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# OpenAI

दृश्य क्षमताओं वाले OpenAI के GPT मॉडल चलाएँ।

## v5

OpenAI के GPT मॉडलों से उनकी विज़न क्षमताओं के साथ एक प्रश्न पूछें (जिसमें GPT-5 और GPT-4o शामिल हैं)।

आप मनमाने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं, यह ब्लॉक निम्न प्रकार के प्रॉम्प्ट का समर्थन करता है:

* **खुला प्रॉम्प्ट** (`अनियंत्रित`) - कच्चा उत्तर उत्पन्न करने के लिए कोई भी प्रॉम्प्ट उपयोग करें
* **टेक्स्ट पहचान (OCR)** (`ocr`) - मॉडल छवि में पाठ को पहचानता है
* **दृश्य प्रश्नोत्तर** (`visual-question-answering`) - मॉडल आपके द्वारा प्रॉम्प्ट में भेजे गए प्रश्न का उत्तर देता है
* **कैप्शनिंग (संक्षिप्त)** (`caption`) - मॉडल छवि का संक्षिप्त वर्णन प्रदान करता है
* **कैप्शनिंग** (`detailed-caption`) - मॉडल छवि का विस्तृत वर्णन प्रदान करता है
* **एकल-लेबल वर्गीकरण** (`classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बहु-लेबल वर्गीकरण** (`multi-label-classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक या अधिक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बिना प्रॉम्प्ट के ऑब्जेक्ट पहचान** (`object-detection`) - मॉडल छवि में प्रमुख वस्तुओं के लिए बाउंडिंग बॉक्स का पता लगाता है और उन्हें लौटाता है
* **संरचित आउटपुट जनरेशन** (`structured-answering`) - मॉडल निर्दिष्ट फ़ील्ड्स के साथ एक JSON उत्तर लौटाता है

यह `object-detection` यह कार्य एक बड़े पैमाने के बेंचमार्क से चुने गए प्रति-मॉडल प्रॉम्प्ट कॉन्ट्रैक्ट का उपयोग करता है - उपयोग करें `roboflow_core/vlm_as_detector@v2` किसी भी आउटपुट को पूर्वानुमानों में बदलने के लिए:

* अधिकांश मॉडल (GPT-5.2 और नए, साथ ही अज्ञात/भविष्य के मॉडल) लौटाते हैं `{"detections": [...]}` साथ `box_2d` बॉक्स में `[x_min, y_min, x_max, y_max]` प्रारूप (अपलोड की गई छवि के निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांक) और एक `लेबल` कुंजी, जिसे संरचित आउटपुट के माध्यम से लागू किया जाता है।
* GPT-5.1/GPT-5 जनरेशन मॉडल पुराना नॉर्मलाइज़्ड डिक्ट लौटाते हैं (`x_min`/`y_min`/`x_max`/`y_max` 0.0-1.0 के भीतर `class_name` और `confidence`).
* GPT-4.x/GPT-4o और nano-स्तर के मॉडल एक साधारण JSON सूची लौटाते हैं `box_2d` निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों में प्रविष्टियों की।

निरपेक्ष-निर्देशांक प्रारूप confidence स्कोर प्रदान नहीं करते। `roboflow_core/vlm_as_detector@v2` इन detections को एक confidence मान प्रदान करता है `1.0`, इसलिए downstream confidence फ़िल्टरिंग इन प्रारूपों के लिए अर्थपूर्ण नहीं है।

इस कार्य के लिए छवियों को इस तरह डाउनस्केल किया जाता है कि उनका सबसे लंबा किनारा 2048px से अधिक न हो, और उन्हें lossless PNG के रूप में भेजा जाता है।

अपना OpenAI API key प्रदान करें या मान को सेट करें `rf_key:account` (या `rf_key:user:<id>`) ताकि अनुरोधों को Roboflow के API के माध्यम से प्रॉक्सी किया जा सके।

