Source: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-u003a-batch/ Language: es # OpenAI: GPT-4.1 (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-4.1 (batch)](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-u003a-batch/) OpenAI GPT-4.1 es un modelo sin una etapa dedicada de razonamiento para seguir instrucciones precisas, programar y llamar a herramientas. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, con una amplia ventana de contexto, Structured Outputs y Predicted Outputs para regenerar texto o código que permanece casi sin cambios. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4-1-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-4.1 es el modelo de OpenAI sin una etapa dedicada de razonamiento para seguir instrucciones y llamar a herramientas, con amplios conocimientos en distintos ámbitos. Acepta texto e imágenes y devuelve texto sin un paso específico de razonamiento. Su contexto amplio resulta útil cuando la tarea está claramente definida, pero el material pertinente abarca documentos o código extensos. Indica la operación que deseas, el material de origen al que se aplica y la forma del resultado final. Para procesar documentos, separa las instrucciones del material mediante encabezados u otros límites claros. Etiqueta los documentos y conserva los identificadores que la respuesta deba citar. Define los campos para una extracción, los criterios para una comparación o el público y la longitud de una reescritura. Un ejemplo de salida puede ser una tabla de requisitos con sus ubicaciones en las fuentes, un resumen organizado según un conjunto concreto de preguntas o un registro estructurado que distinga la información ausente de un valor explícito. Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el cambio solicitado y el comportamiento que debe mantenerse intacto. Pide el resultado real que necesitas: una función revisada, un archivo completo, argumentos propuestos para herramientas o una explicación de la lógica afectada. Los ejemplos pueden aclarar una regla de formato o un caso límite, pero deben seguir los mismos requisitos que la tarea real. Las recomendaciones de OpenAI para redactar instrucciones destacan las instrucciones directas, los roles, los límites de las fuentes y los ejemplos representativos, en lugar de suponer que unas instrucciones largas son automáticamente precisas. Las especificaciones exactas de GPT-4.1 indican una ventana de contexto de 1.047.576 tokens, una salida máxima de 32.768 tokens y conocimientos actualizados hasta el 1 de junio de 2024. Un contexto de entrada amplio no implica una salida igual de amplia, por lo que una solicitud para reescribir material extenso debe identificar la parte y el resultado final necesarios. Deja espacio suficiente para la respuesta y proporciona información actual cuando la tarea dependa de hechos posteriores a la fecha límite de los conocimientos. El tipo de modelo documentado de GPT-4.1 es chat; los ajustes de esfuerzo de razonamiento de modelos de razonamiento posteriores no forman parte de este perfil. OpenAI documenta las interfaces Chat Completions, Responses, Assistants, Batch y ajuste fino para GPT-4.1. Las funciones enumeradas incluyen transmisión en flujo, Structured Outputs, llamadas a funciones, carga de archivos, entrada de imágenes, búsqueda en la web y en archivos, ajuste fino y almacenamiento de la entrada en caché. Sus herramientas incluyen interpretación de código, generación de imágenes y conexiones MCP, además de búsqueda y funciones. La salida del propio modelo es texto, mientras que una herramienta puede devolver un resultado u observación independientes. Define el propósito y los argumentos de una operación de la aplicación y utiliza el resultado real devuelto; una solicitud generada por el modelo no confirma que una operación externa se haya completado. Una característica distintiva es Predicted Outputs en la interfaz Chat Completions de OpenAI. Cuando ya se conoce la mayor parte del resultado de texto o código deseado, el contenido existente puede proporcionarse como predicción para ayudar a regenerar el resultado completo con un pequeño cambio. Por ejemplo, proporciona un archivo actual y pide un cambio de nombre de una propiedad definido de forma precisa, conservando el código circundante. La predicción es contenido de salida esperado, no una instrucción ni una garantía de que las partes sin cambios sigan siendo correctas. Examina el resultado regenerado frente a la modificación solicitada y el material original. Predicted Outputs tiene sus propios límites de compatibilidad. OpenAI documenta su uso solo con texto, sin entradas ni salidas de audio y sin llamadas a funciones en esa solicitud. No admite múltiples opciones con n mayor que 1, logaritmos de las probabilidades, penalizaciones positivas de presencia o frecuencia ni el parámetro max\_completion\_tokens. Mantén este proceso de regeneración separado de una tarea que necesite llamadas a herramientas. El texto de predicción puede coincidir con partes de la salida, y el proveedor informa de los tokens de predicción aceptados y rechazados; una predicción inadecuada puede quedar parcialmente sin utilizar, por lo que la función no garantiza una aceleración ni un resultado concretos. Para tareas habituales de seguimiento de instrucciones, un resultado útil de GPT-4.1 es un documento o código que cumpla unas especificaciones definidas, una extracción con campos explícitos o una solicitud de herramienta cuyos argumentos encajen con la operación proporcionada. Para un pequeño cambio en un archivo que permanece casi sin modificaciones, el proceso de salida predicha ofrece una forma más concreta de preparar el resultado esperado. En ambos casos, conserva el material de origen necesario para comprobar la respuesta y explicita las ambigüedades. La capacidad de contexto y las herramientas del modelo respaldan el proceso; las indicaciones de la tarea siguen determinando qué contiene una respuesta completa y utilizable. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-4.1:batch` [`openai/gpt-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-4.1:batch` ### Primeros pasos OpenAI GPT-4.1 es un modelo sin una etapa dedicada de razonamiento para seguir instrucciones precisas, programar y llamar a herramientas. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, con una amplia ventana de contexto, Structured Outputs y Predicted Outputs para regenerar texto o código que permanece casi sin cambios. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida JSON de results\[\].response.body incluido directamente | 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-4.1: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-4.1:batch, openai/gpt-4.1 | 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 la propia solicitud; cada elemento tiene custom\_id y body | | Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parámetro`file_material` | ContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests\[\]. No se utiliza purpose de carga, input\_file\_id ni ninguna referencia 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 Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado. | Ciclo de vida: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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 **$0.008** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 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 **$0.002** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.008** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-4.1: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-4.1:batch', 'openai/gpt-4.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4.1: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 · Procesamiento por lotes JSON de results\[\].response.body incluido directamente - `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 resultado y su custom\_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results\[\] completados como JSONL sin filtrarlos. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el ID de la operación original. 503 result\_pending\_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce. 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` | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de 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 la admisión antes de enviar 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 comprobación; 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-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`openai/gpt-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4.1%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-4.1 (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4.1:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4.1:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4.1: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/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## 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) ## 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.