Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-batch/ Language: es-mx # OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch)](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-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. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.4-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-5-4-mini-u003a-batch/#method-0) 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`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&fmt=batches) 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/gpt-5.4-mini:batch | Predeterminado— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites openai/gpt-5.4-mini:batch, openai/gpt-5.4-mini | Predeterminado— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites openai | Predeterminado— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— | Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratoendpoint, model, requests | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`representation` | Contratorequests\[\] en línea; cada elemento tiene custom\_id y body | | Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parámetro`file_material` | ContratoQuien 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. | | Parámetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion\_window (si se proporciona), requests al final | | Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parámetro`schema_scope` | ContratoCuerpos 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. | Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.00075** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0045** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Batch curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-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")) ``` ```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. ``` ### 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 ```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 ``` ##### 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`results[].custom_id` | Tipostring | | Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`results[].error` | Tipoobject\|null | | Campo`usage` | Tipoobject\|null | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`endpoint` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`request_counts` | Tipoobject | | Campo`results[].id` | Tipostring | | Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger | | Campo`results[].response.request_id` | Tipostring | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónLa 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_error` | CondiciónClave de API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. | | Respuesta402 · `billing_error` | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud. | | Respuesta503 · `price_unavailable` | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. | | Respuesta503 · `api_error` | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. | | Respuesta503 · `result_pending_check` | CondiciónEl 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_found` | CondiciónLa 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`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`openai/gpt-5.4-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-mini%3Abatch&fmt=batches) 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` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.