GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astraOpenAI का सबसे सक्षम मॉडल जटिल तर्क, कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग, शोध और पेशेवर कार्यों के लिए। टेक्स्ट और इमेज इनपुट के साथ टेक्स्ट आउटपुट को सपोर्ट करता है।
- इनपुट → आउटपुट
- टेक्स्ट, छवि टेक्स्ट
- इनपुट / आउटपुट · प्रति 1M टोकन
- €9.10 / €45.50
- संदर्भ विंडो
- 1,050,000 टोकन
- अधिकतम आउटपुट
- 128,000 टोकन
मॉडल से एप्लिकेशन तक
त्वरित प्रारंभ
अपनी API कुंजी प्राप्त करें
ShareAI कंसोल में एक कुंजी बनाएं, फिर इसे अपने सर्वर पर एक पर्यावरण वेरिएबल के रूप में सहेजें।
API कुंजी बनाएंexport SHAREAI_API_KEY="your-api-key"अपना एंडपॉइंट चुनें
अपने API कुंजी को Authorization हेडर में डालकर एक POST अनुरोध भेजें।
POSThttps://api.shareai.now/api/v1/chat/completionsइस टैग का एंडपॉइंट पुष्टि नहीं किया गया है। अनुरोध भेजने से पहले API संदर्भ और अपने कंसोल की जांच करें।.
अपना पहला अनुरोध करें
उदाहरण आपके चयनित टैग का उपयोग करते हैं और इसके अनुरोध प्रारूप को दिखाते हैं। अपने सर्वर पर इन्हें चलाएं ताकि आपकी API कुंजी निजी रहे। जब आप अनुरोध भेजते हैं, तो मॉडल की उपलब्धता और खाता पहुंच की जांच की जाती है।.
curl --fail-with-body --request POST 'https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions' \ --header "Authorization: Bearer ${SHAREAI_API_KEY}" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "model": "openai/gpt-6-astra", "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello!" } ], "stream": false }'import json import os import urllib.request payload = { "model": "openai/gpt-6-astra", "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello!", }, ], "stream": False, } request = urllib.request.Request("https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions", data=json.dumps(payload).encode(), headers={ "Authorization": f"Bearer {os.environ['SHAREAI_API_KEY']}", "Content-Type": "application/json", }, method="POST", ) with urllib.request.urlopen(request, timeout=180) as response: print(json.dumps(json.load(response), indent=2))package main import ( "bytes" "encoding/json" "fmt" "io" "net/http" "os" "time" ) func main() { if err := run(); err != nil { fmt.Fprintln(os.Stderr, err) os.Exit(1) } } func run() error { key := os.Getenv("SHAREAI_API_KEY") if key == "" { return fmt.Errorf("set SHAREAI_API_KEY") } body := []byte(`{ "model": "openai/gpt-6-astra", "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello!" } ], "stream": false }`) request, err := http.NewRequest(http.MethodPost, "https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions", bytes.NewReader(body)) if err != nil { return err } request.Header.Set("Authorization", "Bearer " + key) request.Header.Set("Content-Type", "application/json") client := &http.Client{Timeout: 180 * time.Second} response, err := client.Do(request) if err != nil { return err } defer response.Body.Close() if response.StatusCode < 200 || response.StatusCode >= 300 { detail, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(response.Body, 1<<20)) return fmt.Errorf("ShareAI HTTP %d: %s", response.StatusCode, detail) } var result any if err := json.NewDecoder(response.Body).Decode(&result); err != nil { return err } encoder := json.NewEncoder(os.Stdout) encoder.SetIndent("", " ") return encoder.Encode(result) }इसे main.go के रूप में सहेजें और go run main.go चलाएं। यह उदाहरण Go मानक लाइब्रेरी का उपयोग करता है।.
