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OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)

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OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)

La edición independiente GPT-5.4 Pro utiliza computación adicional para razonamiento difícil y trabajo profesional. Acepta texto e imágenes y desarrolla una respuesta textual mediante la interfaz Responses de OpenAI, con los ajustes de esfuerzo medium, high y xhigh.

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 Pro es la edición Pro independiente de GPT-5.4 de OpenAI. Utiliza cómputo adicional para abordar preguntas difíciles y desarrollar una respuesta más completa. El modelo acepta texto e imágenes y produce texto. Pro forma parte de la identidad de este modelo y se distingue del ajuste de modo de razonamiento Pro introducido para los modelos base GPT-5.6 y GPT-6.

El lanzamiento de la familia GPT-5.4 sitúa al modelo en el trabajo profesional complejo, combinando razonamiento y programación con tareas que implican documentos, presentaciones y hojas de cálculo. Un ejemplo de solicitud Pro consiste en comparar varios enfoques de implementación frente a un conjunto de requisitos interdependientes, identificar las condiciones que determinan la elección y producir una recomendación explícita. Para una tarea documental, proporciona la pregunta, el material de origen y los criterios para que la conclusión tenga una base clara.

OpenAI especifica para GPT-5.4 Pro una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens, con fecha límite de conocimientos del 31 de agosto de 2025. Sus opciones admitidas de esfuerzo de razonamiento son medium, high y xhigh; medium es el valor predeterminado. El razonamiento también ocupa espacio de tokens. Organiza una entrada larga en torno al material de origen pertinente y deja espacio para el análisis y el entregable final solicitado.

El proveedor documenta este modelo Pro únicamente en la Responses API, con interacciones de varios turnos con el modelo antes de la respuesta final. Las solicitudes difíciles pueden tardar varios minutos; OpenAI recomienda ejecución en segundo plano para evitar los tiempos de espera agotados de conexión asociados a esperar de forma síncrona un trabajo prolongado. En ese flujo, la aplicación conserva el identificador de respuesta, comprueba si el trabajo está en cola o en curso y recupera el resultado cuando se alcanza un estado terminal.

La ficha del modelo incluye transmisión en continuo, llamadas a funciones, búsqueda en la web y en archivos, entrada de imágenes, herramientas de generación de imágenes y compatibilidad con MCP. El conjunto exacto de herramientas del proveedor también incluye búsqueda de herramientas, aplicación de parches y uso de la computadora. Estas herramientas son independientes de la salida textual del modelo. Las aplicaciones ofrecen las operaciones pertinentes, ejecutan sus propias acciones y proporcionan los resultados reales para continuar el trabajo. Debe utilizarse la lista específica de herramientas de GPT-5.4 Pro para esta edición, sin suponer que todas las funciones de otro modelo GPT-5.4 sean idénticas.

Prepara un criterio de finalización claro y una estructura de resultado. Para trabajo de ingeniería, solicita el comportamiento afectado, la solución propuesta, las dependencias que modifica y las pruebas necesarias para verificarla. Para análisis, distingue los hechos proporcionados, las relaciones inferidas y las condiciones sin resolver. Identifica el detalle importante cuando una imagen respalde la pregunta. Un entregable final útil es una propuesta de código concreta, un informe de decisión o un plan que vincule sus decisiones sustanciales con el objetivo y los materiales originales.

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

openai/gpt-5.4-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-5.4-pro:batch

Inicio

La edición independiente GPT-5.4 Pro utiliza computación adicional para razonamiento difícil y trabajo profesional. Acepta texto e imágenes y desarrolla una respuesta textual mediante la interfaz Responses de OpenAI, con los ajustes de esfuerzo medium, high y xhigh.

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-pro: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-pro:batch, openai/gpt-5.4-pro
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 $0.03 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.18 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 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 inclusive272,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.03 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.18 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de272,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.06 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.27 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 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-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
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-pro:batch', 'openai/gpt-5.4-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.4-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"))
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-pro:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

openai/gpt-5.4-pro:batch

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

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

¿Qué campos utiliza la solicitud?

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

¿Qué límites se aplican?

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

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