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OpenAI: gpt-oss-20b (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: gpt-oss-20b (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.

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

OpenAI /openai/gpt-oss-20b:batch

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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
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-oss-20b: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-oss-20b:batch, openai/gpt-oss-20b
Standard—
Feldprovider.onlyTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
deepinfra/bf16
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 $0.000048 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.000224 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.000048 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.000224 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 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-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
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"))
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-oss-20b:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-oss-20b:batch

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

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