OpenAI: GPT Terra Latest

GPT Terra Latest, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है। प्रदाता इसे ऐसे मॉडल के रूप में वर्णित करता है जो हमेशा GPT Terra परिवार के नवीनतम मॉडल पर रीडायरेक्ट करता है, इसलिए अंतर्निहित संस्करण समय के साथ बदल सकता है जबकि मॉडल आईडी वही रहती है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, और इसकी नॉलेज कटऑफ 2026-02-16 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फाइलें स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि बातचीत के साथ बहुत लंबे दस्तावेज़ भी रख सके, और अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है। चूंकि टेक्स्ट के साथ इमेज और फाइलें भी स्वीकार की जाती हैं, आप एक ही अनुरोध में लिखित निर्देशों को विजुअल या फाइल आधारित सामग्री के साथ मिलाकर मिश्रित प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला काम जैसे बड़े दस्तावेज़ों, कोडबेस या ट्रांसक्रिप्ट का सारांश बनाना या उनसे क्वेरी करना 1,050,000 टोकन विंडो में अच्छी तरह फिट बैठता है। इमेज और फाइल इनपुट स्क्रीनशॉट, स्कैन किए गए पेज या अटैच किए गए दस्तावेज़ों से जानकारी निकालने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त हैं, और 128,000 टोकन की आउटपुट सीमा तब मदद करती है जब आपको छोटे उत्तर के बजाय लंबा संरचित परिणाम चाहिए। रीजनिंग से जुड़े पैरामीटर इसे ऐसी समस्याओं के लिए भी उचित विकल्प बनाते हैं जहां आप चाहते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले चरणों पर काम करे, और टूल तथा स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पैरामीटर ऐसी पाइपलाइनों का समर्थन करते हैं जिन्हें फंक्शन कॉल करने या मशीन द्वारा पढ़ने योग्य प्रतिक्रियाएं लौटाने की आवश्यकता होती है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "~openai/gpt-terra-latest" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप max_completion_tokens या max_tokens से आउटपुट की लंबाई नियंत्रित कर सकते हैं, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning से रीजनिंग व्यवहार को दिशा दे सकते हैं, response_format या structured_outputs से JSON आकार के उत्तर मांग सकते हैं, tools और tool_choice से फंक्शन परिभाषित और चुन सकते हैं, और verbosity से यह समायोजित कर सकते हैं कि उत्तर कितना विस्तृत हो। seed पैरामीटर तब उपलब्ध है जब आप अधिक दोहराने योग्य सैंपलिंग चाहते हैं।

एक बात ध्यान में रखनी चाहिए कि मॉडल आईडी उस GPT Terra मॉडल की ओर इशारा करती है जो वर्तमान में नवीनतम है, इसलिए जब OpenAI परिवार को अपडेट करता है तो व्यवहार बदल सकता है, जो मायने रखता है यदि आप अत्यधिक स्थिर आउटपुट पर निर्भर हैं। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिस चीज़ के लिए जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए, उसके लिए अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। 2026-02-16 की नॉलेज कटऑफ का यह भी मतलब है कि उस तारीख के बाद की घटनाओं के बारे में प्रश्न मॉडल के अपने ज्ञान के बजाय आपके द्वारा प्रॉम्प्ट में दी गई जानकारी पर निर्भर करते हैं।