OpenAI: GPT-5 Nano (batch)
La edición Nano de GPT-5 está diseñada para tareas concretas de resumen y clasificación. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, con razonamiento configurable y un formato de resultado claro para tareas repetitivas o de apoyo.
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 Nano es la edición Nano de la familia de razonamiento GPT-5 de OpenAI. El fabricante destaca resumen y clasificación como usos prácticos. Acepta texto e imágenes y produce texto, por lo que es una opción centrada en una operación definida dentro de un flujo más amplio. Nano conserva la identidad y las especificaciones propias de su edición.
Para resumen, proporciona el material de origen y el propósito del resumen. Un ejemplo de solicitud consiste en convertir varios mensajes sobre un problema en un documento breve que contenga el tema, los hechos establecidos y la siguiente pregunta. Especifica la extensión, los detalles que deben conservarse y la diferencia entre una afirmación de la fuente y una inferencia. Así se da un uso concreto al resumen, en lugar de pedir al modelo que acorte todas las partes por igual.
Para clasificación, proporciona las categorías permitidas y el criterio que las distingue. Incluye ejemplos cuando aclaren un límite difícil y define cómo representar un caso que no encaje en las categorías disponibles. Un resultado útil es la categoría y una explicación concisa vinculada a la entrada. Una imagen puede aportar información visual pertinente cuando la tarea especifica qué detalle o etiqueta importa.
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 mayo de 2024. El lanzamiento de GPT-5 dirigido a desarrolladores incluye Nano entre los tres tamaños que admiten controles de esfuerzo de razonamiento, nivel de detalle y herramientas personalizadas. Las opciones de esfuerzo documentadas de la familia son minimal, low, medium y high; el nivel de detalle controla la extensión de la respuesta por separado del análisis. El razonamiento y la salida visible comparten el presupuesto de tokens generados.
La ficha exacta del modelo incluye las interfaces Responses, Chat Completions y Batch, transmisión en continuo, Structured Outputs, llamadas a funciones, entrada de archivos e imágenes, búsqueda en archivos y almacenamiento de la entrada en caché. Su conjunto de herramientas enumerado incluye funciones, búsqueda en la web y en archivos, generación de imágenes, interpretación de código y conexiones MCP. Las operaciones de las herramientas son independientes del resultado escrito del modelo: la aplicación ejecuta sus acciones y devuelve las salidas reales para continuar el trabajo.
Define especificaciones de salida acotadas, como un resumen, una categoría, una lista de campos extraídos o una respuesta propuesta concisa. Indica cómo tratar la información ausente y mantén las reglas coherentes al procesar entradas similares. Para una tarea con varias etapas, pasa el resultado pertinente a la siguiente etapa junto con cualquier pregunta sin resolver. Revisa el entregable final frente a la fuente y los criterios proporcionados, manteniendo una operación ejecutada separada de una que solo se ha propuesto.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5-nano:batch
openai/gpt-5-nano:batchInicio
La edición Nano de GPT-5 está diseñada para tareas concretas de resumen y clasificación. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, con razonamiento configurable y un formato de resultado claro para tareas repetitivas o de apoyo.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/gpt-5-nano:batch | Predeterminado— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites openai/gpt-5-nano:batch, openai/gpt-5-nano | Predeterminado— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites openai | Predeterminado— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— |
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorepresentation | Contratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body |
Parámetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parámetrofile_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. |
Parámetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final |
Parámetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parámetroschema_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 $0.00005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.000005 / 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 $0.00005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.000005 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-nano: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-nano:batch', 'openai/gpt-5-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-nano: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
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 |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].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-nano:batch
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
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FAQ · OpenAI: GPT-5 Nano (batch)
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
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POST /v1/batches·openai/gpt-5-nano:batch:requests.min_items:1