Source: https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-mini-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-mini-u003a-batch/ Language: es # OpenAI: o3 Mini (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-mini-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-mini-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: o3 Mini (batch)](https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-mini-u003a-batch/) OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento textual para ciencia, matemáticas y programación. Ofrece niveles de esfuerzo de razonamiento low, medium y high, un contexto de 200K, salidas estructuradas y flujos de trabajo con herramientas, con un presupuesto máximo de salida generada de 100K tokens. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/o3-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/openai-o3-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. OpenAI o3-mini es un modelo compacto de razonamiento de la serie o centrado en resolver problemas técnicos, incluidos los de ciencia, matemáticas y programación. Acepta texto y produce texto, con razonamiento interno adicional antes de la respuesta visible. Úsalo para un problema matemático bien definido, un análisis algorítmico, una revisión de código o una comparación técnica cuya conclusión dependa de varias condiciones. El esfuerzo de razonamiento se puede configurar para la edición base de o3-mini; un ajuste predefinido o3-mini High selecciona un esfuerzo alto, sin utilizar pesos de modelo distintos. El fabricante documenta los niveles de esfuerzo de razonamiento low, medium y high. Un esfuerzo mayor puede ayudar a resolver un problema exigente y requerir más tiempo de generación, aunque la respuesta visible deseada siga siendo breve. Proporciona al modelo la tarea, las restricciones y las especificaciones de salida, en lugar de prescribir una larga cadena de pensamientos intermedios. Para un problema algorítmico, aporta los límites de entrada, el comportamiento requerido y los casos que determinan la corrección. Para matemáticas, define las variables, los dominios, la notación y el resultado exigido. OpenAI indica una ventana de contexto de 200.000 tokens, un presupuesto máximo de salida de 100.000 tokens y una fecha de corte de conocimientos del 1 de octubre de 2023. Los tokens de razonamiento consumen el contexto disponible y el presupuesto de salida generada antes de la respuesta final, por lo que ese máximo no garantiza tal cantidad de tokens de respuesta visible. Deja espacio tanto para el análisis como para el resultado solicitado. Una solicitud puede agotar su asignación de tokens generados antes de devolver texto visible útil si el presupuesto es demasiado pequeño para el problema. La modalidad de entrada nativa es texto; no incluye visión. Si una tarea parte de un diagrama o una captura de pantalla, proporciona sus condiciones relevantes por escrito. El proveedor incluye la carga de archivos y la búsqueda en archivos en los flujos de trabajo con herramientas, que pueden aportar material textual pertinente sin cambiar la modalidad nativa del modelo. Identifica los pasajes de las fuentes o el contenido de los archivos necesarios para responder, en lugar de suponer que cada adjunto aporta pruebas útiles automáticamente. El modelo admite Structured Outputs, llamadas a funciones y respuestas en flujo; la ficha del proveedor incluye las interfaces Responses, Chat Completions, Assistants y Batch. En una tarea estructurada, especifica los campos obligatorios y cómo debe representarse la información ausente. En un flujo de trabajo con herramientas, el modelo propone una función y sus argumentos; la aplicación ejecuta la acción y devuelve la observación real. Distingue una operación propuesta de otra cuyo resultado ya se ha recibido. El conjunto actual de herramientas del proveedor también incluye búsqueda en archivos, interpretación de código, conexiones MCP y herramientas de generación de imágenes. Esas herramientas configuradas tienen sus propias operaciones; no convierten la respuesta textual directa de o3-mini en una salida nativa de imagen o audio. Para una tarea de programación, proporciona el código, el fallo observado y los requisitos; después, pide una propuesta de cambio con una explicación de los casos que resuelve. Si hay resultados de ejecución disponibles, apórtalos como pruebas para la siguiente revisión, en lugar de tratar el código sin ejecutar como un resultado completado. Un entregable final útil puede ser una fórmula, una comparación justificada, una propuesta de código o un resultado técnico estructurado que relacione su conclusión con las condiciones originales. Para una consulta posterior, indica las nuevas pruebas y la parte de la respuesta que necesita revisión. Conserva la conversación pertinente y las observaciones de las herramientas para que la siguiente respuesta pueda trabajar con resultados reales. Este modelo de razonamiento compacto resulta práctico cuando la tarea requiere análisis, restricciones claras y un entregable textual concreto, sin suposiciones infundadas sobre acciones externas. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `openai/o3-mini:batch` [`openai/o3-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fo3-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/o3-mini:batch` ### Primeros pasos OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento textual para ciencia, matemáticas y programación. Ofrece niveles de esfuerzo de razonamiento low, medium y high, un contexto de 200K, salidas estructuradas y flujos de trabajo con herramientas, con un presupuesto máximo de salida generada de 100K tokens. 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/o3-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/o3-mini:batch, openai/o3-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 **$0.0011** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0044** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00055** / 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 **$0.0011** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0044** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00055** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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/o3-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/o3-mini:batch', 'openai/o3-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3-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/o3-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fo3-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`openai/o3-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=openai%2Fo3-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: o3 Mini (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `openai/o3-mini:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `openai/o3-mini:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `openai/o3-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. 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.