Rust डिपेंडेंसी सेट करें
अपने Cargo प्रोजेक्ट में, इन डिपेंडेंसी को जोड़ें। उदाहरण को src/main.rs के रूप में सहेजें, फिर cargo run चलाएं।.
cargo add [email protected] --no-default-features --features blocking,json,rustls-tls cargo add serde_json@1fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> { let api_key = std::env::var("SHAREAI_API_KEY")?; let payload: serde_json::Value = serde_json::from_str(r#"{ "model": "openai/gpt-6-astra", "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello!" } ], "stream": false }"#)?; let client = reqwest::blocking::Client::builder() .timeout(std::time::Duration::from_secs(180)) .build()?; let response = client.post(r#"https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions"#) .bearer_auth(api_key) .json(&payload) .send()? .error_for_status()?; let result: serde_json::Value = response.json()?; println!("{}", serde_json::to_string_pretty(&result)?); Ok(()) }const payload = { "model": "openai/gpt-6-astra", "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello!" } ], "stream": false }; const response = await fetch("https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions", { method: 'POST', headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify(payload), }); if (!response.ok) throw new Error(await response.text()); console.log(JSON.stringify(await response.json(), null, 2));
मूल्य निर्धारण
EUR · प्रति 1M टोकनशेयरएआई EUR
- इनपुट
- ≤272K€9.10/M टोकन>272K€18.20/M टोकन
- आउटपुट
- ≤272K€45.50/M टोकन>272K€68.25/M टोकन
- कैश पढ़ें
- ≤272K€11.37/M टोकन>272K€22.75/M टोकन
- कैश लिखें
- ≤272K€9.10/M टोकन>272K€18.20/M टोकन
प्रत्येक मीटर की टोकन गणना का उपयोग रेंज करती है। चयनित दर उस मीटर के सभी टोकन पर लागू होती है।
Cache write इनपुट दर का अनुसरण करता है। कैश किए गए टोकन को एक बार गिना जाता है।
थोड़ा और विवरण
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
GPT-6 Astra क्या है?
OpenAI का सबसे सक्षम मॉडल जटिल तर्क, कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग, शोध और पेशेवर कार्यों के लिए। टेक्स्ट और इमेज इनपुट के साथ टेक्स्ट आउटपुट को सपोर्ट करता है।
GPT-6 Astra की कीमत कितनी है?
प्रकाशित ShareAI दरें इनपुट के लिए €9.10 और आउटपुट के लिए €45.50 प्रति मिलियन टोकन से शुरू होती हैं। दरें चयनित टैग, मूल्य निर्धारण योजना और टोकन रेंज पर निर्भर करती हैं। कैश दरों और सभी प्रकाशित स्तरों के लिए ऊपर मूल्य निर्धारण देखें।.
GPT-6 Astra कौन-कौन से इनपुट और आउटपुट को सपोर्ट करता है?
इनपुट: टेक्स्ट, इमेज। आउटपुट: टेक्स्ट। ये क्षमताएं चयनित मॉडल टैग पर लागू होती हैं। समर्थित अनुरोध प्रारूपों के लिए एंडपॉइंट डाक्यूमेंटेशन देखें।
GPT-6 Astra का संदर्भ लंबाई क्या है?
इस टैग में 1,050,000 टोकन की संदर्भ विंडो है। संदर्भ आकार और मूल्य निर्धारण सीमा अलग-अलग हैं। किसी विशेष डिप्लॉयमेंट के लिए अनुरोध सीमाएं कम हो सकती हैं। अधिकतम आउटपुट: 128,000 टोकन।
क्या GPT-6 Astra टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है?
टूल कॉलिंग: समर्थित। संरचित आउटपुट: समर्थित।
मैं ShareAI के साथ GPT-6 Astra का उपयोग कैसे कर सकता हूँ?
ShareAI कंसोल में एक API कुंजी बनाएं, एक मॉडल टैग चुनें, और क्विक स्टार्ट में दिए गए एंडपॉइंट पर एक प्रमाणित अनुरोध भेजें। आपकी कुंजी को चुने गए मॉडल तक पहुंच होनी चाहिए। अपनी कुंजी को अपने सर्वर पर रखें।