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/open_ai@v5` अपने workflow में इस ब्लॉक को एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**                   | **प्रकार**       | **विवरण**                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | संदर्भ |
| ------------------------- | ---------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`                    | `str`            | इस चरण के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | ❌      |
| `task_type`               | `str`            | मॉडल द्वारा किए जाने वाले कार्य का प्रकार। मान आवश्यक पैरामीटर और आउटपुट उत्तर निर्धारित करता है..                                                                                                                                                                                                                                                                                            | ❌      |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | ✅      |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | अपेक्षित JSON उत्तर की संरचना वाली डिक्शनरी।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | ❌      |
| `classes`                 | `List[str]`      | उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | ✅      |
| `api_key`                 | `str`            | आपका OpenAI API key।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | ✅      |
| `model_version`           | `str`            | उपयोग किया जाने वाला मॉडल।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | ✅      |
| `reasoning_effort`        | `str`            | तर्क-प्रक्रिया को नियंत्रित करता है। इसे कम करने से तेज़ प्रतिक्रियाएँ और कम टोकन मिल सकते हैं। GPT-5.1 और उच्चतर मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'none' (कोई तर्क नहीं) का उपयोग करते हैं और 'none', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं। GPT-5.2 'xhigh' का भी समर्थन करता है। GPT-5 मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'medium' का उपयोग करते हैं और 'minimal', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं.. | ✅      |
| `image_detail`            | `str`            | छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए। इसे लागू नहीं किया जाता `object-detection` उस कार्य पर, जो हमेशा छवि को detail संकेत के बिना भेजता है..                                                                                                                              | ✅      |
| `max_tokens`              | `int`            | मॉडल अपने उत्तर में अधिकतम जितने टोकन उत्पन्न कर सकता है। यदि निर्दिष्ट न हो, तो मॉडल अपनी डिफ़ॉल्ट सीमा का उपयोग करेगा। न्यूनतम मान 16 है..                                                                                                                                                                                                                                                  | ❌      |
| `temperature`             | `float`          | मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..                                                                                                                                                                                                                                                              | ✅      |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | इनपुट छवियों का बैच प्रदान किए जाने पर ब्लॉक द्वारा निष्पादित की जा सकने वाली समवर्ती अनुरोधों की संख्या। यदि नहीं दिया गया - तो ब्लॉक Workflows Execution Engine में वैश्विक रूप से कॉन्फ़िगर किए गए मान का उपयोग करता है। यदि आप OpenAI सीमाओं पर पहुँचें, तो कृपया इसे सीमित करें..                                                                                                        | ❌      |

यह **संदर्भ** यह कॉलम workflow runtime में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ property को पैरामीटराइज़ करने की संभावना को दर्शाता है। `workflow` रनटाइम। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### रनटाइम संगतता

`requires_internet` - air-gapped / offline deployments : यह ब्लॉक एक ऐसी सेवा पर निर्भर करता है, जो पूर्णतः offline / air-gapped deployments से उपलब्ध नहीं है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन इसके binding kinds पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से binding kinds `OpenAI` संस्करण में `v5` हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* input
  * `images` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`secret`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): आपका OpenAI API key।
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): उपयोग किया जाने वाला मॉडल।
  * `reasoning_effort` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): तर्क-प्रक्रिया को नियंत्रित करता है। इसे कम करने से तेज़ प्रतिक्रियाएँ और कम टोकन मिल सकते हैं। GPT-5.1 और उच्चतर मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'none' (कोई तर्क नहीं) का उपयोग करते हैं और 'none', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं। GPT-5.2 'xhigh' का भी समर्थन करता है। GPT-5 मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'medium' का उपयोग करते हैं और 'minimal', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं..
  * `image_detail` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए। इसे लागू नहीं किया जाता `object-detection` उस कार्य पर, जो हमेशा छवि को detail संकेत के बिना भेजता है..
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float.md)): मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..
* output
  * `output` (*Union\[*[*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): स्ट्रिंग मान यदि `string` या LLM / VLM आउटपुट यदि `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): किसी भी प्रकार के मानों की सूची।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v5",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "विवरण"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5.1",
	    "reasoning_effort": "<block_does_not_provide_example>",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v4

OpenAI के GPT मॉडलों से उनकी विज़न क्षमताओं के साथ एक प्रश्न पूछें (जिसमें GPT-5 और GPT-4o शामिल हैं)।

आप मनमाने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं, यह ब्लॉक निम्न प्रकार के प्रॉम्प्ट का समर्थन करता है:

