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OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

Die separate Edition GPT-5.5 Pro nutzt zusätzliche Rechenleistung für schwieriges Reasoning und fachliche Analysen. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und entwickelt ein Textergebnis über die Responses-Schnittstelle des Herstellers, einschliesslich Batch-Anfragen.

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-5.5 Pro ist OpenAIs separate Pro-Edition von GPT-5.5. Sie nutzt zusätzliche Rechenleistung, um schwierige Fragen zu bearbeiten und eine eingehendere Antwort zu entwickeln. Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Seine Identität als benanntes Pro-Modell unterscheidet sich von der Auswahl des Pro-Ausführungsmodus auf einem GPT-5.6- oder GPT-6-Basismodell.

Die Veröffentlichung zur GPT-5.5-Familie beschreibt Programmierung, Forschung, Datenanalyse und dokumentenreiche fachliche Aufgaben. Sie beschreibt Pro ausdrücklich als Wahl für anspruchsvolle Fragen und umfassendere, strukturierte Ergebnisse. Eine beispielhafte Aufgabe besteht darin, mehrere Projektdokumente abzugleichen, voneinander abhängige Anforderungen zu ermitteln und eine Empfehlung mit ausdrücklich benannten Bedingungen zu entwickeln. Stellen Sie für Code das beabsichtigte Verhalten, die vorhandene Implementierung und die Bedingungen bereit, die eine vorgeschlagene Änderung bewahren muss.

OpenAI nennt für GPT-5.5 Pro ein Kontextfenster von 1’050’000 Token und eine maximale Ausgabe von 128’000 Token; der dokumentierte Wissensstand ist der 1. Dezember 2025. Die Einstellungen für den Reasoning-Aufwand sind medium, high und xhigh; high ist der Standardwert. Das Reasoning beansprucht neben der sichtbaren Antwort Tokenplatz. Eine lange fachliche Anfrage sollte daher die relevanten Belege enthalten und Raum für die Analyse des Modells und das Endergebnis lassen.

Der Hersteller dokumentiert GPT-5.5 Pro für Responses-Anfragen, auch über Batch, um vor der Antwort mehrere Interaktionsschritte des Modells zu unterstützen. Schwierige Anfragen können mehrere Minuten dauern. OpenAI empfiehlt die Ausführung im Hintergrund für lang laufende Aufgaben: Die Anwendung erhält eine Antwortkennung, verfolgt den Status der Anfrage und ruft das abgeschlossene Ergebnis ab. Verwenden Sie diesen Arbeitsablauf, um eine lange Anfrage bis zu ihrem abgeschlossenen Ergebnis zu verfolgen.

Die Modellkarte nennt Structured Outputs, Funktionsaufrufe, Web- und Dateisuche, Werkzeuge zur Bilderzeugung, Bildeingaben und MCP-Unterstützung. Ihre Werkzeuge umfassen ausserdem einen Code-Interpreter und eine gehostete Shell. Die Anwendung stellt die Arbeitsumgebung bereit und führt ihre Vorgänge aus. Sie liefert deren tatsächliche Ergebnisse zurück, damit das Modell fortfahren kann. Ein vorgeschlagenes Programm, eine angeforderte Handlung und das Ergebnis einer ausgeführten Handlung sollten bei der Vorbereitung der endgültigen Antwort als unterschiedliche Ergebnisse behandelt werden.

Geben Sie dem Modell eine klare Frage, das Quellenmaterial und ein Abschlusskriterium vor. Fordern Sie für eine technische Analyse die betroffenen Abhängigkeiten, den vorgeschlagenen Ansatz und die zu seiner Prüfung nötigen Belege an. Benennen Sie für eine Entscheidung auf Grundlage von Dokumenten die Vergleichskriterien und verlangen Sie, dass bereitgestellte Fakten, Schlussfolgerung und offene Bedingungen unterscheidbar bleiben. Wenn ein Bild wesentliche Belege liefert, verweisen Sie auf das relevante Detail. Ein nützliches Endergebnis ist eine konkrete Entscheidungsvorlage, ein Codevorschlag oder eine analytische Erklärung, die mit dem von Ihnen bereitgestellten Material und Ziel verbunden ist.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches openai/gpt-5.5-pro:batch

openai/gpt-5.5-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-5.5-pro:batch

Einstieg

Die separate Edition GPT-5.5 Pro nutzt zusätzliche Rechenleistung für schwieriges Reasoning und fachliche Analysen. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und entwickelt ein Textergebnis über die Responses-Schnittstelle des Herstellers, einschliesslich Batch-Anfragen.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldendpointTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
/v1/chat/completions
Standard—
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-5.5-pro:batch
Standard—
FeldrequestsTypbatch_item[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldrequests[].custom_idTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.messagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldcompletion_windowTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
24h
Standard—
FeldproviderTypobject|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.modelTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
openai/gpt-5.5-pro:batch, openai/gpt-5.5-pro
Standard—
Feldprovider.onlyTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
openai
Standard—
Feldprovider.allow_fallbacksTypboolean|nullAnforderungOptionalWerte und Limits
false, null
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterrepresentationVertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body
Parameterrequest_endpoint_profileVertrag/v1/chat/completions
Parameterfile_materialVertragDer 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.
Parameterserialization_orderVertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld
Parameteroptional_controlsVertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeVertragAnfragekörper 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.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.18 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich272'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.18 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als272'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.06 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.27 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · 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-5.5-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-5.5-pro:batch', 'openai/gpt-5.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.5-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.

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
FeldTyp
Feldresults[].custom_idTypstring
Feldresults[].response.body.choices[].message.contentTypstring|null
Feldresults[].errorTypobject|null
FeldusageTypobject|null
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
FeldendpointTypstring
FeldstatusTypstring
Feldrequest_countsTypobject
Feldresults[].idTypstring
Feldresults[].response.status_codeTypinteger
Feldresults[].response.request_idTypstring
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungUngültige 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_errorBedingungUngültiger API-Schlüssel.Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden.
Antwort403 · permission_errorBedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen.
Antwort422 · invalid_request_errorBedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt.Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden.
Antwort422 · price_unavailableBedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden.
Antwort402 · billing_errorBedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird.
Antwort503 · price_unavailableBedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen.
Antwort503 · api_errorBedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren.
Antwort503 · result_pending_checkBedingungDas 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_foundBedingungDer 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-5.5-pro:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5.5-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5-pro:batch: text → text

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5-pro:batch: requests.min_items: 1

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