o4-mini je kompaktní model OpenAI řady o pro uvažování, optimalizovaný pro rychlé a účinné uvažování v programování a vizuálních úlohách. Přijímá text a obrázky a vytváří text. Jeho užitečnou rolí je definovaný technický problém, který potřebuje analýzu před odpovědí: porozumění selhání kódu, interpretace diagramu, propojení faktů v dodaném materiálu nebo tvorba strukturovaného výsledku pro následující krok.
Pro programování dodejte příslušnou funkci či soubory, očekávané chování a přesný selhávající vstup nebo chybu. Zahrňte jazykové a environmentální detaily ovlivňující výsledek. Cílený požadavek může žádat pravděpodobnou příčinu, minimální navrženou opravu a vysvětlení, jak změna řeší pozorované chování. Definujte hranici změny, například zachování veřejného rozhraní či významu existujících dat, aby výsledek šlo posoudit vůči skutečné úloze.
Pro vizuální problém dodejte čitelný snímek obrazovky, diagram nebo graf a určete otázku, kterou má zodpovědět. Nechte viditelné důležité popisky, osy a jednotky. Ilustrační zadání může žádat vysvětlení toho, co graf podporuje, určení použitých pozorování a oddělení viditelné hodnoty od závěru odvozeného z ní. U dokumentové úlohy označte zdrojový materiál a definujte pole či vztahy potřebné v odpovědi. I kompaktní model těží z úplných informací o problému a přesného požadavku na výstup.
OpenAI specifikuje kontextové okno 200 000 tokenů, maximální výstup 100 000 tokenů a hranici znalostí 1. června 2024. Tokeny uvažování spotřebovávají kontext i výstupní kapacitu, proto ponechte místo pro analýzu a konečnou odpověď, místo zaplnění celého limitu vstupem. Dosažení kontextového či výstupního limitu může vytvořit neúplnou odpověď ještě před jakoukoli viditelnou odpovědí. Krátká konečná odpověď může stále vyžadovat vnitřní uvažování; její viditelná délka sama nepopisuje celý rozpočet tokenů.
Přesná stránka modelu o4-mini uvádí rozhraní Chat Completions, Responses, Batch a dolaďování. Dokumentované funkce zahrnují streamování, Structured Outputs, volání funkcí, nahrávání souborů, obrazový vstup, hledání souborů, ukládání promptů do mezipaměti a dolaďování. Sada nástrojů uvádí webové a souborové vyhledávání, interpretaci kódu a připojení MCP. Dejte aplikačnímu nástroji jasný účel a vstupní kontrakt, vraťte skutečný výsledek a požádejte model, aby jej použil k dalšímu rozhodnutí. Požadované volání funkce je návrhem akce, zatímco strukturovaná konečná odpověď uspořádává informace vytvořené úlohou.
Pokyny OpenAI pro prompty řady o doporučují jednoduchý přímý cíl s výslovnými omezeními a jasným ohraničením zdrojového materiálu. Nechte model problém vyřešit interně; požadujte potřebné konečné vysvětlení, důkazy či výpočet, nikoli přepis skrytého uvažování. Nejprve zkuste jasné zadání a pak přidejte příklady, pokud požadovaný formát či hranice kategorií zůstává nejasná. Příklad má ukazovat stejná pravidla jako skutečná úloha včetně reprezentace chybějících informací.
Pro aplikace potřebující volitelné vysvětlení procesu uvažování průvodce OpenAI výslovně dokumentuje podrobná shrnutí uvažování pro o4-mini. Shrnutí je třeba vyžádat a je oddělené od surových vnitřních tokenů uvažování, které nejsou zpřístupněny. Konečná odpověď musí stále obsahovat výsledek požadovaný uživatelem, například návrh změny kódu, interpretaci grafu s příslušnými pozorováními nebo získaná pole navázaná na dodaný materiál. Dodejte aktuální fakta, pokud jsou důležitá, ověřte podstatná tvrzení vůči zdroji a použijte ohraničenou úlohu i podmínku dokončení k udržení zaměření postupu.