* **खुला प्रॉम्प्ट** (`अनियंत्रित`) - कच्चा उत्तर उत्पन्न करने के लिए कोई भी प्रॉम्प्ट उपयोग करें
* **टेक्स्ट पहचान (OCR)** (`ocr`) - मॉडल छवि में पाठ को पहचानता है
* **दृश्य प्रश्नोत्तर** (`visual-question-answering`) - मॉडल आपके द्वारा प्रॉम्प्ट में भेजे गए प्रश्न का उत्तर देता है
* **कैप्शनिंग (संक्षिप्त)** (`caption`) - मॉडल छवि का संक्षिप्त वर्णन प्रदान करता है
* **कैप्शनिंग** (`detailed-caption`) - मॉडल छवि का विस्तृत वर्णन प्रदान करता है
* **एकल-लेबल वर्गीकरण** (`classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बहु-लेबल वर्गीकरण** (`multi-label-classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक या अधिक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बिना प्रॉम्प्ट के ऑब्जेक्ट पहचान** (`object-detection`) - मॉडल छवि में प्रमुख वस्तुओं के लिए बाउंडिंग बॉक्स का पता लगाता है और उन्हें लौटाता है
* **संरचित आउटपुट जनरेशन** (`structured-answering`) - मॉडल निर्दिष्ट फ़ील्ड्स के साथ एक JSON उत्तर लौटाता है

अपना OpenAI API key प्रदान करें या मान को सेट करें `rf_key:account` (या `rf_key:user:<id>`) ताकि अनुरोधों को Roboflow के API के माध्यम से प्रॉक्सी किया जा सके।

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/open_ai@v4` अपने workflow में इस ब्लॉक को एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**                   | **प्रकार**       | **विवरण**                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | संदर्भ |
| ------------------------- | ---------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`                    | `str`            | इस चरण के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | ❌      |
| `task_type`               | `str`            | मॉडल द्वारा किए जाने वाले कार्य का प्रकार। मान आवश्यक पैरामीटर और आउटपुट उत्तर निर्धारित करता है..                                                                                                                                                                                                                                                                                            | ❌      |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | ✅      |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | अपेक्षित JSON उत्तर की संरचना वाली डिक्शनरी।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | ❌      |
| `classes`                 | `List[str]`      | उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | ✅      |
| `api_key`                 | `str`            | आपका OpenAI API key।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | ✅      |
| `model_version`           | `str`            | उपयोग किया जाने वाला मॉडल।                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | ✅      |
| `reasoning_effort`        | `str`            | तर्क-प्रक्रिया को नियंत्रित करता है। इसे कम करने से तेज़ प्रतिक्रियाएँ और कम टोकन मिल सकते हैं। GPT-5.1 और उच्चतर मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'none' (कोई तर्क नहीं) का उपयोग करते हैं और 'none', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं। GPT-5.2 'xhigh' का भी समर्थन करता है। GPT-5 मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'medium' का उपयोग करते हैं और 'minimal', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं.. | ✅      |
| `image_detail`            | `str`            | छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..                                                                                                                                                                                                                                     | ✅      |
| `max_tokens`              | `int`            | मॉडल अपने उत्तर में अधिकतम जितने टोकन उत्पन्न कर सकता है। यदि निर्दिष्ट न हो, तो मॉडल अपनी डिफ़ॉल्ट सीमा का उपयोग करेगा। न्यूनतम मान 16 है..                                                                                                                                                                                                                                                  | ❌      |
| `temperature`             | `float`          | मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..                                                                                                                                                                                                                                                              | ✅      |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | इनपुट छवियों का बैच प्रदान किए जाने पर ब्लॉक द्वारा निष्पादित की जा सकने वाली समवर्ती अनुरोधों की संख्या। यदि नहीं दिया गया - तो ब्लॉक Workflows Execution Engine में वैश्विक रूप से कॉन्फ़िगर किए गए मान का उपयोग करता है। यदि आप OpenAI सीमाओं पर पहुँचें, तो कृपया इसे सीमित करें..                                                                                                        | ❌      |

यह **संदर्भ** यह कॉलम workflow runtime में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ property को पैरामीटराइज़ करने की संभावना को दर्शाता है। `workflow` रनटाइम। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### रनटाइम संगतता

