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OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch)

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OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch)

Una edición GPT-5.4 compacta para programación, uso de la computadora y trabajo de apoyo de agentes de gran volumen. Acepta texto e imágenes y puede desarrollar una modificación, interpretar una captura de pantalla de interfaz o completar una tarea más acotada dentro de un flujo más amplio.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

GPT-5.4 Mini es la edición compacta de GPT-5.4 de OpenAI para programación, uso de la computadora y tareas de apoyo de agentes. Lleva las capacidades de la familia a un modelo diseñado para trabajo concreto de gran volumen. Sus entradas son texto e imágenes y su salida es texto. El fabricante describe tareas como modificaciones concretas, navegación por el código de un proyecto, depuración e interpretación de capturas de pantalla de interfaces.

Para una solicitud de programación, describe el comportamiento que debe implementarse, proporciona los archivos o fragmentos pertinentes e indica las restricciones que deben conservarse tras el cambio. Un ejemplo de tarea consiste en encontrar la parte de un proyecto que trata una entrada específica, proponer una modificación concreta e identificar cómo comprobar el comportamiento modificado. Mantén explícito el alcance de la tarea para que un cambio local se conecte con las dependencias pertinentes sin convertirse en una reescritura ajena a la tarea.

El lanzamiento del fabricante también describe Mini como un modelo de apoyo en un sistema de agentes más amplio. Una asignación más acotada podría consistir en buscar en el código de un proyecto, revisar un archivo grande o procesar documentos de apoyo mientras otra etapa se ocupa de la coordinación y la valoración final. Asigna a esa tarea su propia entrada, su criterio de finalización y su formato de salida. Un resultado útil es el hallazgo, su ubicación en el material proporcionado y cualquier incertidumbre que deba resolver la siguiente etapa.

Para trabajo de uso de la computadora, el lanzamiento destaca la interpretación de capturas de pantalla de interfaces densas. Proporciona el estado visual actual, el objetivo del usuario y las restricciones pertinentes. El modelo puede proponer una acción o explicar qué muestra la captura, mientras que el entorno conectado realiza la operación y devuelve el estado resultante. Mantén el resultado real de la herramienta separado de una acción que solo se ha propuesto.

La especificación de OpenAI indica una ventana de contexto de 400,000 tokens, una entrada máxima de 272,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens, con fecha límite de conocimientos del 31 de agosto de 2025. Las opciones de esfuerzo de razonamiento son none, low, medium, high y xhigh; none es el valor predeterminado. El modelo incluye las interfaces Responses, Chat Completions y Batch, transmisión en continuo, Structured Outputs, llamadas a funciones, búsqueda en la web y en archivos, entrada de archivos e imágenes y almacenamiento de la entrada en caché.

Las herramientas enumeradas por el proveedor incluyen búsqueda de herramientas, generación de imágenes, interpretación de código, ejecución de comandos en un entorno alojado, aplicación de parches, habilidades, uso de la computadora y conexiones MCP. La aplicación proporciona las operaciones disponibles y devuelve sus resultados reales. Para una respuesta final, solicita el cambio o el hallazgo, las pruebas pertinentes y la siguiente acción. Un parche propuesto, una revisión concreta o una explicación concisa de la interfaz son entregables útiles cuando se vinculan con la tarea exacta y pueden comprobarse frente a la fuente o la pantalla proporcionadas.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5.4-mini:batch

openai/gpt-5.4-mini:batch

OpenAI /openai/gpt-5.4-mini:batch

Inicio

Una edición GPT-5.4 compacta para programación, uso de la computadora y trabajo de apoyo de agentes de gran volumen. Acepta texto e imágenes y puede desarrollar una modificación, interpretar una captura de pantalla de interfaz o completar una tarea más acotada dentro de un flujo más amplio.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
JSON de results[].response.body en línea
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampoendpointTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
/v1/chat/completions
Predeterminado—
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
openai/gpt-5.4-mini:batch
Predeterminado—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
24h
Predeterminado—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
openai/gpt-5.4-mini:batch, openai/gpt-5.4-mini
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
openai
Predeterminado—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores y límites
false, null
Predeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetrorepresentationContratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body
Parámetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parámetrofile_materialContratoQuien realiza la llamada puede leer localmente el JSONL UTF-8 real e incorporarlo a requests[]. No se utiliza el campo purpose para cargas, ni input_file_id ni referencias a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST.
Parámetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final
Parámetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parámetroschema_scopeContratoCuerpos de solicitudes de texto de Chat Completions dentro de la estructura Batch en línea documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · El response.id real de la respuesta de creación original; el mismo usuario, clave y grupo

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0045 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0045 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Batch

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado
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-5.4-mini: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-5.4-mini:batch', 'openai/gpt-5.4-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.4-mini: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.

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Batch

JSON de results[].response.body en línea

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Consultar el estado de la tarea
curl · estado de la operación original
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
Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva el JSON completo del estado original, cada result/custom_id y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda results[] completados como JSONL sin filtrar.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el ID de la operación original. La respuesta 503 result_pending_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado sea desconocido.

Campos de respuesta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónLa estructura en línea documentada no es válida, hay claves duplicadas, existe un problema con la identidad de los elementos o hay un conflicto entre las capacidades configuradas del modelo.Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de realizar cualquier nuevo envío.
Respuesta401 · authentication_errorCondiciónClave de API no válida.Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada.
Respuesta403 · permission_errorCondiciónGrupo de Batch no disponible.Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo.
Respuesta422 · invalid_request_errorCondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción.Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo.
Respuesta422 · price_unavailableCondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch.Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia.
Respuesta402 · billing_errorCondiciónReserva de Batch no disponible.Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios.
Respuesta503 · api_errorCondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible.Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta.
Respuesta503 · result_pending_checkCondiciónEl resultado original requiere una revisión; X-Should-Retry:false.Siguiente pasoConserva el operation_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original.
Respuesta404 · not_foundCondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad.Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-mini:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

openai/gpt-5.4-mini:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-mini:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-mini:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-mini:batch: requests.min_items: 1

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