GPT-6 Luna هو نموذج OpenAI المركّز للمهام المتكررة بأعداد كبيرة. يقبل النص والصور وينتج نصًا، ما يجعله مفيدًا لعمليات محددة مثل التصنيف والاستخراج وإعادة الصياغة والأسئلة المستندة إلى الصور والخطوات الفردية في سير عمل مساعد. يحتفظ Luna بمواصفاته الخاصة ضمن GPT-6، منفصلًا عن دور Sol في البرمجة المعقدة، وعمل Astra الأكثر تطلبًا، وإعداد التنفيذ Pro الخاص بـLuna.
امنح كل مهمة نتيجة واضحة: فئة، أو سجلًا صغيرًا، أو شرحًا، أو مقطعًا منقحًا. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وقاعدة للتعامل مع العناصر التي لا تنتمي إلى أي منها. وللاستخراج، حدّد الحقول والوحدات وكيفية التعامل مع المعلومات الغائبة. ومن أمثلة موجز العمل المفيد: «حدّد مشكلة المستخدم الأساسية، واختر إحدى هذه الفئات، وأعد الجملة التي تدعم الاختيار».
لرد دعم، قدّم السؤال والمادة المصدرية المعتمدة ذات الصلة، ثم حدّد لغة الإجابة والتفاصيل الواجب الاحتفاظ بها. وللصورة، حافظ على الوسوم الظاهرة وأخبر النموذج بما يتعلق به السؤال. افصل النص المستخرج عن التفسير حتى يمكن فحص السجل الناتج بالرجوع إلى المدخلات.
تدعم الشركة المنتجة مستويات جهد الاستدلال none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax؛ وmedium هو المستوى الافتراضي. يتيح none مهام لا تحتاج إلى استدلال وسيط، بينما يمكن لجهد أكبر تطوير تحليل لسؤال أشد تعقيدًا. جهد الاستدلال ونمط التنفيذ القياسي أو Pro خياران مستقلان. يظل عقد مخرجات محدد النطاق مطلوبًا عند كل مستوى جهد.
يمكن لـStructured Outputs تقييد سجل محدد، ويمكن للنص العادي إيصال إجابة أو شرح قصير. حدّد معاني الحقول وقواعد القيم المفقودة. لا تثبت صحة التنسيق أن القيمة المستخرجة موجودة في المصدر، لذا راجع المحتوى والبنية معًا.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا يبلغ 1,050,000 رمز، ومدخلات تصل إلى 922,000 رمز، ومخرجات تصل إلى 128,000 رمز. الحد الزمني لمعرفته هو 18 مايو 2026. تحتاج المادة المصدرية والمحادثة والاستدلال والإجابة الظاهرة إلى مساحة مشتركة. للعمل المتكرر، احتفظ بالمعايير ووسوم المصادر المهمة، بدل السماح لسجل غير ذي صلة بحجب العملية.
توثّق OpenAI واجهة Responses للأدوات المدمجة واستدعاء الدوال. تدعم Chat Completions استدعاء الدوال لهذا النموذج فقط عندما يكون جهد الاستدلال none. تشمل قائمة أدوات الشركة المنتجة البحث في الويب والملفات، وأدوات توليد الصور، ومفسّرًا للشيفرة، وأدوات shell وpatch، والمهارات، واستخدام الحاسوب، واتصالات MCP، والبحث عن الأدوات. مخرجات Luna نفسه نص؛ والصور التي تنتجها الأدوات أو الإجراءات المنفّذة نتائج منفصلة.
ينفّذ التطبيق العمليات المختارة ويعيد الملاحظة لخطوة النموذج التالية. يمكن لبحث عن منتج أن يوفّر الحقل المفقود قبل صياغة الإجابة؛ ويمكن لمهمة استخراج استخدام مقطع استُرجع فعلًا. يصف دليل GPT-6 أيضًا العمل غير المتزامن بالأدوات والتوجيه وإمكانات إدارة السياق على مستوى العائلة.