", "aboutText": "o4-mini je kompaktní model OpenAI řady o pro uvažování, optimalizovaný pro rychlé a účinné uvažování v programování a vizuálních úlohách. Přijímá text a obrázky a vytváří text. Jeho užitečnou rolí je definovaný technický problém, který potřebuje analýzu před odpovědí: porozumění selhání kódu, interpretace diagramu, propojení faktů v dodaném materiálu nebo tvorba strukturovaného výsledku pro následující krok.\n\nPro programování dodejte příslušnou funkci či soubory, očekávané chování a přesný selhávající vstup nebo chybu. Zahrňte jazykové a environmentální detaily ovlivňující výsledek. Cílený požadavek může žádat pravděpodobnou příčinu, minimální navrženou opravu a vysvětlení, jak změna řeší pozorované chování. Definujte hranici změny, například zachování veřejného rozhraní či významu existujících dat, aby výsledek šlo posoudit vůči skutečné úloze.\n\nPro vizuální problém dodejte čitelný snímek obrazovky, diagram nebo graf a určete otázku, kterou má zodpovědět. Nechte viditelné důležité popisky, osy a jednotky. Ilustrační zadání může žádat vysvětlení toho, co graf podporuje, určení použitých pozorování a oddělení viditelné hodnoty od závěru odvozeného z ní. U dokumentové úlohy označte zdrojový materiál a definujte pole či vztahy potřebné v odpovědi. I kompaktní model těží z úplných informací o problému a přesného požadavku na výstup.\n\nOpenAI specifikuje kontextové okno 200 000 tokenů, maximální výstup 100 000 tokenů a hranici znalostí 1. června 2024. Tokeny uvažování spotřebovávají kontext i výstupní kapacitu, proto ponechte místo pro analýzu a konečnou odpověď, místo zaplnění celého limitu vstupem. Dosažení kontextového či výstupního limitu může vytvořit neúplnou odpověď ještě před jakoukoli viditelnou odpovědí. Krátká konečná odpověď může stále vyžadovat vnitřní uvažování; její viditelná délka sama nepopisuje celý rozpočet tokenů.\n\nPřesná stránka modelu o4-mini uvádí rozhraní Chat Completions, Responses, Batch a dolaďování. Dokumentované funkce zahrnují streamování, Structured Outputs, volání funkcí, nahrávání souborů, obrazový vstup, hledání souborů, ukládání promptů do mezipaměti a dolaďování. Sada nástrojů uvádí webové a souborové vyhledávání, interpretaci kódu a připojení MCP. Dejte aplikačnímu nástroji jasný účel a vstupní kontrakt, vraťte skutečný výsledek a požádejte model, aby jej použil k dalšímu rozhodnutí. Požadované volání funkce je návrhem akce, zatímco strukturovaná konečná odpověď uspořádává informace vytvořené úlohou.\n\nPokyny OpenAI pro prompty řady o doporučují jednoduchý přímý cíl s výslovnými omezeními a jasným ohraničením zdrojového materiálu. Nechte model problém vyřešit interně; požadujte potřebné konečné vysvětlení, důkazy či výpočet, nikoli přepis skrytého uvažování. Nejprve zkuste jasné zadání a pak přidejte příklady, pokud požadovaný formát či hranice kategorií zůstává nejasná. Příklad má ukazovat stejná pravidla jako skutečná úloha včetně reprezentace chybějících informací.\n\nPro aplikace potřebující volitelné vysvětlení procesu uvažování průvodce OpenAI výslovně dokumentuje podrobná shrnutí uvažování pro o4-mini. Shrnutí je třeba vyžádat a je oddělené od surových vnitřních tokenů uvažování, které nejsou zpřístupněny. Konečná odpověď musí stále obsahovat výsledek požadovaný uživatelem, například návrh změny kódu, interpretaci grafu s příslušnými pozorováními nebo získaná pole navázaná na dodaný materiál. Dodejte aktuální fakta, pokud jsou důležitá, ověřte podstatná tvrzení vůči zdroji a použijte ohraničenou úlohu i podmínku dokončení k udržení zaměření postupu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "e3ff642400fb23a02a9f5e6bc656aad89024d08bbc0a5e90493c553142b62382", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "cs", "methods": [ { "html": "openai/o4-mini:batchOpenAI o4-mini je kompaktní model pro uvažování zaměřený na efektivní programování a vizuální úlohy. Přijímá text a obrázky, vrací text a podporuje strukturované odpovědi i nástroje pro řešení ohraničeného technického problému nebo získání užitečného závěru z dodaného materiálu.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
o4-mini je kompaktní model OpenAI řady o pro uvažování, optimalizovaný pro rychlé a účinné uvažování v programování a vizuálních úlohách. Přijímá text a obrázky a vytváří text. Jeho užitečnou rolí je definovaný technický problém, který potřebuje analýzu před odpovědí: porozumění selhání kódu, interpretace diagramu, propojení faktů v dodaném materiálu nebo tvorba strukturovaného výsledku pro následující krok.