`requires_internet` - air-gapped / offline deployments : यह ब्लॉक एक ऐसी सेवा पर निर्भर करता है, जो पूर्णतः offline / air-gapped deployments से उपलब्ध नहीं है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन इसके binding kinds पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से binding kinds `OpenAI` संस्करण में `v4` हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* input
  * `images` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`secret`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): आपका OpenAI API key।
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): उपयोग किया जाने वाला मॉडल।
  * `reasoning_effort` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): तर्क-प्रक्रिया को नियंत्रित करता है। इसे कम करने से तेज़ प्रतिक्रियाएँ और कम टोकन मिल सकते हैं। GPT-5.1 और उच्चतर मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'none' (कोई तर्क नहीं) का उपयोग करते हैं और 'none', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं। GPT-5.2 'xhigh' का भी समर्थन करता है। GPT-5 मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से 'medium' का उपयोग करते हैं और 'minimal', 'low', 'medium', 'high' का समर्थन करते हैं..
  * `image_detail` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float.md)): मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..
* output
  * `output` (*Union\[*[*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): स्ट्रिंग मान यदि `string` या LLM / VLM आउटपुट यदि `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): किसी भी प्रकार के मानों की सूची।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v4",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "विवरण"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5.1",
	    "reasoning_effort": "<block_does_not_provide_example>",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v3

OpenAI के GPT मॉडलों से उनकी विज़न क्षमताओं के साथ एक प्रश्न पूछें (जिसमें GPT-5 और GPT-4o शामिल हैं)।

आप मनमाने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं, यह ब्लॉक निम्न प्रकार के प्रॉम्प्ट का समर्थन करता है:

* **खुला प्रॉम्प्ट** (`अनियंत्रित`) - कच्चा उत्तर उत्पन्न करने के लिए कोई भी प्रॉम्प्ट उपयोग करें
* **टेक्स्ट पहचान (OCR)** (`ocr`) - मॉडल छवि में पाठ को पहचानता है
* **दृश्य प्रश्नोत्तर** (`visual-question-answering`) - मॉडल आपके द्वारा प्रॉम्प्ट में भेजे गए प्रश्न का उत्तर देता है
* **कैप्शनिंग (संक्षिप्त)** (`caption`) - मॉडल छवि का संक्षिप्त वर्णन प्रदान करता है
* **कैप्शनिंग** (`detailed-caption`) - मॉडल छवि का विस्तृत वर्णन प्रदान करता है
* **एकल-लेबल वर्गीकरण** (`classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बहु-लेबल वर्गीकरण** (`multi-label-classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक या अधिक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **संरचित आउटपुट जनरेशन** (`structured-answering`) - मॉडल निर्दिष्ट फ़ील्ड्स के साथ एक JSON उत्तर लौटाता है

अपना OpenAI API key प्रदान करें या मान को सेट करें `rf_key:account` (या `rf_key:user:<id>`) ताकि अनुरोधों को Roboflow के API के माध्यम से प्रॉक्सी किया जा सके।

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/open_ai@v3` अपने workflow में इस ब्लॉक को एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**                   | **प्रकार**       | **विवरण**                                                                                                                                                                                                                                                                              | संदर्भ |
| ------------------------- | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`                    | `str`            | इस चरण के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                                                                                                                                                       | ❌      |
| `task_type`               | `str`            | मॉडल द्वारा किए जाने वाले कार्य का प्रकार। मान आवश्यक पैरामीटर और आउटपुट उत्तर निर्धारित करता है..                                                                                                                                                                                     | ❌      |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।                                                                                                                                                                                                                                                  | ✅      |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | अपेक्षित JSON उत्तर की संरचना वाली डिक्शनरी।                                                                                                                                                                                                                                           | ❌      |
| `classes`                 | `List[str]`      | उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।                                                                                                                                                                                                                                                  | ✅      |
| `api_key`                 | `str`            | आपका OpenAI API key।                                                                                                                                                                                                                                                                   | ✅      |
| `model_version`           | `str`            | उपयोग किया जाने वाला मॉडल।                                                                                                                                                                                                                                                             | ✅      |
| `image_detail`            | `str`            | छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..                                                                                                                              | ✅      |
| `max_tokens`              | `int`            | मॉडल अपने उत्तर में अधिकतम जितने टोकन उत्पन्न कर सकता है..                                                                                                                                                                                                                             | ❌      |
| `temperature`             | `float`          | मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..                                                                                                                                                       | ✅      |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | इनपुट छवियों का बैच प्रदान किए जाने पर ब्लॉक द्वारा निष्पादित की जा सकने वाली समवर्ती अनुरोधों की संख्या। यदि नहीं दिया गया - तो ब्लॉक Workflows Execution Engine में वैश्विक रूप से कॉन्फ़िगर किए गए मान का उपयोग करता है। यदि आप OpenAI सीमाओं पर पहुँचें, तो कृपया इसे सीमित करें.. | ❌      |

यह **संदर्भ** यह कॉलम workflow runtime में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ property को पैरामीटराइज़ करने की संभावना को दर्शाता है। `workflow` रनटाइम। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### रनटाइम संगतता

