Source: https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/
Language: da

# OpenAI: GPT-5.1 (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: GPT-5.1 (batch)](https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/)

GPT-5.1 kombinerer programmering og agentarbejde med adaptiv ræsonnering. Den accepterer tekst og billeder og kan udvikle en kodeændring, et dokument eller et resultat med tilsluttede værktøjer med en indstilling uden ræsonnering til opgaver, som ikke kræver dybere analyse.

- [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/da/openai-gpt-5-1-u003a-batch/#method-0)

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

GPT-5.1 er OpenAI’s generelle model til programmering og agentopgaver med konfigurerbar ræsonnering. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst. Lanceringen til udviklere beskriver adaptiv ræsonnering: modellen varierer det arbejde, den bruger på analyse, med opgavens kompleksitet. Grundudgaven GPT-5.1 er adskilt fra Chat- og Codex-udgaverne i samme familie.

Ved programmering skal den tilsigtede adfærd, relevante filer og de begrænsninger, som en foreslået ændring skal bevare, leveres. En eksempelanmodning er at undersøge, hvordan en komponent håndterer et input, identificere den afhængighed, der kræver opmærksomhed, og udvikle en målrettet ændring med en klar forklaring. Ved en dokumentopgave skal det oprindelige materiale, læseren og de krævede fakta leveres, hvorefter en redigeret passage eller en analyse med angivne sektioner efterspørges.

Producenten dokumenterer en indstilling uden ræsonnering til opgaver, der ikke kræver dybere analyse, sammen med ræsonneringsindsatsen low, medium og high; none er standard. Dens lancering anbefaler at vælge et ræsonneringsniveau efter opgavens kompleksitet. Det giver en applikation mulighed for at skelne et enkelt udtræk eller kort svar fra en opgave, der omfatter flere indbyrdes afhængige betingelser, uden at ændre grundmodellens identitet.

OpenAI’s modelkort angiver et kontekstvindue på 400.000 tokens, et maksimalt output på 128.000 tokens og en vidensgrænse den 30. september 2024. Ræsonnering optager plads sammen med inputtet og det endelige svar. Organisér en lang anmodning ud fra den nyttige dokumentation og succeskriterierne. Hvis et billede bidrager til opgaven, skal det relevante diagram, den relevante grænsefladetilstand eller detalje angives sammen med den skriftlige kontekst, der er nødvendig for at fortolke den.

Modelkortet angiver grænsefladerne Responses, Chat Completions og Batch, streaming, Structured Outputs, funktionskald, fil- og billedinput, web- og filsøgning samt promptcaching. Den aktuelle cachingdokumentation omfatter valgfri forlænget opbevaring på op til 24 timer for denne model. Producenten angiver også billedgenerering, kodefortolkning, patchoperationer og MCP-forbindelser. Lanceringen til udviklere dokumenterer et patchværktøj, der foreslår strukturerede filændringer, og et shellværktøj, der foreslår kommandoer. Applikationen anvender eller udfører disse operationer og returnerer deres faktiske resultater, hvilket understøtter en fortsat redigerings- og gennemgangsarbejdsgang.

Lanceringen fremhæver også styrbarhed under programmering og nyttige statusopdateringer i forløb med flere værktøjskald. Definér, hvad opgaven skal færdiggøre, hvilke handlinger der er tilgængelige, og den dokumentation, der ville verificere resultatet. Ved en ændring skal den berørte adfærd, væsentlige redigeringer og faktisk udførte kontroller efterspørges. Ved et dokument skal der bedes om en konkret version knyttet til de leverede fakta. Et nyttigt endeligt resultat gør resultatet og dets grundlag tydelige, mens foreslåede handlinger holdes adskilt fra gennemførte operationer.

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.1:batch`

[`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-5.1:batch`

### Start

GPT-5.1 kombinerer programmering og agentarbejde med adaptiv ræsonnering. Den accepterer tekst og billeder og kan udvikle en kodeændring, et dokument eller et resultat med tilsluttede værktøjer med en indstilling uden ræsonnering til opgaver, som ikke kræver dybere analyse.