تكون النتيجة النهائية المفيدة إجابة أو سجلًا مركّزًا مرتبطًا بالأدلة المقدّمة. افحص قيمه، وحافظ على المصطلحات الإلزامية، واربط الأسئلة عن المصادر الحالية بمادة مرجعية معتمدة أو ملاحظات فعلية للأدوات. دور Luna هو إكمال العملية المحددة، وليس تحويل مجموعة مصادر كبيرة إلى مهمة غير محددة.
", "aboutText": "GPT-6 Luna هو نموذج OpenAI المركّز للمهام المتكررة بأعداد كبيرة. يقبل النص والصور وينتج نصًا، ما يجعله مفيدًا لعمليات محددة مثل التصنيف والاستخراج وإعادة الصياغة والأسئلة المستندة إلى الصور والخطوات الفردية في سير عمل مساعد. يحتفظ Luna بمواصفاته الخاصة ضمن GPT-6، منفصلًا عن دور Sol في البرمجة المعقدة، وعمل Astra الأكثر تطلبًا، وإعداد التنفيذ Pro الخاص بـLuna.\n\n### تحديد عملية قابلة للتكرار\n\nامنح كل مهمة نتيجة واضحة: فئة، أو سجلًا صغيرًا، أو شرحًا، أو مقطعًا منقحًا. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وقاعدة للتعامل مع العناصر التي لا تنتمي إلى أي منها. وللاستخراج، حدّد الحقول والوحدات وكيفية التعامل مع المعلومات الغائبة. ومن أمثلة موجز العمل المفيد: «حدّد مشكلة المستخدم الأساسية، واختر إحدى هذه الفئات، وأعد الجملة التي تدعم الاختيار».\n\nلرد دعم، قدّم السؤال والمادة المصدرية المعتمدة ذات الصلة، ثم حدّد لغة الإجابة والتفاصيل الواجب الاحتفاظ بها. وللصورة، حافظ على الوسوم الظاهرة وأخبر النموذج بما يتعلق به السؤال. افصل النص المستخرج عن التفسير حتى يمكن فحص السجل الناتج بالرجوع إلى المدخلات.\n\n### الجهد وتنسيق المخرجات\n\nتدعم الشركة المنتجة مستويات جهد الاستدلال none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax؛ وmedium هو المستوى الافتراضي. يتيح none مهام لا تحتاج إلى استدلال وسيط، بينما يمكن لجهد أكبر تطوير تحليل لسؤال أشد تعقيدًا. جهد الاستدلال ونمط التنفيذ القياسي أو Pro خياران مستقلان. يظل عقد مخرجات محدد النطاق مطلوبًا عند كل مستوى جهد.\n\nيمكن لـStructured Outputs تقييد سجل محدد، ويمكن للنص العادي إيصال إجابة أو شرح قصير. حدّد معاني الحقول وقواعد القيم المفقودة. لا تثبت صحة التنسيق أن القيمة المستخرجة موجودة في المصدر، لذا راجع المحتوى والبنية معًا.\n\n### السياق والمعرفة\n\nتسرد بطاقة النموذج سياقًا يبلغ 1,050,000 رمز، ومدخلات تصل إلى 922,000 رمز، ومخرجات تصل إلى 128,000 رمز. الحد الزمني لمعرفته هو 18 مايو 2026. تحتاج المادة المصدرية والمحادثة والاستدلال والإجابة الظاهرة إلى مساحة مشتركة. للعمل المتكرر، احتفظ بالمعايير ووسوم المصادر المهمة، بدل السماح لسجل غير ذي صلة بحجب العملية.\n\n### الأدوات ونتائج التطبيق\n\nتوثّق OpenAI واجهة Responses للأدوات المدمجة واستدعاء الدوال. تدعم Chat Completions استدعاء الدوال لهذا النموذج فقط عندما يكون جهد الاستدلال none. تشمل قائمة أدوات الشركة المنتجة البحث في الويب والملفات، وأدوات توليد الصور، ومفسّرًا للشيفرة، وأدوات shell وpatch، والمهارات، واستخدام الحاسوب، واتصالات MCP، والبحث عن الأدوات. مخرجات Luna نفسه نص؛ والصور التي تنتجها الأدوات أو الإجراءات المنفّذة نتائج منفصلة.