Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-6-sol-pro-u003a-batch/
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Language: es-mx

# OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

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## [OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-6-sol-pro-u003a-batch/)

GPT-6 Sol con razonamiento Pro para programación compleja y trabajo de agentes. Proporciona el código, los requisitos y las pruebas pertinentes para solicitar una propuesta de implementación, una revisión concreta o una explicación de una solución de varios pasos.

- [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-gpt-6-sol-pro-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-6 Sol Pro designa GPT-6 Sol de OpenAI con razonamiento Pro. El modelo base Sol está diseñado para programación compleja y flujos de trabajo de agentes, acepta texto e imágenes y produce texto. Pro hace que el modelo trabaje más para elaborar la respuesta final. Es independiente del esfuerzo de razonamiento, que controla cuánto análisis aplica el modelo dentro del modo de ejecución seleccionado. GPT-6 Sol sigue siendo la edición base de esta ficha, distinta de GPT-6.1 Sol.

Para una tarea de desarrollo, describe el comportamiento que debe implementarse y proporciona los archivos fuente pertinentes, ejemplos de entrada y las restricciones que el cambio debe respetar. Una solicitud ilustrativa consiste en seguir cómo una entrada produce un resultado, identificar las dependencias implicadas y proponer un cambio que conserve el comportamiento requerido. Para una revisión, incluye el comportamiento previsto y el código que debe inspeccionarse; después, pide problemas concretos con una explicación de cómo afecta cada uno a ese comportamiento.

El trabajo de agentes relaciona varias decisiones mediante pruebas del entorno de trabajo. Una herramienta puede recuperar un archivo, ejecutar un cálculo o devolver el resultado de una comprobación; ese resultado se convierte en material para la siguiente decisión. OpenAI incluye búsqueda web y en archivos, herramientas de generación de imágenes, un intérprete de código, ejecución de comandos en un entorno alojado y aplicación de cambios en archivos, habilidades, uso de la computadora, conexiones MCP y búsqueda de herramientas para el modelo base. También admite llamadas a funciones, Structured Outputs, respuestas en flujo y almacenamiento de la entrada en caché. Las aplicaciones controlan las operaciones disponibles y devuelven resultados reales de las herramientas; el texto de una acción generado por el modelo no demuestra por sí solo que se haya completado una operación.

La especificación de GPT-6 Sol del proveedor indica una ventana de contexto de 1,050,000 tokens, una entrada máxima de 922,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens. Su fecha de corte de conocimientos documentada es el 20 de abril de 2026. Las opciones base de esfuerzo de razonamiento son none, low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. El contexto debe dar cabida a la tarea, los resultados pertinentes de las herramientas y el razonamiento, además de la respuesta visible. Mantén las definiciones y los criterios de finalización cerca del material al que se aplican, especialmente en una solicitud larga de ingeniería.

OpenAI documenta Pro en la API Responses para trabajos difíciles que pueden tolerar una mayor latencia y más actividad del modelo. Para GPT-6 Sol, las herramientas integradas y el razonamiento con llamadas a funciones utilizan Responses. En la interfaz Chat Completions del proveedor, las llamadas a funciones solo se admiten cuando el esfuerzo de razonamiento es none. La guía de GPT-6 también describe trabajo asíncrono con herramientas, reorientación de un turno activo y conservación del razonamiento entre llamadas. Son capacidades de los flujos de trabajo con sus propios requisitos de interfaz.

Especifica un entregable final concreto y cómo debe comprobarse. Puedes pedir una propuesta de parche, el comportamiento que modifica y las pruebas necesarias para verificarlo, o una comparación de opciones de implementación vinculada a las restricciones proporcionadas. Si una imagen aporta contexto de la interfaz, indica qué detalle visual importa. La respuesta final debe relacionar las decisiones importantes con el objetivo de ingeniería y distinguir una acción propuesta de un resultado ya obtenido.

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-sol-pro:batch`

[`openai/gpt-6-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-6-sol-pro:batch`

### Inicio

GPT-6 Sol con razonamiento Pro para programación compleja y trabajo de agentes. Proporciona el código, los requisitos y las pruebas pertinentes para solicitar una propuesta de implementación, una revisión concreta o una explicación de una solución de varios pasos.

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-6-sol-pro: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-6-sol-pro:batch, openai/gpt-6-sol-pro | 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 **$0.002** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0002** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.0025** / 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 inclusive272,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.002** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0002** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.0025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de272,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.004** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.015** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.005** / 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-6-sol-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
```

```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-6-sol-pro:batch', 'openai/gpt-6-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-sol-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"))
```

```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-6-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`openai/gpt-6-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol-pro%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-sol-pro:batch`: `text` → `text`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-sol-pro:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-sol-pro:batch`: `requests.min_items`: `1`

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