Pro programování dodejte příslušnou funkci či soubory, očekávané chování a přesný selhávající vstup nebo chybu. Zahrňte jazykové a environmentální detaily ovlivňující výsledek. Cílený požadavek může žádat pravděpodobnou příčinu, minimální navrženou opravu a vysvětlení, jak změna řeší pozorované chování. Definujte hranici změny, například zachování veřejného rozhraní či významu existujících dat, aby výsledek šlo posoudit vůči skutečné úloze.
Pro vizuální problém dodejte čitelný snímek obrazovky, diagram nebo graf a určete otázku, kterou má zodpovědět. Nechte viditelné důležité popisky, osy a jednotky. Ilustrační zadání může žádat vysvětlení toho, co graf podporuje, určení použitých pozorování a oddělení viditelné hodnoty od závěru odvozeného z ní. U dokumentové úlohy označte zdrojový materiál a definujte pole či vztahy potřebné v odpovědi. I kompaktní model těží z úplných informací o problému a přesného požadavku na výstup.
OpenAI specifikuje kontextové okno 200 000 tokenů, maximální výstup 100 000 tokenů a hranici znalostí 1. června 2024. Tokeny uvažování spotřebovávají kontext i výstupní kapacitu, proto ponechte místo pro analýzu a konečnou odpověď, místo zaplnění celého limitu vstupem. Dosažení kontextového či výstupního limitu může vytvořit neúplnou odpověď ještě před jakoukoli viditelnou odpovědí. Krátká konečná odpověď může stále vyžadovat vnitřní uvažování; její viditelná délka sama nepopisuje celý rozpočet tokenů.
Přesná stránka modelu o4-mini uvádí rozhraní Chat Completions, Responses, Batch a dolaďování. Dokumentované funkce zahrnují streamování, Structured Outputs, volání funkcí, nahrávání souborů, obrazový vstup, hledání souborů, ukládání promptů do mezipaměti a dolaďování. Sada nástrojů uvádí webové a souborové vyhledávání, interpretaci kódu a připojení MCP. Dejte aplikačnímu nástroji jasný účel a vstupní kontrakt, vraťte skutečný výsledek a požádejte model, aby jej použil k dalšímu rozhodnutí. Požadované volání funkce je návrhem akce, zatímco strukturovaná konečná odpověď uspořádává informace vytvořené úlohou.
Pokyny OpenAI pro prompty řady o doporučují jednoduchý přímý cíl s výslovnými omezeními a jasným ohraničením zdrojového materiálu. Nechte model problém vyřešit interně; požadujte potřebné konečné vysvětlení, důkazy či výpočet, nikoli přepis skrytého uvažování. Nejprve zkuste jasné zadání a pak přidejte příklady, pokud požadovaný formát či hranice kategorií zůstává nejasná. Příklad má ukazovat stejná pravidla jako skutečná úloha včetně reprezentace chybějících informací.
Pro aplikace potřebující volitelné vysvětlení procesu uvažování průvodce OpenAI výslovně dokumentuje podrobná shrnutí uvažování pro o4-mini. Shrnutí je třeba vyžádat a je oddělené od surových vnitřních tokenů uvažování, které nejsou zpřístupněny. Konečná odpověď musí stále obsahovat výsledek požadovaný uživatelem, například návrh změny kódu, interpretaci grafu s příslušnými pozorováními nebo získaná pole navázaná na dodaný materiál. Dodejte aktuální fakta, pokud jsou důležitá, ověřte podstatná tvrzení vůči zdroji a použijte ohraničenou úlohu i podmínku dokončení k udržení zaměření postupu.