Accepterede input

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`text`

Outputformat

JSON direkte i results\[\].response.body

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`endpoint` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser /v1/chat/completions | Standard— |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser openai/gpt-5.1:batch | Standard— |
| Felt`requests` | Type`batch_item[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`requests[].custom_id` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`requests[].body.messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`completion_window` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser 24h | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`requests[].body.model` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser openai/gpt-5.1:batch, openai/gpt-5.1 | Standard— |
| Felt`provider.only` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser openai | Standard— |
| Felt`provider.allow_fallbacks` | Type`boolean\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser false, null | Standard— |

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`representation` | Kontraktrequests\[\] direkte i anmodningen; hvert element har custom\_id og body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Kontrakt/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | KontraktDen kaldende part kan læse det faktiske JSONL-indhold i UTF-8 lokalt ind i requests\[\]. Der angives hverken purpose til upload, input\_file\_id eller en filreference. Hvis kundematerialet mangler eller er tomt, stoppes forberedelsen før POST. |
| Parameter`serialization_order` | Kontraktendpoint, model, provider (hvis angivet), completion\_window (hvis angivet), requests til sidst |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | KontraktAnmodningsindhold for Chat Completions med tekst i den dokumenterede inline Batch-struktur. |

Livscyklus: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · det faktiske response.id fra den oprindelige oprettelse; samme bruger/nøgle/gruppe

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00125** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.01** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.000125** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00125** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.01** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.000125** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · gemte testdataPython HTTP · kundens faktiske JSONLPython · gem hvert færdigt resultat

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.1:batch', 'openai/gpt-5.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.1:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    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")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON direkte i results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Kontrollér opgavestatus

curl · Status for den oprindelige handling

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Gem hele den oprindelige status i JSON, hvert resultat/custom\_id og det fulde svar- eller fejlindhold. Gem færdige results\[\] som JSONL uden filtrering.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Gem det oprindelige operations-ID. 503 result\_pending\_check har X-Should-Retry:false; send aldrig en oprindelig batch igen, hvis dens udfald er ukendt.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`results[].custom_id` | Typestring |
| Felt`results[].response.body.choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`results[].error` | Typeobject\|null |
| Felt`usage` | Typeobject\|null |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`endpoint` | Typestring |
| Felt`status` | Typestring |
| Felt`request_counts` | Typeobject |
| Felt`results[].id` | Typestring |
| Felt`results[].response.status_code` | Typeinteger |
| Felt`results[].response.request_id` | Typestring |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldig dokumenteret inline-struktur, dublerede nøgler, ugyldig elementidentitet eller konflikt med modellens konfigurerede funktioner. | Næste trinRet de angivne felter, før du sender en ny anmodning. |
| Svar401 · `authentication_error` | BetingelseUgyldig API-nøgle. | Næste trinBrug den godkendte Ailoot-nøgle. |
| Svar403 · `permission_error` | BetingelseBatch-gruppen er ikke tilgængelig. | Næste trinKontrollér nøglens/gruppens adgangsrettigheder. |
| Svar422 · `invalid_request_error` | BetingelseBatch afregnes via saldoen; oprettelse via et abonnement afvises. | Næste trinBrug den godkendte gruppe med saldoafregning. |
| Svar422 · `price_unavailable` | BetingelseDer kan ikke beregnes en pris for Batch-inputtet. | Næste trinGem svaret; brug det dokumenterede input for API-familien. |
| Svar402 · `billing_error` | BetingelseReservationen til Batch er ikke tilgængelig. | Næste trinAfklar adgangen, før du sender en ny anmodning. |
| Svar503 · `price_unavailable` | BetingelsePrisen for Batch-metoden eller de native satser er ikke tilgængelige. | Næste trinGem svaret; erstat ikke priserne med andre priser. |
| Svar503 · `api_error` | BetingelseDen præcise leverandørrute er ikke tilgængelig. | Næste trinGem svaret, så ruten kan repareres. |
| Svar503 · `result_pending_check` | BetingelseDet oprindelige resultat skal kontrolleres; X-Should-Retry:false. | Næste trinGem det oprindelige operation\_id/id, og læs dets status; gentag aldrig den oprindelige POST. |
| Svar404 · `not_found` | BetingelseOperationen til Batch-status findes ikke eller tilhører en anden identitet. | Næste trinBrug det nøjagtige oprindelige id og samme bruger/nøgle/gruppe. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/da/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-5.1 (batch)

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `text` → `text`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `requests.min_items`: `1`

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

## Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

## Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement

Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.

Rabatkode på op til 50%

Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.

Udgifter i historikken

Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation

Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.

Licens til forhandlere

Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.

Dokumenter på websitet

Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.