\n\nينفّذ التطبيق العمليات المختارة ويعيد الملاحظة لخطوة النموذج التالية. يمكن لبحث عن منتج أن يوفّر الحقل المفقود قبل صياغة الإجابة؛ ويمكن لمهمة استخراج استخدام مقطع استُرجع فعلًا. يصف دليل GPT-6 أيضًا العمل غير المتزامن بالأدوات والتوجيه وإمكانات إدارة السياق على مستوى العائلة.\n\nتكون النتيجة النهائية المفيدة إجابة أو سجلًا مركّزًا مرتبطًا بالأدلة المقدّمة. افحص قيمه، وحافظ على المصطلحات الإلزامية، واربط الأسئلة عن المصادر الحالية بمادة مرجعية معتمدة أو ملاحظات فعلية للأدوات. دور Luna هو إكمال العملية المحددة، وليس تحويل مجموعة مصادر كبيرة إلى مهمة غير محددة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "98e97094085b556a95ed6b8ff02fc3ccf638a0f2a6c0ec0be54551a97af26829", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ar", "methods": [ { "html": "openai/gpt-6-luna:batchGPT-6 Luna هو نموذج الاستدلال المركّز من OpenAI للمهام المتكررة بأعداد كبيرة. يمكن للنص والصور دعم التصنيف والاستخراج والمساعدة والعمل الموجّه بالأدوات، مع سياق يبلغ 1,050,000 رمز، ومخرجات نصية منظّمة، وإعداد جهد اختياري دون استدلال.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
GPT-6 Luna هو نموذج OpenAI المركّز للمهام المتكررة بأعداد كبيرة. يقبل النص والصور وينتج نصًا، ما يجعله مفيدًا لعمليات محددة مثل التصنيف والاستخراج وإعادة الصياغة والأسئلة المستندة إلى الصور والخطوات الفردية في سير عمل مساعد. يحتفظ Luna بمواصفاته الخاصة ضمن GPT-6، منفصلًا عن دور Sol في البرمجة المعقدة، وعمل Astra الأكثر تطلبًا، وإعداد التنفيذ Pro الخاص بـLuna.
امنح كل مهمة نتيجة واضحة: فئة، أو سجلًا صغيرًا، أو شرحًا، أو مقطعًا منقحًا. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وقاعدة للتعامل مع العناصر التي لا تنتمي إلى أي منها. وللاستخراج، حدّد الحقول والوحدات وكيفية التعامل مع المعلومات الغائبة. ومن أمثلة موجز العمل المفيد: «حدّد مشكلة المستخدم الأساسية، واختر إحدى هذه الفئات، وأعد الجملة التي تدعم الاختيار».
لرد دعم، قدّم السؤال والمادة المصدرية المعتمدة ذات الصلة، ثم حدّد لغة الإجابة والتفاصيل الواجب الاحتفاظ بها. وللصورة، حافظ على الوسوم الظاهرة وأخبر النموذج بما يتعلق به السؤال. افصل النص المستخرج عن التفسير حتى يمكن فحص السجل الناتج بالرجوع إلى المدخلات.
تدعم الشركة المنتجة مستويات جهد الاستدلال none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax؛ وmedium هو المستوى الافتراضي. يتيح none مهام لا تحتاج إلى استدلال وسيط، بينما يمكن لجهد أكبر تطوير تحليل لسؤال أشد تعقيدًا. جهد الاستدلال ونمط التنفيذ القياسي أو Pro خياران مستقلان. يظل عقد مخرجات محدد النطاق مطلوبًا عند كل مستوى جهد.
