OpenAI: GPT-5 Pro (batch)
Den separate GPT-5 Pro-udgave bruger yderligere beregning til vanskelig ræsonnering. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst, understøtter kun ræsonneringsindsatsen high og bruger producentens Responses-arbejdsgang til langvarige anmodninger.
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
GPT-5 Pro er OpenAI’s separate Pro-udgave af GPT-5. Den bruger yderligere beregning til at gennemarbejde vanskelige spørgsmål og udvikle et mere grundigt svar. Modellen accepterer tekst og billeder og producerer tekst. Pro er en del af denne udgaves identitet, adskilt fra standardmodellen GPT-5 og fra indstillingen for Pro-ræsonneringstilstand, som er dokumenteret for senere modelfamilier.
En eksempelopgave er at sammenligne flere tilgange til et teknisk spørgsmål med indbyrdes afhængige betingelser. Lever den krævede adfærd, relevant materiale og de begrænsninger, der afgør, om en løsning er acceptabel. Bed om relationerne mellem disse betingelser, den foreslåede tilgang og den dokumentation, der understøtter valget. Ved en dokumentbaseret beslutning skal sammenligningskriterierne leveres, og de fakta, som konklusionen skal bevare, angives.
OpenAI’s aktuelle eget GPT-5 Pro-kort angiver et kontekstvindue på 400.000 tokens, et maksimalt output på 272.000 tokens og en vidensgrænse den 30. september 2024. Modellen bruger high som standard for ræsonneringsindsats og understøtter kun denne værdi. Dette outputtal tilhører det separate Pro-kort frem for standardspecifikationen for GPT-5. Ræsonnering optager tokenplads sammen med det synlige svar, så en omfattende anmodning skal give plads til både analysen og det ønskede endelige resultat.
Producenten dokumenterer Responses til interaktioner over flere ture før det endelige svar, og dens modelspecifikation angiver også Batch-understøttelse. Vanskelige anmodninger kan tage flere minutter; baggrundsudførelse anbefales til langvarigt arbejde. En applikation bevarer svaridentifikatoren, kontrollerer, om opgaven står i kø eller er i gang, og henter resultatet, når behandlingen når en sluttilstand. Det beskriver producentens anmodningsforløb uden at ændre et eksisterende korts endpoint.
Det præcise modelkort angiver streaming, Structured Outputs, funktionskald, filinput, billedinput, web- og filsøgning, værktøjer til billedgenerering og MCP-forbindelser. GPT-5 Pro understøtter udtrykkeligt ikke en kodefortolker. Værktøjsoperationer er adskilt fra modellens tekstsvar: applikationen leverer sine tilgængelige funktioner, udfører sine handlinger og returnerer deres faktiske resultater. En foreslået handling skal ikke behandles som en færdig beregning eller anden operation.
Forbered et klart kriterium for færdiggørelse og et resultatformat, der passer til spørgsmålet. Ved kode skal den berørte adfærd, foreslåede ændringer og de kontroller, der er nødvendige for at vurdere dem, efterspørges. Ved analyse skal leverede fakta, udledte relationer og enhver uafklaret betingelse adskilles. Hvis et billede leverer væsentlig dokumentation, skal den relevante detalje angives, og den skriftlige kontekst leveres. Et nyttigt endeligt resultat er en konkret sammenligning, et implementeringsforslag eller beslutningsnotat knyttet til det oprindelige spørgsmål og materiale.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5-pro:batch
openai/gpt-5-pro:batchStart
Den separate GPT-5 Pro-udgave bruger yderligere beregning til vanskelig ræsonnering. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst, understøtter kun ræsonneringsindsatsen high og bruger producentens Responses-arbejdsgang til langvarige anmodninger.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feltendpoint | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser /v1/chat/completions | Standard— |
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser openai/gpt-5-pro:batch | Standard— |
Feltrequests | Typebatch_item[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltrequests[].custom_id | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltrequests[].body.messages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltcompletion_window | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser 24h | Standard— |
Feltprovider | Typeobject|null | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltrequests[].body.model | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser openai/gpt-5-pro:batch, openai/gpt-5-pro | Standard— |
Feltprovider.only | Typestring[] | KravValgfrit | Værdier og grænser openai | Standard— |
Feltprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | KravValgfrit | Værdier og grænser false, null | Standard— |
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parameterrepresentation | Kontraktrequests[] direkte i anmodningen; hvert element har custom_id og body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrakt/v1/chat/completions |
Parameterfile_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. |
Parameterserialization_order | Kontraktendpoint, model, provider (hvis angivet), completion_window (hvis angivet), requests til sidst |
Parameteroptional_controls | Kontraktprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_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 $0.015 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.12 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 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 $0.015 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.12 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-pro: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
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-pro:batch', 'openai/gpt-5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-pro: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"))
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
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 |
|---|---|
Feltresults[].custom_id | Typestring |
Feltresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Feltresults[].error | Typeobject|null |
Feltusage | Typeobject|null |
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltendpoint | Typestring |
Feltstatus | Typestring |
Feltrequest_counts | Typeobject |
Feltresults[].id | Typestring |
Feltresults[].response.status_code | Typeinteger |
Feltresults[].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-pro:batch
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · OpenAI: GPT-5 Pro (batch)
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:text→text- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:requests.min_items:1