Modelle

OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Nano (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.

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

OpenAI /openai/gpt-5-nano:batch

Start

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
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
eingebettetes JSON unter results[].response.body
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldendpointTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
/v1/chat/completions
Standard—
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-5-nano: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-nano:batch, openai/gpt-5-nano
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 $0.00005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.000005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.000005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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-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
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"))
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-nano:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-nano:batch

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

Weitere Details

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 · Modellpreise ansehen

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 · Offizielles Angebot und Lizenzvertrag