`requires_internet` - air-gapped / offline deployments : यह ब्लॉक एक ऐसी सेवा पर निर्भर करता है, जो पूर्णतः offline / air-gapped deployments से उपलब्ध नहीं है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन इसके binding kinds पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से binding kinds `OpenAI` संस्करण में `v3` हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* input
  * `images` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`secret`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): आपका OpenAI API key।
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): उपयोग किया जाने वाला मॉडल।
  * `image_detail` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float.md)): मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..
* output
  * `output` (*Union\[*[*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): स्ट्रिंग मान यदि `string` या LLM / VLM आउटपुट यदि `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): किसी भी प्रकार के मानों की सूची।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v3",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "विवरण"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v2

OpenAI के GPT मॉडलों से उनकी विज़न क्षमताओं के साथ एक प्रश्न पूछें (जिसमें GPT-4o और GPT-5 शामिल हैं)।

आप मनमाने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं, यह ब्लॉक निम्न प्रकार के प्रॉम्प्ट का समर्थन करता है:

* **खुला प्रॉम्प्ट** (`अनियंत्रित`) - कच्चा उत्तर उत्पन्न करने के लिए कोई भी प्रॉम्प्ट उपयोग करें
* **टेक्स्ट पहचान (OCR)** (`ocr`) - मॉडल छवि में पाठ को पहचानता है
* **दृश्य प्रश्नोत्तर** (`visual-question-answering`) - मॉडल आपके द्वारा प्रॉम्प्ट में भेजे गए प्रश्न का उत्तर देता है
* **कैप्शनिंग (संक्षिप्त)** (`caption`) - मॉडल छवि का संक्षिप्त वर्णन प्रदान करता है
* **कैप्शनिंग** (`detailed-caption`) - मॉडल छवि का विस्तृत वर्णन प्रदान करता है
* **एकल-लेबल वर्गीकरण** (`classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **बहु-लेबल वर्गीकरण** (`multi-label-classification`) - मॉडल छवि की सामग्री को प्रदान की गई श्रेणियों में से एक या अधिक के रूप में वर्गीकृत करता है
* **संरचित आउटपुट जनरेशन** (`structured-answering`) - मॉडल निर्दिष्ट फ़ील्ड्स के साथ एक JSON उत्तर लौटाता है

GPT-4 with Vision मॉडल का उपयोग करने के लिए आपको अपना OpenAI API key प्रदान करना होगा।

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/open_ai@v2` अपने workflow में इस ब्लॉक को एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**                   | **प्रकार**       | **विवरण**                                                                                                                                                                                                                                                                              | संदर्भ |
| ------------------------- | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`                    | `str`            | इस चरण के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                                                                                                                                                       | ❌      |
| `task_type`               | `str`            | मॉडल द्वारा किए जाने वाले कार्य का प्रकार। मान आवश्यक पैरामीटर और आउटपुट उत्तर निर्धारित करता है..                                                                                                                                                                                     | ❌      |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।                                                                                                                                                                                                                                                  | ✅      |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | अपेक्षित JSON उत्तर की संरचना वाली डिक्शनरी।                                                                                                                                                                                                                                           | ❌      |
| `classes`                 | `List[str]`      | उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।                                                                                                                                                                                                                                                  | ✅      |
| `api_key`                 | `str`            | आपका OpenAI API key।                                                                                                                                                                                                                                                                   | ✅      |
| `model_version`           | `str`            | उपयोग किया जाने वाला मॉडल।                                                                                                                                                                                                                                                             | ✅      |
| `image_detail`            | `str`            | छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..                                                                                                                              | ✅      |
| `max_tokens`              | `int`            | मॉडल अपने उत्तर में अधिकतम जितने टोकन उत्पन्न कर सकता है..                                                                                                                                                                                                                             | ❌      |
| `temperature`             | `float`          | मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..                                                                                                                                                       | ✅      |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | इनपुट छवियों का बैच प्रदान किए जाने पर ब्लॉक द्वारा निष्पादित की जा सकने वाली समवर्ती अनुरोधों की संख्या। यदि नहीं दिया गया - तो ब्लॉक Workflows Execution Engine में वैश्विक रूप से कॉन्फ़िगर किए गए मान का उपयोग करता है। यदि आप OpenAI सीमाओं पर पहुँचें, तो कृपया इसे सीमित करें.. | ❌      |

