Source: https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/ Language: de # OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/) GPT-6.1 Sol mit Pro-Reasoning für komplexe Programmierung, Computernutzung und fachliche Analysen. Mit Pro leistet das Modell vor der endgültigen Antwort zusätzliche Arbeit; das zugrunde liegende Modell verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Text. - [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-6-1-sol-pro-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-6.1 Sol Pro bezeichnet OpenAIs GPT-6.1 Sol mit Pro-Reasoning. Das Basismodell ist für komplexe Programmierung, Computernutzung und fachliche Aufgaben ausgelegt. Es nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Mit Pro leistet das Modell zusätzliche Arbeit zur Entwicklung der endgültigen Antwort; diese Einstellung beschreibt, wie das ausgewählte Modell die Anfrage bearbeitet, während der Reasoning-Aufwand den Umfang der Analyse innerhalb dieses Modus steuert. Diese Unterscheidung hält die Identität von GPT-6.1 Sol von der Ausführungseinstellung Pro getrennt. Geben Sie für eine anspruchsvolle technische Aufgabe das erforderliche Verhalten, die relevanten Dateien oder Codeauszüge und die Bedingungen an, die die Änderung bewahren muss. Eine beispielhafte Anfrage besteht darin, zwei mögliche Implementierungen zu untersuchen, die jeweils betroffenen Abhängigkeiten zu ermitteln und eine vorgeschlagene Änderung mit einer knappen Erläuterung der Vor- und Nachteile zu erstellen. Stellen Sie für eine fachliche Analyse die Dokumente, die zu treffende Entscheidung und die Kriterien zum Vergleich der Alternativen bereit. Wenn ein Bild wichtige Belege enthält, benennen Sie das Oberflächenelement, Diagramm oder Detail, auf das die Antwort eingehen soll. OpenAI nennt für das Basismodell ein Kontextfenster von 1.050.000 Token, eine maximale Eingabe von 922.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Der dokumentierte Wissensstand ist der 30. April 2026. Auch das Reasoning beansprucht Tokenplatz; bei einer langen Eingabe und einer langen sichtbaren Antwort muss daher Raum für die Analyse des Modells bleiben. Bereiten Sie das relevante Material mit klaren Bezeichnungen und Definitionen vor und legen Sie das Ergebnis fest: eine Codeänderung, eine Entscheidungsvorlage, ein Verfahren oder eine strukturierte Zusammenstellung von Erkenntnissen. Die dokumentierten Einstellungen für den Reasoning-Aufwand des Basismodells sind low, medium, high, xhigh und max; medium ist der Standardwert. none und minimal werden nicht unterstützt. OpenAI dokumentiert Pro in der Responses API für schwierige Aufgaben, bei denen zusätzliche Latenz und Modellaktivität vertretbar sind. Bei GPT-6.1 Sol erfolgen Werkzeugaufrufe über Responses; die Chat Completions-Schnittstelle des Herstellers nimmt Anfragen ohne Werkzeuge entgegen. Diese Unterschiede sind beim Aufbau eines Arbeitsablaufs mit dem Modell relevant; die Schnittstellen und Reasoning-Einstellungen sind nicht beliebig austauschbar. Der Hersteller nennt Streaming, Structured Outputs und Funktionsaufrufe sowie Web- und Dateisuche, Werkzeuge zur Bilderzeugung, einen Code-Interpreter, Shell- und Patch-Werkzeuge, Skills, Computernutzung, MCP-Verbindungen und Werkzeugsuche. Die Ausgabe des Basismodells bleibt Text; ein Werkzeug zur Bilderzeugung führt einen separaten Vorgang aus. Eine Anwendung definiert die verfügbaren Werkzeuge, führt ihre eigenen Vorgänge aus und liefert deren Ergebnisse zurück, damit das Modell fortfahren kann. Die GPT-6-Dokumentation beschreibt außerdem asynchrone Werkzeugabläufe, das Steuern eines laufenden Gesprächszugs, das Beibehalten von Reasoning zwischen Aufrufen und das Verdichten langer Gespräche. Geben Sie dem Modell ein klares Abschlusskriterium und die Belege, anhand derer es das Ergebnis prüfen soll. Fordern Sie bei einem Code-Review das betroffene Verhalten und eine konkrete Erklärung jedes wesentlichen Problems an. Fordern Sie bei einer Entscheidung auf Grundlage von Dokumenten die bereitgestellten Fakten, den gewählten Ansatz und die Bedingungen an, von denen die Schlussfolgerung abhängt. Ein nützliches Endergebnis macht die Entscheidung und ihre Grundlage deutlich, sodass die nächste Person oder der folgende Anwendungsschritt auf einem konkreten Ergebnis aufbauen kann. **Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch` [`openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-6.1-sol-pro:batch` ### Start GPT-6.1 Sol mit Pro-Reasoning für komplexe Programmierung, Computernutzung und fachliche Analysen. Mit Pro leistet das Modell vor der endgültigen Antwort zusätzliche Arbeit; das zugrunde liegende Modell verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Text. 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 | 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-pro: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-pro:batch, openai/gpt-6.1-sol-pro | 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 Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.01** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.0001** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0025** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich272.000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.002** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.01** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.0001** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0025** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | | KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als272.000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.004** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.015** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.0002** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.005** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${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-6.1-sol-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 ``` ```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-6.1-sol-pro:batch', 'openai/gpt-6.1-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-sol-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")) ``` ```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-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&fmt=batches) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro: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/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## 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) ## 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.