OpenAI: GPT-6 Sol (batch)
GPT-6 Sol es el modelo de razonamiento de OpenAI para programación compleja y flujos de trabajo de agentes. Relaciona el contexto textual y visual con una implementación definida o un resultado analítico, mediante razonamiento configurable, salidas estructuradas y un contexto de 1,050,000 tokens publicado por el proveedor.
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 es el modelo de razonamiento de OpenAI para programación compleja y flujos de trabajo de agentes. Trabaja con texto e imágenes y devuelve texto, como una explicación, una implementación, un registro estructurado o una operación propuesta para una herramienta. La edición denominada GPT-6 Sol se mantiene separada del modelo más reciente GPT-6.1 Sol y del modo de ejecución Pro de Sol, por lo que sus controles y su perfil de conocimientos deben conservarse al comparar resultados entre ediciones.
Programar a partir de un enunciado concreto
Proporciona la implementación pertinente, el comportamiento observado, el comportamiento esperado y las condiciones que el cambio debe conservar. Identifica el entregable final y las observaciones necesarias para dar la tarea por completada. Un encargo ilustrativo es: «Localiza por qué falla esta entrada, propone la corrección más pequeña y devuelve la función modificada con una explicación, basada en la fuente, de la condición que resuelve».
Para una tarea con varios archivos, indica los módulos afectados y las interfaces entre ellos. Para una interfaz visual, combina el código y los requisitos de comportamiento con una captura de pantalla o una maqueta legibles e identifica los estados visibles que deben implementarse. El código generado es un entregable propuesto hasta que se ejecuta en la aplicación prevista; los errores reales o los estados renderizados son las pruebas para la siguiente revisión.
Razonamiento y profundidad de la tarea
El proveedor admite los niveles de esfuerzo de razonamiento none, low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. El esfuerzo selecciona la cantidad de razonamiento; los modos estándar y Pro representan una opción de ejecución independiente. Una tarea directa puede utilizar none, mientras que una depuración o planificación más complejas pueden beneficiarse de un análisis deliberado. Define la respuesta final requerida de forma independiente de su proceso intermedio.
Una tarea analítica basada en fuentes debe indicar la decisión, los criterios de comparación y el material de fuentes con autoridad en la materia. Pide que el resultado relacione cada conclusión con el pasaje proporcionado e indique la información que falte. Así, el objetivo permanece visible aunque el modelo elija varios pasos con herramientas.
Contexto y límites
El perfil publicado tiene un contexto de 1,050,000 tokens, una entrada máxima de 922,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens, con una fecha de corte de conocimientos del 20 de abril de 2026. El razonamiento consume parte del presupuesto de respuesta y del contexto. Deja espacio para el análisis, las observaciones de las herramientas y el resultado final, e inspecciona una respuesta incompleta antes de dar la tarea por terminada.
Herramientas e interfaces del proveedor
Utiliza el flujo documentado de Responses para las herramientas integradas y las llamadas a funciones. El perfil Chat Completions de OpenAI admite llamadas a funciones con el esfuerzo de razonamiento establecido en none. La ficha incluye respuestas en flujo y Structured Outputs, y herramientas de búsqueda web, búsqueda en archivos, generación de imágenes, interpretación de código, operaciones de línea de comandos, aplicación de cambios en archivos, habilidades, uso de la computadora, conexiones MCP y descubrimiento de herramientas. El modelo devuelve texto; una operación ejecutada o una imagen generada pertenecen al resultado de la herramienta correspondiente.
La aplicación que lo integra define y realiza operaciones y devuelve observaciones. Conserva el resultado real junto con el identificador de su llamada y la fuente. La guía de la familia GPT-6 también describe trabajo asíncrono con herramientas, reorientación de un turno activo, conservación del razonamiento y compactación de la conversación para tareas más largas.
Salida que pueda revisarse
Una entrega útil contiene la implementación o la conclusión, las pruebas que la respaldan y cualquier condición aún sin resolver. Comprueba los valores procedentes de las fuentes y el código generado con los requisitos. La tarea debe terminar cuando se hayan cumplido el entregable indicado y el criterio de finalización, en lugar de tratar un plan o un comando de validación propuesto como prueba de trabajo ejecutado.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-6-sol:batch
openai/gpt-6-sol:batchInicio
GPT-6 Sol es el modelo de razonamiento de OpenAI para programación compleja y flujos de trabajo de agentes. Relaciona el contexto textual y visual con una implementación definida o un resultado analítico, mediante razonamiento configurable, salidas estructuradas y un contexto de 1,050,000 tokens publicado por el proveedor.
- 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-6-sol: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-6-sol:batch, openai/gpt-6-sol | 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 $0.002 / 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 $0.005 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-6-sol: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-6-sol:batch', 'openai/gpt-6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-sol: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-6-sol:batch
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol (batch)
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-sol:batch:text→text- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-sol:batch:requests.min_items:1