OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)

GPT-6.1 Sol ist OpenAIs Reasoning-Modell für anspruchsvolle Programmierung, Computerbedienung und professionelle Analysen. Es nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Sein Kontext umfasst 1.050.000 Token; die Reasoning-Einstellungen unterstützen die Erarbeitung einer Antwort aus bereitgestellten Belegen und Werkzeugbeobachtungen.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

GPT-6.1 Sol ist OpenAIs Reasoning-Modell für anspruchsvolle Programmierung, Computerbedienung und professionelle Arbeit. Es folgt auf GPT-6 Sol und bietet ein ausgewogenes Profil für anspruchsvolle Aufgaben, die umfangreiche Analyse erfordern. Das Herstellermodell nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text, darunter Erklärungen, Code und strukturierte Ergebnisse. Dieses Standardprofil bleibt vom Reasoning-Modus Pro und von GPT-6 Sol getrennt.

Aufgabe und Eingabe vorbereiten

Stellen Sie bei Softwareaufgaben den relevanten Code, das erwartete Verhalten, den beobachteten Fehler und die Verträge bereit, die die Änderung bewahren muss. Definieren Sie das fertige Ergebnis und die Kriterien für den Abschluss. Ein praktischer Auftrag lautet: „Vergleichen Sie diese beiden Implementierungen mit den Anforderungen, benennen Sie die jeweils betroffenen Abhängigkeiten und liefern Sie eine gezielte Korrektur mit den unterstützenden Belegen.“ Bei einer Repository-Aufgabe sollten Dateinamen und Modulgrenzen auch über Folgeanfragen hinweg erkennbar bleiben.

Benennen Sie bei professionellen Analysen die Quellen und die zu treffende Entscheidung. Geben Sie Vergleichskriterien, erforderliche Terminologie und den Umgang mit fehlenden Informationen an. Wenn ein Bild Belege enthält, benennen Sie, ob es sich um eine Grafik, ein Diagramm oder einen Oberflächenzustand handelt und welches Detail wichtig ist. Fordern Sie, dass das Ergebnis eine sichtbare oder durch Quellen gestützte Feststellung von einer Interpretation unterscheidet.

Kontext und Reasoning

OpenAI nennt einen Kontext von 1.050.000 Token, eine maximale Eingabe von 922.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Der dokumentierte Wissensstand reicht bis zum 30. April 2026. Reasoning beansprucht neben dem Ausgangsmaterial und der sichtbaren Antwort Platz; ein ausgeschöpftes Completion-Budget kann eine Antwort unvollständig lassen. Bereiten Sie relevanten Kontext vor und lassen Sie Platz für Analyse und fertiges Ergebnis, statt die Eingabeobergrenze als gesamtes Aufgabenbudget zu behandeln.

Das konkrete Modell unterstützt die Reasoning-Stufen low, medium, high, xhigh und max, standardmäßig medium. none und minimal werden nicht unterstützt. Der Aufwand steuert den Umfang des Schlussfolgerns, während Standard- und Pro-Modus eine separate Ausführungswahl beschreiben. Definieren Sie die Antwort unabhängig von dieser Tiefe: eine Codeänderung, ein Entscheidungsmemo, eine Ablaufbeschreibung oder einen vorgegebenen Datensatz.

Schnittstellen und Werkzeuge

Der Hersteller verwendet Responses für Werkzeugaufrufe; seine Schnittstelle Chat Completions nimmt Anfragen an GPT-6.1 Sol ohne Werkzeuge entgegen. Die Modellkarte nennt Structured Outputs, Streaming und Funktionsaufrufe sowie Web- und Dateisuche, Werkzeuge zur Bilderzeugung, einen Codeinterpreter, Shell- und Patch-Werkzeuge, Skills, Computerbedienung, MCP-Verbindungen und Werkzeugsuche. Die eigene Ausgabe des Modells bleibt Text, während ein Werkzeug zur Bilderzeugung ein separates Ergebnis erstellt.

Die umgebende Anwendung stellt ihre Operationen bereit, führt sie aus und liefert Beobachtungen zurück. Halten Sie jedes Ergebnis mit seinem Aufruf und seiner Quelle verknüpft, damit die laufende Aufgabe tatsächliche Belege nutzen kann. Der Leitfaden zur GPT-6-Familie beschreibt außerdem asynchrone Werkzeugarbeit, Nachsteuerung innerhalb eines laufenden Modellbeitrags, den Erhalt des Reasoning-Kontexts und Kontextverdichtung für längere Abläufe. Dies sind Ablauffähigkeiten des Herstellers, keine Annahme, dass jede gewöhnliche Anfrage sie aktiviert.

