Source: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-5-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-5-u003a-batch/
Language: es

# OpenAI: GPT-5 (batch)

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## [OpenAI: GPT-5 (batch)](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-5-u003a-batch/)

GPT-5 es un modelo de razonamiento para programación, tareas con texto e imágenes y flujos de agentes. Admite razonamiento y nivel de detalle de respuesta configurables y puede combinar las pruebas de un proyecto o documento con resultados de las herramientas de la aplicación.

- [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5:batch`](https://ailoot.ai/models/es/openai-gpt-5-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-5 es el modelo de razonamiento de OpenAI para programación y tareas con agentes en distintos ámbitos. Acepta texto e imágenes y produce texto. La versión para desarrolladores distingue el modelo de razonamiento de la API de la selección de chat sin razonamiento, y describe colaboración en programación, trabajo de interfaz, seguimiento de instrucciones y flujos que conectan una secuencia de resultados de herramientas.

Para ingeniería, proporciona el comportamiento requerido, los archivos relevantes y las restricciones de los cambios. Una petición ilustrativa consiste en inspeccionar cómo interactúan los componentes, identificar un problema al procesar una entrada y desarrollar una propuesta coordinada de cambios. Para trabajo de interfaz, proporciona la interacción prevista y una referencia visual. Para una pregunta documental, identifica la decisión, el material original y las secciones requeridas para que la respuesta tenga una finalidad concreta.

El fabricante documenta los niveles de esfuerzo de razonamiento minimal, low, medium y high, con medium como valor predeterminado en la versión para desarrolladores. La extensión de la respuesta es un control independiente con las opciones low, medium y high; medium es el valor predeterminado documentado, aunque una instrucción explícita sobre la salida tiene prioridad. Esta distinción permite pedir un resultado conciso y asignar al mismo tiempo el análisis adecuado a la complejidad de la tarea.

OpenAI indica para GPT-5 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 conocimiento del 30 de septiembre de 2024. El razonamiento y la salida visible comparten el presupuesto de tokens generados. Mantén disponibles el material original relevante y los criterios de éxito y deja espacio para el análisis y la respuesta final, en vez de llenar toda la ventana con contexto ajeno a la tarea.

El fabricante enumera las interfaces Responses, Chat Completions y Batch, transmisión en flujo, Structured Outputs, llamadas de función, entradas de archivos e imágenes, búsqueda web y de archivos y caché de instrucciones. Las herramientas de la ficha exacta del modelo incluyen generación de imágenes, interpretación de código y conexiones MCP. La versión para desarrolladores también documenta llamadas de herramientas en paralelo, mensajes de progreso visibles entre acciones y herramientas personalizadas que aceptan texto plano con restricciones gramaticales opcionales. Las aplicaciones ejecutan sus operaciones y devuelven los resultados reales utilizados en la siguiente decisión.

Las orientaciones actuales sobre caché incluyen una retención prolongada opcional de hasta 24 horas para GPT-5; la reutilización depende de un prefijo conservado que reúna los requisitos. Para la propia tarea, define el resultado y las pruebas que demostrarían su finalización. Un parche propuesto, un análisis estructurado o un documento resultan útiles cuando sus decisiones importantes se vinculan con los requisitos y hechos suministrados. Distingue los resultados de las comprobaciones completadas de las acciones aún propuestas para que la respuesta final permita avanzar a la siguiente etapa del trabajo.

**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5:batch`

[`openai/gpt-5:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-5%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-5:batch`

### Primeros pasos

GPT-5 es un modelo de razonamiento para programación, tareas con texto e imágenes y flujos de agentes. Admite razonamiento y nivel de detalle de respuesta configurables y puede combinar las pruebas de un proyecto o documento con resultados de las herramientas de la aplicación.

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-5: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-5:batch, openai/gpt-5 | 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 **$0.00125** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000125** / 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 **$0.00125** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000125** / 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-5: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-5:batch', 'openai/gpt-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5: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-5:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-5%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`openai/gpt-5:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fgpt-5%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-5 (batch)

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5:batch`: `text` → `text`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5:batch`: `requests.min_items`: `1`

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