يمكن لـStructured Outputs تقييد سجل محدد، ويمكن للنص العادي إيصال إجابة أو شرح قصير. حدّد معاني الحقول وقواعد القيم المفقودة. لا تثبت صحة التنسيق أن القيمة المستخرجة موجودة في المصدر، لذا راجع المحتوى والبنية معًا.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا يبلغ 1,050,000 رمز، ومدخلات تصل إلى 922,000 رمز، ومخرجات تصل إلى 128,000 رمز. الحد الزمني لمعرفته هو 18 مايو 2026. تحتاج المادة المصدرية والمحادثة والاستدلال والإجابة الظاهرة إلى مساحة مشتركة. للعمل المتكرر، احتفظ بالمعايير ووسوم المصادر المهمة، بدل السماح لسجل غير ذي صلة بحجب العملية.
توثّق OpenAI واجهة Responses للأدوات المدمجة واستدعاء الدوال. تدعم Chat Completions استدعاء الدوال لهذا النموذج فقط عندما يكون جهد الاستدلال none. تشمل قائمة أدوات الشركة المنتجة البحث في الويب والملفات، وأدوات توليد الصور، ومفسّرًا للشيفرة، وأدوات shell وpatch، والمهارات، واستخدام الحاسوب، واتصالات MCP، والبحث عن الأدوات. مخرجات Luna نفسه نص؛ والصور التي تنتجها الأدوات أو الإجراءات المنفّذة نتائج منفصلة.
ينفّذ التطبيق العمليات المختارة ويعيد الملاحظة لخطوة النموذج التالية. يمكن لبحث عن منتج أن يوفّر الحقل المفقود قبل صياغة الإجابة؛ ويمكن لمهمة استخراج استخدام مقطع استُرجع فعلًا. يصف دليل GPT-6 أيضًا العمل غير المتزامن بالأدوات والتوجيه وإمكانات إدارة السياق على مستوى العائلة.
تكون النتيجة النهائية المفيدة إجابة أو سجلًا مركّزًا مرتبطًا بالأدلة المقدّمة. افحص قيمه، وحافظ على المصطلحات الإلزامية، واربط الأسئلة عن المصادر الحالية بمادة مرجعية معتمدة أو ملاحظات فعلية للأدوات. دور Luna هو إكمال العملية المحددة، وليس تحويل مجموعة مصادر كبيرة إلى مهمة غير محددة.
POST /v1/batchestexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلendpoint | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود /v1/chat/completions | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود openai/gpt-6-luna:batch | القيمة الافتراضية— |
الحقلrequests | النوعbatch_item[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلrequests[].custom_id | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلrequests[].body.messages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلcompletion_window | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود 24h | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلrequests[].body.model | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود openai/gpt-6-luna:batch, openai/gpt-6-luna | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider.only | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود openai | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider.allow_fallbacks | النوعboolean|null | المتطلباختياري | القيم والحدود false, null | القيمة الافتراضية— |
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتendpoint, model, requests |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةrepresentation | المواصفاتطلبات requests[] مضمّنة؛ يحتوي كل عنصر على custom_id وbody |
المعلمةrequest_endpoint_profile | المواصفات/v1/chat/completions |
المعلمةfile_material | المواصفاتيمكن للمستدعي قراءة محتوى JSONL الفعلي بترميز UTF-8 محليًا إلى requests[]. لا يُستخدم غرض للرفع ولا input_file_id ولا مرجع إلى ملف. إذا كانت مواد العميل مفقودة أو فارغة، يتوقف التحضير قبل POST. |
المعلمةserialization_order | المواصفاتendpoint, model, provider (إذا تم توفيره), completion_window (إذا تم توفيره), requests في النهاية |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
المعلمةschema_scope | المواصفاتأجسام طلبات Text Chat Completions ضمن غلاف Batch المضمّن الموثّق. |
دورة الحياة: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · قيمة response.id الفعلية من استجابة الإنشاء الأصلية؛ مع المستخدم والمفتاح والمجموعة نفسها
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0005 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00001 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0.000125 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً272,000 | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0005 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00001 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0.000125 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 2 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من272,000 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00075 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00002 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0.00025 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-6-luna:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-6-luna:batch', 'openai/gpt-6-luna']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-luna:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nمحتوى JSON مضمّن في results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nاحتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بمحتوى JSON الكامل للحالة الأصلية، وبكل نتيجة وcustom_id، وبجسم الاستجابة أو الخطأ كاملًا. احفظ results[] المكتملة بصيغة JSONL دون تصفية.
