Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/ Language: de-ch # OpenAI: gpt-oss-20b (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: gpt-oss-20b (batch)](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/) OpenAIs kleineres vielseitiges gpt-oss-Modell nimmt Text entgegen und gibt Text aus, für Reasoning, Programmierung und spezialisierte Abläufe. Es unterstützt einstellbares Reasoning, Funktionsaufrufe, Structured Outputs und die Feinabstimmung der veröffentlichten offenen Gewichte. - [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-oss-20b-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-oss-20b ist OpenAIs kleineres vielseitiges Modell mit offenen Gewichten für Reasoning und Entwicklerabläufe. Es nimmt Text entgegen und gibt Text aus. Der Hersteller nennt insgesamt 21 Milliarden Parameter und 3,6 Milliarden aktive Parameter pro Token. Es ist die 20b-Edition der Familie gpt-oss, getrennt von der grösseren Edition 120b und vom Safeguard-Modell zur Richtlinienklassifikation. Der Hersteller beschreibt lokale und spezialisierte Anwendungsfälle sowie einen ausschliesslich textbasierten Trainingsdatensatz mit Schwerpunkt auf MINT, Programmierung und Allgemeinwissen. Ein beispielhafter Auftrag besteht darin, ein Codefragment unter genannten Annahmen zu erklären und eine gezielte Änderung vorzuschlagen. Eine Textanalyse kann stattdessen Beschreibungen anhand ausdrücklicher Kriterien vergleichen oder Arbeitsnotizen in eine nützliche Sammlung von Feststellungen umwandeln. Geben Sie dem Modell das Ausgangsmaterial und das vom Leser oder nächsten Anwendungsschritt benötigte Ergebnis. Die veröffentlichte Mixture-of-Experts-Architektur besitzt 24 Schichten, 32 Experten und vier aktive Experten pro Token. OpenAIs ursprüngliche MXFP4-Veröffentlichung der Expertengewichte ist darauf ausgelegt, mit 16 GB Speicher auszukommen. Die Gewichte werden unter Apache 2.0 veröffentlicht und lassen sich für spezialisierte Aufgaben feinabstimmen. Diese vom Hersteller angegebenen Eigenschaften beschreiben das veröffentlichte Modell. Ein Entwickler kann damit Grösse und Anpassungsrolle unterscheiden, ohne den Aufbau einer bestimmten Anwendung vorauszusetzen. OpenAIs Dokumentation nennt ein Kontextfenster von 131’072 Token, eine maximale erzeugte Ausgabe von 131’072 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Der verfügbare Kontext muss das bereitgestellte Material, die Analyse und die abschliessende Antwort aufnehmen. Das Modell unterstützt die Reasoning-Stufen low, medium und high. Das erforderliche Harmony-Format hält interne Analyse und abschliessende Antwort in getrennten Kanälen. Der Hersteller sagt, dass die ungefilterte Analyse nicht direkt Endnutzern gezeigt werden sollte. Der Hersteller dokumentiert Funktionsaufrufe, Webnavigation, Python-Codeausführung über Werkzeuge und Structured Outputs. Zu den aufgeführten Modellfunktionen gehört ausserdem Streaming; die dokumentierte Werkzeugumgebung umfasst Funktionen, Codeinterpretation, MCP-Verbindungen und Websuche. Anwendungen stellen ihre Operationen bereit, führen sie aus und liefern tatsächliche Ergebnisse für die nächste Entscheidung zurück. Der abschliessende Text sollte einen Handlungsvorschlag von einer abgeschlossenen Operation und deren zurückgegebenen Belegen unterscheiden. Definieren Sie für einen gezielten Ablauf die benötigten Felder, Bedingungen und das Abschlusskriterium. Fordern Sie eine auf den Code bezogene Erklärung oder eine auf den bereitgestellten Text bezogene Schlussfolgerung an und behandeln Sie anschliessend in einer Folgeanfrage ein fehlendes Detail. Ein nützliches fertiges Ergebnis ist ein konkreter Änderungsvorschlag, Vergleich, Kurzbericht oder strukturiertes Ergebnis, das die nötigen Fakten bewahrt und noch ungeklärte Bedingungen benennt. **Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-20b:batch` [`openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-oss-20b:batch` ### Einstieg OpenAIs kleineres vielseitiges gpt-oss-Modell nimmt Text entgegen und gibt Text aus, für Reasoning, Programmierung und spezialisierte Abläufe. Es unterstützt einstellbares Reasoning, Funktionsaufrufe, Structured Outputs und die Feinabstimmung der veröffentlichten offenen Gewichte. 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-oss-20b: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-oss-20b:batch, openai/gpt-oss-20b | Standard— | | Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits deepinfra/bf16 | 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 **$0.000048** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.000224** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 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 **$0.000048** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.000224** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${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-oss-20b: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-oss-20b:batch', 'openai/gpt-oss-20b']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-oss-20b: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-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: gpt-oss-20b (batch) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `requests.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.