POST /v1/batchestexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Poleendpoint | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity /v1/chat/completions | Výchozí— |
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity openai/o4-mini:batch | Výchozí— |
Polerequests | Typbatch_item[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polerequests[].custom_id | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polerequests[].body.messages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecompletion_window | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity 24h | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polerequests[].body.model | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity openai/o4-mini:batch, openai/o4-mini | Výchozí— |
Poleprovider.only | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity openai | Výchozí— |
Poleprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false, null | Výchozí— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrepresentation | Kontraktvložené requests[]; každá položka obsahuje custom_id a body |
Parametrrequest_endpoint_profile | Kontrakt/v1/chat/completions |
Parametrfile_material | KontraktVolající může lokálně načíst skutečný soubor JSONL v kódování UTF-8 do requests[]. Nepoužívá se účel nahrání, input_file_id ani odkaz na soubor. Chybějící nebo prázdné podklady zákazníka zastaví přípravu před POST. |
Parametrserialization_order | Kontraktendpoint, model, provider (je-li uveden), completion_window (je-li uvedeno), requests nakonec |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_scope | KontraktTěla požadavků Text Chat Completions v dokumentované obálce pro vložené dávkové požadavky Batch. |
Životní cyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · skutečné response.id z původní odpovědi na vytvoření; stejný uživatel, klíč a skupina
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0011 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0044 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000275 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0011 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0044 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000275 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${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/o4-mini: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/o4-mini:batch', 'openai/o4-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o4-mini: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.\nvložený JSON v 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\nUchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Uchovejte úplný původní JSON se stavem, každý výsledek a custom_id a úplné tělo odpovědi nebo chyby. Dokončené results[] uložte jako JSONL bez filtrování.
Uchovejte původní ID operace. Odpověď 503 result_pending_check obsahuje X-Should-Retry:false; původní dávku s neznámým výsledkem nikdy znovu neodesílejte.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleresults[].custom_id | Typstring |
Poleresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Poleresults[].error | Typobject|null |
Poleusage | Typobject|null |
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poleendpoint | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Polerequest_counts | Typobject |
Poleresults[].id | Typstring |
Poleresults[].response.status_code | Typinteger |
Poleresults[].response.request_id | Typstring |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná dokumentovaná obálka vložených požadavků, duplicitní klíče, nesprávná identita položky nebo rozpor s nastavenými schopnostmi modelu. | Další krokPřed jakýmkoli novým odesláním opravte označená pole. |
Odpověď401 · authentication_error | PodmínkaNeplatný klíč API. | Další krokPoužijte autorizovaný klíč Ailoot. |
Odpověď403 · permission_error | PodmínkaSkupina pro dávkové požadavky není dostupná. | Další krokZkontrolujte oprávnění klíče a skupiny. |
Odpověď422 · invalid_request_error | PodmínkaDávkové požadavky se účtují ze zůstatku; vytvoření v rámci předplatného se odmítá. | Další krokPoužijte autorizovanou skupinu s účtováním ze zůstatku. |
Odpověď422 · price_unavailable | PodmínkaPro vstup dávky nelze vypočítat cenovou nabídku. | Další krokUchovejte odpověď; použijte dokumentovaný vstup pro danou rodinu API. |
Odpověď402 · billing_error | PodmínkaRezerva pro dávku není dostupná. | Další krokPřed novým požadavkem vyřešte podmínky přijetí. |
Odpověď503 · price_unavailable | PodmínkaCena dávkové metody nebo nativní sazby nejsou dostupné. | Další krokUchovejte odpověď; nenahrazujte ceny jinými. |
Odpověď503 · api_error | PodmínkaPřesná trasa dodavatele není dostupná. | Další krokUchovejte odpověď pro opravu směrování. |
Odpověď503 · result_pending_check | PodmínkaPůvodní výsledek vyžaduje kontrolu; X-Should-Retry:false. | Další krokUchovejte původní operation_id/id a načítejte jeho stav; původní POST nikdy neopakujte. |
Odpověď404 · not_found | PodmínkaOperace pro kontrolu stavu dávky neexistuje nebo patří jiné identitě. | Další krokPoužijte přesné původní id a stejného uživatele, klíč a skupinu. |
Ailoot Ultra openai/o4-mini:batch
Použijte cesty metod uvedené výše.