यह **संदर्भ** यह कॉलम workflow runtime में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ property को पैरामीटराइज़ करने की संभावना को दर्शाता है। `workflow` रनटाइम। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### रनटाइम संगतता

`requires_internet` - air-gapped / offline deployments : यह ब्लॉक एक ऐसी सेवा पर निर्भर करता है, जो पूर्णतः offline / air-gapped deployments से उपलब्ध नहीं है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन इसके binding kinds पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से binding kinds `OpenAI` संस्करण में `v2` हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* input
  * `images` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): उपयोग की जाने वाली श्रेणियों की सूची।
  * `api_key` (*Union\[*[*`secret`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): आपका OpenAI API key।
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): उपयोग किया जाने वाला मॉडल।
  * `image_detail` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/float.md)): मॉडल से सैंपल लेने के लिए तापमान - मान 0.0-2.0 की सीमा में, जितना अधिक होगा - जनरेशन उतनी ही अधिक यादृच्छिक / "रचनात्मक" होंगी..
* output
  * `output` (*Union\[*[*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): स्ट्रिंग मान यदि `string` या LLM / VLM आउटपुट यदि `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): किसी भी प्रकार के मानों की सूची।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "विवरण"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-4o",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v1

OpenAI के GPT-4 with Vision मॉडल से एक प्रश्न पूछें।

आप OpenAIBlock को मनमाने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं।

GPT-4 with Vision मॉडल का उपयोग करने के लिए आपको अपना OpenAI API key प्रदान करना होगा।

*यह मॉडल पहले LMM ब्लॉक का हिस्सा था।*

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/open_ai@v1` अपने workflow में इस ब्लॉक को एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**              | **प्रकार**       | **विवरण**                                                                                                                                                 | संदर्भ |
| -------------------- | ---------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `name`               | `str`            | इस चरण के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..                                                                                                          | ❌      |
| `prompt`             | `str`            | OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।                                                                                                                     | ✅      |
| `openai_api_key`     | `str`            | आपका OpenAI API key।                                                                                                                                      | ✅      |
| `openai_model`       | `str`            | उपयोग किया जाने वाला मॉडल।                                                                                                                                | ✅      |
| `json_output_format` | `Dict[str, str]` | अनुरोधित आउटपुट फ़ील्ड के नाम को उसके विवरण से मैप करने वाली डिक्शनरी रखता है।                                                                            | ❌      |
| `image_detail`       | `str`            | छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए.. | ✅      |
| `max_tokens`         | `int`            | मॉडल अपने उत्तर में अधिकतम जितने टोकन उत्पन्न कर सकता है..                                                                                                | ❌      |

यह **संदर्भ** यह कॉलम workflow runtime में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ property को पैरामीटराइज़ करने की संभावना को दर्शाता है। `workflow` रनटाइम। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### रनटाइम संगतता

`requires_internet` - air-gapped / offline deployments : यह ब्लॉक एक ऐसी सेवा पर निर्भर करता है, जो पूर्णतः offline / air-gapped deployments से उपलब्ध नहीं है।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन इसके binding kinds पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से binding kinds `OpenAI` संस्करण में `v1` हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* input
  * `images` ([*`image`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI मॉडल के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट।
  * `openai_api_key` (*Union\[*[*`secret`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): आपका OpenAI API key।
  * `openai_model` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): उपयोग किया जाने वाला मॉडल।
  * `image_detail` ([*`string`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): छवि की गुणवत्ता को दर्शाता है, जहाँ 'high' यह संकेत देता है कि यह उच्च रिज़ॉल्यूशन की है और इसे उच्च निष्ठा के साथ संसाधित या प्रदर्शित किया जाना चाहिए..
* output
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): चरण आउटपुट के लिए parent का पहचानकर्ता।
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): चरण आउटपुट के लिए parent का पहचानकर्ता।
  * `image` ([`image_metadata`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image-metadata.md)): supervision के लिए आवश्यक छवि metadata वाली डिक्शनरी।
  * `structured_output` ([`dictionary`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/dictionary.md)): डिक्शनरी।
  * `raw_output` ([`string`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): स्ट्रिंग मान।
  * `*` ([`*`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/wildcard.md)): किसी भी तत्व के समतुल्य।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "my prompt",
	    "openai_api_key": "xxx-xxx",
	    "openai_model": "gpt-4o",
	    "json_output_format": {
	        "count": "चित्र में बिल्लियों की संख्या"
	    },
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": 450
	}
```

</details>