GPT-4o (2024-05-13) 是 OpenAI 的 GPT-4o 家族中另外命名的 5 月 13 日快照。其 API 角色結合文字與圖片輸入，以及文字輸出。這個具日期的版本，與之後的 8 月 6 日、11 月 20 日快照，以及音訊專用或會變動的聊天選項保持區別。
實際應用是在書面問題的脈絡中解釋視覺範例。提供截圖、照片、文件圖片或圖解，並指出重要細節。客服請求範例可以結合截圖與使用者困難的描述，再要求相關觀察、缺少的資訊及回覆建議。補上圖片本身無法確立的脈絡。
寫作時，提供原始素材、目標受眾及結果用途。可以要求與提供事實相連的解釋、編輯段落、指示或比較。指出改寫後必須保留的術語與陳述。後續請求應列出要修改的章節，並解釋問題是語氣、長度、遺漏條件，還是關係不清楚。
OpenAI 的 GPT-4o 家族文件列出 128,000 個 token 的上下文視窗。來源素材、對話與生成答案共用可用視窗。保留有用的先前事實，並為回應留出空間。長輸入最好搭配明確問題與來源優先順序，而非要求把每個段落都視為同樣相關。
對於機器可讀結果，OpenAI 的 JSON 模式文件包含 GPT-4o 模型名稱。JSON 模式以有效 JSON 為目標；應用程式仍需檢查必要欄位與其含義。依 schema 提供的回應格式記載於 8 月 6 日快照及其後版本；5 月 13 日流程使用較舊 JSON 模式的區別。若在開發商支援的工具流程中使用函式請求，它與最終文字及應用程式實際執行的操作不同。
準備具有可讀標籤的視覺素材，並提供足夠周邊脈絡以利解讀。定義結果如何呈現缺少的資訊，以及什麼才算完成任務。有用的成品是具體解釋、修改文件或回覆建議，其中的重要陳述可以對照原始素材。接著以範圍明確的後續請求解決尚未解決的問題，或精修同一結果的一部分。
", "aboutText": "GPT-4o (2024-05-13) 是 OpenAI 的 GPT-4o 家族中另外命名的 5 月 13 日快照。其 API 角色結合文字與圖片輸入，以及文字輸出。這個具日期的版本，與之後的 8 月 6 日、11 月 20 日快照，以及音訊專用或會變動的聊天選項保持區別。\n\n實際應用是在書面問題的脈絡中解釋視覺範例。提供截圖、照片、文件圖片或圖解，並指出重要細節。客服請求範例可以結合截圖與使用者困難的描述，再要求相關觀察、缺少的資訊及回覆建議。補上圖片本身無法確立的脈絡。\n\n寫作時，提供原始素材、目標受眾及結果用途。可以要求與提供事實相連的解釋、編輯段落、指示或比較。指出改寫後必須保留的術語與陳述。後續請求應列出要修改的章節，並解釋問題是語氣、長度、遺漏條件，還是關係不清楚。\n\nOpenAI 的 GPT-4o 家族文件列出 128,000 個 token 的上下文視窗。來源素材、對話與生成答案共用可用視窗。保留有用的先前事實，並為回應留出空間。長輸入最好搭配明確問題與來源優先順序，而非要求把每個段落都視為同樣相關。\n\n對於機器可讀結果，OpenAI 的 JSON 模式文件包含 GPT-4o 模型名稱。JSON 模式以有效 JSON 為目標；應用程式仍需檢查必要欄位與其含義。依 schema 提供的回應格式記載於 8 月 6 日快照及其後版本；5 月 13 日流程使用較舊 JSON 模式的區別。若在開發商支援的工具流程中使用函式請求，它與最終文字及應用程式實際執行的操作不同。\n\n準備具有可讀標籤的視覺素材，並提供足夠周邊脈絡以利解讀。定義結果如何呈現缺少的資訊，以及什麼才算完成任務。有用的成品是具體解釋、修改文件或回覆建議，其中的重要陳述可以對照原始素材。接著以範圍明確的後續請求解決尚未解決的問題，或精修同一結果的一部分。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.openai/gpt-4o-2024-05-13另外命名的 5 月 13 日 GPT-4o API 快照處理文字與圖片，並回傳文字。提供視覺或寫作需求，依提供素材撰寫解釋、編輯段落或回應。
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。
GPT-4o (2024-05-13) 是 OpenAI 的 GPT-4o 家族中另外命名的 5 月 13 日快照。其 API 角色結合文字與圖片輸入，以及文字輸出。這個具日期的版本，與之後的 8 月 6 日、11 月 20 日快照，以及音訊專用或會變動的聊天選項保持區別。
實際應用是在書面問題的脈絡中解釋視覺範例。提供截圖、照片、文件圖片或圖解，並指出重要細節。客服請求範例可以結合截圖與使用者困難的描述，再要求相關觀察、缺少的資訊及回覆建議。補上圖片本身無法確立的脈絡。
寫作時，提供原始素材、目標受眾及結果用途。可以要求與提供事實相連的解釋、編輯段落、指示或比較。指出改寫後必須保留的術語與陳述。後續請求應列出要修改的章節，並解釋問題是語氣、長度、遺漏條件，還是關係不清楚。
OpenAI 的 GPT-4o 家族文件列出 128,000 個 token 的上下文視窗。來源素材、對話與生成答案共用可用視窗。保留有用的先前事實，並為回應留出空間。長輸入最好搭配明確問題與來源優先順序，而非要求把每個段落都視為同樣相關。
對於機器可讀結果，OpenAI 的 JSON 模式文件包含 GPT-4o 模型名稱。JSON 模式以有效 JSON 為目標；應用程式仍需檢查必要欄位與其含義。依 schema 提供的回應格式記載於 8 月 6 日快照及其後版本；5 月 13 日流程使用較舊 JSON 模式的區別。若在開發商支援的工具流程中使用函式請求，它與最終文字及應用程式實際執行的操作不同。
