·gpt-6-sol:text→textPOST /v1/chat/completions·openai/gpt-6-sol:text→textPOST /v1/messages·openai/gpt-6-sol:text→textPOST /v1/responses·openai/gpt-6-sol:text→text- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/messages·gpt-6-sol:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1/responses·gpt-6-sol:model,input,instructions,streamPOST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:model,messages,streamPOST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:model,messages,streamPOST /v1/messages·gpt-6-sol:model,messages,max_tokens,streamPOST /v1/responses·gpt-6-sol:model,input,instructions,streamPOST /v1/chat/completions·openai/gpt-6-sol:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·openai/gpt-6-sol:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1/responses·openai/gpt-6-sol:model,input,instructions,stream- 適用哪些限制?
POST /v1/messages·gpt-6-sol:ctx:1050000;max_out:128000;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1/responses·gpt-6-sol:ctx:1050000;max_out:128000POST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:ctx:1050000;max_out:128000;messages.min_items:1POST /v1/chat/completions·gpt-6-sol:messages.min_items:1POST /v1/chat/completions·openai/gpt-6-sol:messages.min_items:1POST /v1/messages·openai/gpt-6-sol:messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1