OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
GPT-6.1 Sol er OpenAI’s ræsonneringsmodel til kompleks programmering, computerbrug og professionel analyse. Den modtager tekst og billeder og producerer tekst med en kontekst på 1.050.000 tokens og indsatsindstillinger, der udvikler et svar ud fra leveret dokumentation og værktøjsobservationer.
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
GPT-6.1 Sol er OpenAI’s ræsonneringsmodel til kompleks programmering, computerbrug og professionelt arbejde. Den følger efter GPT-6 Sol og tilbyder en afbalanceret profil til krævende opgaver, der kræver omfattende analyse. Producentens model modtager tekst og billeder og genererer tekst, herunder forklaringer, kode og strukturerede resultater. Denne standardprofil forbliver adskilt fra Pro-ræsonneringstilstand og fra GPT-6 Sol.
Opgave og forberedelse af input
Ved softwarearbejde skal den relevante kode, den forventede adfærd, den observerede fejl og de kontrakter, ændringen skal bevare, leveres. Angiv slutresultatet, og hvad der vil dokumentere fuldførelse. En praktisk opgavebeskrivelse er: “Sammenlign disse to implementeringer med kravene, identificer de afhængigheder, hver af dem påvirker, og returner en målrettet rettelse med den understøttende dokumentation.” En repositoryopgave skal holde filnavne og modulgrænser synlige gennem opfølgninger.
Ved professionel analyse skal kilderne og den beslutning, der skal træffes, angives. Beskriv sammenligningskriterier, påkrævet terminologi og håndtering af manglende oplysninger. Hvis et billede indeholder dokumentation, skal det angives, om det er en graf, et diagram eller en grænsefladetilstand, og hvilken detalje der er vigtig. Bed resultatet skelne mellem et synligt eller kildeunderstøttet fund og en fortolkning.
Kontekst og ræsonnering
OpenAI angiver en kontekst på 1.050.000 tokens, et maksimalt input på 922.000 tokens og et maksimalt output på 128.000 tokens. Den dokumenterede vidensgrænse er den 30. april 2026. Ræsonnering optager plads sammen med kildemateriale og det synlige svar; opbrug af fuldførelsesbudgettet kan efterlade et svar ufuldstændigt. Forbered relevant kontekst, og giv plads til analyse og slutresultat frem for at behandle inputloftet som hele opgavens budget.
Denne specifikke model understøtter ræsonneringsindsatserne low, medium, high, xhigh og max med medium som standard. Den understøtter ikke none eller minimal. Indsatsen styrer, hvor meget ræsonnering der anvendes, mens standard og Pro-tilstand beskriver et separat eksekveringsvalg. Definer svaret uafhængigt af denne dybde: en kodeændring, et beslutningsnotat, en procedure eller en specificeret post.
Grænseflader og værktøjer
Producenten bruger Responses til værktøjskald; dens Chat Completions-grænseflade accepterer GPT-6.1 Sol-anmodninger uden værktøjer. Modelkortet angiver Structured Outputs, streaming og funktionskald sammen med web- og filsøgning, billedgenereringsværktøjer, en kodefortolker, shell- og patchværktøjer, skills, computerbrug, MCP-forbindelser og værktøjssøgning. Modellens eget output forbliver tekst, mens et billedgenereringsværktøj producerer et separat resultat.
Den omgivende applikation leverer og udfører sine operationer og returnerer observationer. Hold hvert resultat knyttet til sit kald og sin kilde, så den fortsatte opgave kan bruge faktisk dokumentation. Vejledningen til GPT-6-familien beskriver også asynkront værktøjsarbejde, justering midt i et svarforløb, bevaret ræsonnering og kontekstkomprimering til længere arbejdsgange; det er producentens arbejdsgangsfunktioner frem for en antagelse om, at alle almindelige anmodninger aktiverer dem.
Nyttige resultater
Angiv de betingelser, der gør opgaven fuldført, og den dokumentation, der kræves for en konklusion. Ved kode skal implementeringen undersøges, og faktiske valideringsobservationer returneres. Ved dokumenter skal slutsvaret identificere de leverede fakta, antagelser og uafklarede spørgsmål. Det nyttige resultat er et tekst- eller koderesultat, der kan gennemgås, knyttet til det oprindelige mål og kilderne, med den præcise GPT-6.1 Sol-profil bevaret.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch
openai/gpt-6.1-sol:batchStart
GPT-6.1 Sol er OpenAI’s ræsonneringsmodel til kompleks programmering, computerbrug og professionel analyse. Den modtager tekst og billeder og producerer tekst med en kontekst på 1.050.000 tokens og indsatsindstillinger, der udvikler et svar ud fra leveret dokumentation og værktøjsobservationer.
- 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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol | 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 $0.002 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.01 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0001 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0.0025 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med272.000 | Beløb Input · Inputtokens $0.002 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.01 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0001 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0.0025 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end272.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.004 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.015 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0002 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0.005 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch', 'openai/gpt-6.1-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-sol: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-6.1-sol:batch
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:text→text- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:requests.min_items:1