準備具有可讀標籤的視覺素材，並提供足夠周邊脈絡以利解讀。定義結果如何呈現缺少的資訊，以及什麼才算完成任務。有用的成品是具體解釋、修改文件或回覆建議，其中的重要陳述可以對照原始素材。接著以範圍明確的後續請求解決尚未解決的問題，或精修同一結果的一部分。
POST /v1/chat/completionstexttext| 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-4o-2024-05-13 | 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— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 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。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 $0.01 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 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 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.01 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-4o-2024-05-13", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-2024-05-13
請使用上方列出的 API 方法路徑。
openai/gpt-4o-2024-05-13另外命名的 5 月 13 日 GPT-4o API 快照處理文字與圖片，並回傳文字。提供視覺或寫作需求，依提供素材撰寫解釋、編輯段落或回應。
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。
GPT-4o (2024-05-13) 是 OpenAI 的 GPT-4o 家族中另外命名的 5 月 13 日快照。其 API 角色結合文字與圖片輸入，以及文字輸出。這個具日期的版本，與之後的 8 月 6 日、11 月 20 日快照，以及音訊專用或會變動的聊天選項保持區別。
實際應用是在書面問題的脈絡中解釋視覺範例。提供截圖、照片、文件圖片或圖解，並指出重要細節。客服請求範例可以結合截圖與使用者困難的描述，再要求相關觀察、缺少的資訊及回覆建議。補上圖片本身無法確立的脈絡。
寫作時，提供原始素材、目標受眾及結果用途。可以要求與提供事實相連的解釋、編輯段落、指示或比較。指出改寫後必須保留的術語與陳述。後續請求應列出要修改的章節，並解釋問題是語氣、長度、遺漏條件，還是關係不清楚。
OpenAI 的 GPT-4o 家族文件列出 128,000 個 token 的上下文視窗。來源素材、對話與生成答案共用可用視窗。保留有用的先前事實，並為回應留出空間。長輸入最好搭配明確問題與來源優先順序，而非要求把每個段落都視為同樣相關。
對於機器可讀結果，OpenAI 的 JSON 模式文件包含 GPT-4o 模型名稱。JSON 模式以有效 JSON 為目標；應用程式仍需檢查必要欄位與其含義。依 schema 提供的回應格式記載於 8 月 6 日快照及其後版本；5 月 13 日流程使用較舊 JSON 模式的區別。若在開發商支援的工具流程中使用函式請求，它與最終文字及應用程式實際執行的操作不同。
準備具有可讀標籤的視覺素材，並提供足夠周邊脈絡以利解讀。定義結果如何呈現缺少的資訊，以及什麼才算完成任務。有用的成品是具體解釋、修改文件或回覆建議，其中的重要陳述可以對照原始素材。接著以範圍明確的後續請求解決尚未解決的問題，或精修同一結果的一部分。
POST /v1/messagestextjson, 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-4o-2024-05-13 | 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 |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 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
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 $0.01 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 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 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.01 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.03 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "openai/gpt-4o-2024-05-13",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 或 SSE
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保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-2024-05-13
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.