احتفظ بمعرّف العملية الأصلي. تتضمن الاستجابة 503 result_pending_check الترويسة X-Should-Retry:false؛ لا تُعِد إرسال الدفعة الأصلية التي لا تُعرف نتيجتها مطلقًا.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلresults[].custom_id | النوعstring |
الحقلresults[].response.body.choices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلresults[].error | النوعobject|null |
الحقلusage | النوعobject|null |
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلendpoint | النوعstring |
الحقلstatus | النوعstring |
الحقلrequest_counts | النوعobject |
الحقلresults[].id | النوعstring |
الحقلresults[].response.status_code | النوعinteger |
الحقلresults[].response.request_id | النوعstring |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطالغلاف المضمّن الموثّق غير صالح، أو توجد مفاتيح مكررة أو مشكلة في هوية العناصر، أو تعارض مع قدرات النموذج المضبوطة. | الخطوة التاليةصحح الحقول المحددة قبل أي إرسال جديد. |
الاستجابة401 · authentication_error | الشرطمفتاح API غير صالح. | الخطوة التاليةاستخدم مفتاح Ailoot المصرّح به. |
الاستجابة403 · permission_error | الشرطمجموعة المعالجة الدفعية غير متاحة. | الخطوة التاليةتحقق من صلاحية الوصول الممنوحة للمفتاح والمجموعة. |
الاستجابة422 · invalid_request_error | الشرطتستخدم المعالجة الدفعية الفوترة من الرصيد؛ ويُرفض إنشاؤها عبر الاشتراك. | الخطوة التاليةاستخدم المجموعة المصرّح بها التي تُخصم رسومها من الرصيد. |
الاستجابة422 · price_unavailable | الشرطلا يمكن تقديم تقدير تكلفة لمدخلات المعالجة الدفعية. | الخطوة التاليةاحتفظ بالاستجابة؛ واستخدم المدخلات الموثّقة لعائلة الواجهات. |
الاستجابة402 · billing_error | الشرطحجز الرصيد للمعالجة الدفعية غير متاح. | الخطوة التاليةعالج ما يمنع قبول الطلب قبل إرسال طلب جديد. |
الاستجابة503 · price_unavailable | الشرطسعر طريقة المعالجة الدفعية أو تعرفاتها الأصلية غير متاحة. | الخطوة التاليةاحتفظ بالاستجابة؛ ولا تستبدل الأسعار. |
الاستجابة503 · api_error | الشرطمسار المورّد المحدد غير متاح. | الخطوة التاليةاحتفظ بالاستجابة لإصلاح المسار. |
الاستجابة503 · result_pending_check | الشرطالنتيجة الأصلية تتطلب التحقق؛ X-Should-Retry:false. | الخطوة التاليةاحتفظ بقيمة operation_id/id الأصلية واقرأ حالتها؛ ولا تُكرر POST الأصلي مطلقًا. |
الاستجابة404 · not_found | الشرطعملية حالة المعالجة الدفعية غير موجودة أو مملوكة لهوية أخرى. | الخطوة التاليةاستخدم id الأصلي كما هو، والمستخدم والمفتاح والمجموعة نفسها. |
Ailoot Ultra openai/gpt-6-luna:batch
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.