Nützliche Ergebnisse

Nennen Sie die Bedingungen, die die Aufgabe abschließen, und die für eine Schlussfolgerung benötigten Belege. Prüfen Sie bei Code die Implementierung und liefern Sie tatsächlich beobachtete Prüfergebnisse. Bitten Sie bei Dokumenten darum, bereitgestellte Fakten, Annahmen und ungeklärte Fragen in der abschließenden Antwort zu benennen. Das nützliche Ergebnis ist ein überprüfbares Text- oder Codeartefakt mit Bezug zum ursprünglichen Ziel und den Quellen, wobei das genaue Profil GPT-6.1 Sol erhalten bleibt.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch

openai/gpt-6.1-sol:batch

OpenAI /openai/gpt-6.1-sol:batch

Einstieg

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches

Eingabe: text
Ausgabe: text
Ausgabeformat: eingebettetes JSON unter results[].response.body

Feld	Typ	Anforderung	Werte und Limits	Standard
Feld`endpoint`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits /v1/chat/completions	Standard—
Feld`model`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits openai/gpt-6.1-sol:batch	Standard—
Feld`requests`	Typ`batch_item[]`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1	Standard—
Feld`requests[].custom_id`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits	Standard—
Feld`requests[].body.messages`	Typ`message[]`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits	Standard—
Feld`completion_window`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits 24h	Standard—
Feld`provider`	Typ`object\|null`	AnforderungOptional	Werte und Limits	Standard—
Feld`requests[].body.model`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits openai/gpt-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol	Standard—
Feld`provider.only`	Typ`string[]`	AnforderungOptional	Werte und Limits openai	Standard—
Feld`provider.allow_fallbacks`	Typ`boolean\|null`	AnforderungOptional	Werte und Limits false, null	Standard—

Methodenparameter und Lebenszyklus

Parameter	Vertrag
Parameter`content_type`	Vertragapplication/json
Parameter`required`	Vertragendpoint, model, requests
Parameter`material_types`	Vertragtext
Parameter`representation`	Vertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body
Parameter`request_endpoint_profile`	Vertrag/v1/chat/completions
Parameter`file_material`	VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST.
Parameter`serialization_order`	Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld
Parameter`optional_controls`	Vertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameter`schema_scope`	VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur.

Lebenszyklus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus: Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus: Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand: Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching: Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

Konfiguration	Tarifstaffel	Kontexttoken, mehr als	Kontexttoken, bis einschließlich	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Token	TarifstaffelGrundtarif	Kontexttoken, mehr als—	Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.01 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.0025 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1	Tarifstaffel—	Kontexttoken, mehr als0	Kontexttoken, bis einschließlich272 000	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.01 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.0025 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2	Tarifstaffel—	Kontexttoken, mehr als272 000	Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0002 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.005 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern

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.

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results[].response.body

GET /v1/batches/{operation_id}

Auftragsstatus prüfen

curl · Status des ursprünglichen Vorgangs

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

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder

Feld	Typ
Feld`results[].custom_id`	Typstring
Feld`results[].response.body.choices[].message.content`	Typstring\|null
Feld`results[].error`	Typobject\|null
Feld`usage`	Typobject\|null
Feld`id`	Typstring
Feld`model`	Typstring
Feld`endpoint`	Typstring
Feld`status`	Typstring
Feld`request_counts`	Typobject
Feld`results[].id`	Typstring
Feld`results[].response.status_code`	Typinteger
Feld`results[].response.request_id`	Typstring

Fehler und nächste Schritte

Antwort	Bedingung	Nächster Schritt
Antwort400 · `invalid_request_error`	BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten.	Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren.
Antwort401 · `authentication_error`	BedingungUngültiger API-Schlüssel.	Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden.
Antwort403 · `permission_error`	BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.	Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen.
Antwort422 · `invalid_request_error`	BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt.	Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden.
Antwort422 · `price_unavailable`	BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden.	Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden.
Antwort402 · `billing_error`	BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.	Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird.
Antwort503 · `price_unavailable`	BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.	Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen.
Antwort503 · `api_error`	BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar.	Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren.
Antwort503 · `result_pending_check`	BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false.	Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen.
Antwort404 · `not_found`	BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität.	Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-6.1-sol:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-6.1-sol:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)

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Welche Grenzen gelten?: POST /v1/batches · openai/gpt-6.1-sol:batch: requests.min_items: 1

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