Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-nano-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-nano-u003a-batch/
Language: de-ch

# OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

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

## [OpenAI: GPT-5 Nano (batch)](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-nano-u003a-batch/)

Die Nano-Edition von GPT-5 ist für klar umrissene Zusammenfassungs- und Klassifikationsaufgaben ausgelegt. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und liefert Text, mit konfigurierbarem Reasoning und einem klaren Ergebnisformat für wiederkehrende oder unterstützende Aufgaben.

- [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5-nano:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-nano-u003a-batch/#method-0)

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 Nano ist OpenAIs Nano-Edition der GPT-5-Reasoning-Familie. Der Hersteller hebt Zusammenfassung und Klassifikation als praktische Anwendungen hervor. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text und eignet sich damit als gezielte Modellwahl für einen definierten Vorgang innerhalb eines grösseren Arbeitsablaufs. Nano bewahrt seine eigene Editionsidentität und Spezifikation.

Stellen Sie für eine Zusammenfassung das Quellenmaterial und den Zweck der Zusammenfassung bereit. Eine beispielhafte Anfrage besteht darin, mehrere Nachrichten zu einem Anliegen in eine Kurzvorlage mit Thema, feststehenden Fakten und der nächsten Frage zu überführen. Legen Sie die Länge, die zu bewahrenden Details und die Unterscheidung zwischen einer Aussage in der Quelle und einer Schlussfolgerung fest. So erhält die Zusammenfassung einen konkreten Zweck, statt das Modell jeden Teil gleich stark kürzen zu lassen.

Geben Sie für eine Klassifikation die zulässigen Kategorien und das sie unterscheidende Kriterium an. Geben Sie Beispiele an, wenn sie eine schwierige Grenze verdeutlichen, und definieren Sie die Darstellung eines Falls, der in keine der verfügbaren Kategorien passt. Ein nützliches Ergebnis ist die Kategorie mit einer knappen Erklärung anhand der Eingabe. Ein Bild kann relevante visuelle Informationen liefern, wenn die Aufgabe das wichtige Detail oder die Beschriftung benennt.

OpenAI nennt ein Kontextfenster von 400’000 Token, eine maximale Eingabe von 272’000 Token und eine maximale Ausgabe von 128’000 Token; der Wissensstand ist der 31. Mai 2024. Die GPT-5-Entwicklerveröffentlichung führt Nano als eine von drei Modellgrössen mit Steuerungen für Reasoning-Aufwand, verbosity und benutzerdefinierte Werkzeuge auf. Die dokumentierten Aufwandswerte der Familie sind minimal, low, medium und high; verbosity steuert die Ausführlichkeit der Antwort unabhängig von der Analyse. Reasoning und sichtbare Ausgabe teilen sich das Budget für erzeugte Token.

Die genaue Modellkarte nennt die Schnittstellen Responses, Chat Completions und Batch, Streaming, Structured Outputs, Funktionsaufrufe, Datei- und Bildeingaben, Dateisuche und Prompt-Caching. Die aufgeführten Werkzeuge umfassen Funktionen, Web- und Dateisuche, Bilderzeugung, Codeinterpretation und MCP-Verbindungen. Werkzeugvorgänge sind vom schriftlichen Ergebnis des Modells getrennt: Die Anwendung führt ihre Aktionen aus und liefert die tatsächlichen Ausgaben für die weitere Arbeit zurück.

Definieren Sie präzise Ausgabevorgaben, etwa eine Zusammenfassung, eine Kategorie, eine Liste extrahierter Felder oder einen knappen Antwortvorschlag. Legen Sie den Umgang mit fehlenden Informationen fest und halten Sie die Regeln bei der Verarbeitung ähnlicher Eingaben einheitlich. Geben Sie bei einer mehrstufigen Aufgabe das relevante Ergebnis zusammen mit jeder offenen Frage an die nächste Stufe weiter. Prüfen Sie das Endergebnis anhand der bereitgestellten Quelle und Kriterien und halten Sie einen ausgeführten Vorgang von einem lediglich vorgeschlagenen Vorgang getrennt.

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5-nano:batch`

[`openai/gpt-5-nano:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-5-nano:batch`

### Einstieg

Die Nano-Edition von GPT-5 ist für klar umrissene Zusammenfassungs- und Klassifikationsaufgaben ausgelegt. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und liefert Text, mit konfigurierbarem Reasoning und einem klaren Ergebnisformat für wiederkehrende oder unterstützende Aufgaben.

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-5-nano: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-5-nano:batch, openai/gpt-5-nano | 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 **$0.00005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000005** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000005** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

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

```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-nano: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-nano:batch', 'openai/gpt-5-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-nano: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.
```

### 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

```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
```

##### 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-5-nano:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/gpt-5-nano:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-nano%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5-nano:batch`: `text` → `text`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5-nano:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5-nano:batch`: `requests.min_items`: `1`

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