Source: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/ Language: es # OpenAI: GPT-4o-mini (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-4o-mini (batch)](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/) GPT-4o Mini aborda tareas concretas de texto e imagen, incluidas extracción documental, respuestas concisas y llamadas a herramientas de la aplicación. Su contexto de 128.000 tokens y Structured Outputs permiten flujos repetibles con un resultado claramente definido. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-4o-mini-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-4o Mini es el modelo pequeño de OpenAI de la familia GPT-4o para trabajo concreto. Acepta texto e imágenes y produce texto, incluido Structured Outputs. Su función resulta útil cuando una aplicación necesita una respuesta concisa a una solicitud bien especificada: extraer campos, desarrollar una respuesta a partir de referencias proporcionadas o realizar un paso acotado dentro de un proceso más amplio. Para una respuesta de soporte, proporciona el mensaje recibido, los fragmentos pertinentes de las políticas y los hechos ya establecidos en la conversación. Solicita una propuesta de respuesta breve e identifica la información que aún se necesita del remitente. Para extracción documental, define los campos, explica cómo tratar los valores ausentes y conserva una etiqueta que vincule cada resultado con su fuente. El mismo enfoque puede producir una clasificación, un pasaje editado o una explicación de un cambio pequeño de código sin tratar al modelo como sustituto de la lógica que rodea a la aplicación. El proveedor indica una ventana de contexto de 128.000 tokens, una salida máxima de 16.384 tokens y una fecha límite de conocimientos del 1 de octubre de 2023. El material de origen, la conversación y la salida generada ocupan juntos ese contexto. Mantén visibles los hechos anteriores importantes e indica el entregable final requerido. GPT-4o Mini es un modelo pequeño independiente, no un modo de extensión de salida de GPT-4o completo; su identidad y sus capacidades propias deben orientar la tarea incluso cuando ambos modelos compartan especificaciones. Las imágenes pueden aportar una captura de pantalla, una página de documento, una fotografía o un diagrama. El flujo de visión de OpenAI admite PNG, JPEG, WebP y GIF no animados, con detalle low, high o auto para esta familia. Un detalle mayor utiliza el procesamiento de imágenes por bloques del proveedor. Mantén las etiquetas importantes legibles y en la orientación correcta y explica qué parte de la imagen debe orientar la respuesta. Las relaciones espaciales precisas, los recuentos exactos de objetos, las proyecciones de imagen inusuales y algunos textos no latinos son dificultades documentadas. Una pregunta concreta facilita comparar una respuesta visual con las pruebas originales. En el flujo de visión documentado de OpenAI, el tamaño total de la solicitud está limitado a 512 MB y una solicitud puede incluir hasta 1.500 imágenes; las imágenes y el texto también deben caber en el contexto del modelo. El flujo de archivos del proveedor transmite texto extraído e imágenes de las páginas de PDF a modelos con capacidad de visión. Otros archivos ofimáticos y de texto aportan texto extraído, por lo que sus imágenes y gráficos incrustados necesitan una representación PDF cuando esos elementos visuales importen. El enriquecimiento de hojas de cálculo utiliza, como máximo, las primeras 1.000 filas de cada hoja. Cada archivo debe tener menos de 50 MB, con un límite combinado de 50 MB por solicitud. Chat Completions admite partes de archivos PDF; el flujo Responses documentado acepta un conjunto más amplio de formatos de archivo. Conserva los identificadores de página, fila o sección en el material que utilices para extracción. La transmisión en continuo devuelve texto de forma incremental. Structured Outputs limita una respuesta completada al subconjunto admitido de JSON Schema, mientras que una solicitud de modo JSON solo garantiza JSON válido. Indica los campos requeridos y los valores permitidos, incluida una representación explícita de la falta de pruebas. Las aplicaciones deben tratar por separado los rechazos y las respuestas incompletas. Un esquema puede hacer que el entregable sea adecuado para la siguiente etapa, pero los valores deben seguir reflejando la fuente real, sin rellenar de forma inventada un campo vacío. GPT-4o Mini admite llamadas a funciones y los flujos del proveedor orientados a herramientas, con búsqueda en la web, búsqueda en archivos, interpretación de código y conexiones MCP. Describe una función disponible, deja que la aplicación ejecute la operación solicitada y devuelva su observación antes de que el modelo desarrolle una respuesta posterior. OpenAI también admite una herramienta independiente de generación de imágenes en el flujo Responses configurado. Las imágenes producidas por esa herramienta son elementos independientes; la salida nativa documentada del modelo sigue siendo texto. La búsqueda y el uso de herramientas son actividades configuradas, no pruebas de que todas las respuestas hayan consultado información actual. Predicted Outputs permite regenerar un documento o archivo de código cuyo contenido se conoce en gran medida con un cambio pequeño. Proporciona el contenido anterior y la edición precisa y compara el entregable resultante con esa solicitud. El flujo de predicción solo admite texto y no se combina con llamadas a funciones; logprobs, max\_completion\_tokens y otros controles también están excluidos. Una solicitud normal que utiliza herramientas sigue un flujo distinto cuando la respuesta depende de una consulta o un cálculo nuevos. OpenAI documenta ajuste fino para este modelo y describe el uso de las salidas de un modelo más grande para enseñar una tarea especializada a un modelo GPT-4o Mini más pequeño. Este flujo de destilación produce un modelo personalizado; no cambia la identidad de una respuesta normal de Mini. Para una solicitud normal, establece la tarea y el formato de salida con ejemplos claros y utiliza una intervención posterior concreta para revisar el mismo resultado. Un entregable final útil sigue vinculado con los hechos de origen, el lector previsto y el paso de la aplicación que lo utiliza. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-4o-mini:batch` [`openai/gpt-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-4o-mini:batch` ### Primeros pasos GPT-4o Mini aborda tareas concretas de texto e imagen, incluidas extracción documental, respuestas concisas y llamadas a herramientas de la aplicación. Su contexto de 128.000 tokens y Structured Outputs permiten flujos repetibles con un resultado claramente definido. 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-4o-mini: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-4o-mini:batch, openai/gpt-4o-mini | 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 **$0.00015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0006** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000075** / 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 **$0.00015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0006** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-4o-mini: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-4o-mini:batch', 'openai/gpt-4o-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4o-mini: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-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`openai/gpt-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-4o-mini (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4o-mini:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4o-mini:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-4o-mini: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. 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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.