OpenAI: GPT-5 (batch)
GPT-5 est un modèle de raisonnement pour la programmation, les tâches textuelles et visuelles et les processus d’agents. Il prend en charge un raisonnement et un niveau de détail de réponse configurables et peut combiner les preuves d’un projet ou de documents avec les résultats des outils de l’application.
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5 est le modèle de raisonnement d’OpenAI pour la programmation et les tâches d’agents dans divers domaines. Il accepte du texte et des images et produit du texte. La version destinée aux développeurs distingue le modèle de raisonnement API de la sélection de chat sans raisonnement, et décrit la collaboration en programmation, le travail frontend, le suivi des consignes et les workflows reliant une séquence de résultats d’outils.
Pour le travail d’ingénierie, fournissez le comportement requis, les fichiers pertinents et les contraintes sur les modifications. Un exemple de requête consiste à inspecter l’interaction entre des composants, identifier un problème dans leur traitement d’une entrée et élaborer une proposition de modification coordonnée. Pour le frontend, fournissez l’interaction prévue et une référence visuelle. Pour une question documentaire, identifiez la décision, les sources et les sections requises afin que la réponse ait un objectif concret.
Le producteur documente les niveaux d’effort de raisonnement minimal, low, medium et high, medium étant présenté comme valeur par défaut dans la version développeur. La verbosité de réponse est un réglage distinct avec les choix low, medium et high ; medium est la valeur par défaut documentée, tandis qu’une consigne explicite sur la sortie prévaut. Cette distinction permet de demander un résultat concis tout en allouant une analyse adaptée à la complexité de la tâche.
OpenAI annonce pour GPT-5 une fenêtre de contexte de 400 000 tokens, une entrée maximale de 272 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens, avec une date limite de connaissances au 30 septembre 2024. Le raisonnement et la sortie visible partagent le budget de tokens générés. Gardez les sources pertinentes et les critères de réussite disponibles, et laissez de la place pour l’analyse et la réponse finale plutôt que de remplir toute la fenêtre avec du contexte sans rapport.
Le producteur mentionne les interfaces Responses, Chat Completions et Batch, le streaming, Structured Outputs, l’appel de fonctions, les entrées fichier et image, la recherche web et dans les fichiers, ainsi que la mise en cache des prompts. Les outils de sa fiche de modèle exacte comprennent la génération d’images, l’interprétation de code et les connexions MCP. La version développeur documente également les appels d’outils parallèles, les messages de progression visibles entre les actions et les outils personnalisés acceptant du texte brut avec des contraintes grammaticales facultatives. Les applications exécutent leurs opérations et renvoient les résultats réels utilisés dans la décision suivante.
Les recommandations actuelles de mise en cache comprennent une rétention prolongée facultative de jusqu’à 24 heures pour GPT-5, le réemploi dépendant d’un préfixe conservé éligible. Pour la tâche elle-même, définissez le résultat et les preuves qui constitueraient son achèvement. Une proposition de patch, une analyse structurée ou un document sont utiles lorsque leurs choix importants sont liés aux exigences et faits fournis. Distinguez les résultats des vérifications terminées des actions encore proposées afin que la réponse finale puisse soutenir l’étape de travail suivante.
Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches openai/gpt-5:batch
openai/gpt-5:batchPremiers pas
GPT-5 est un modèle de raisonnement pour la programmation, les tâches textuelles et visuelles et les processus d’agents. Il prend en charge un raisonnement et un niveau de détail de réponse configurables et peut combiner les preuves d’un projet ou de documents avec les résultats des outils de l’application.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches
- Entrée
text- Sortie
text- Format de sortie
- JSON results[].response.body intégré
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champendpoint | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— |
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5:batch | Par défaut— |
Champrequests | Typebatch_item[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champrequests[].custom_id | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.messages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcompletion_window | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.model | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai/gpt-5:batch, openai/gpt-5 | Par défaut— |
Champprovider.only | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai | Par défaut— |
Champprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— |
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratendpoint, model, requests |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerepresentation | Contratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body |
Paramètrerequest_endpoint_profile | Contrat/v1/chat/completions |
Paramètrefile_material | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests[]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input_file_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. |
Paramètreserialization_order | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier |
Paramètreoptional_controls | Contratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Paramètreschema_scope | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. |
Cycle de vie : asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00125 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.000125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00125 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.000125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Traitement par lots
set -eu
: "${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
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"))
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.
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Traitement par lots
JSON results[].response.body intégré
GET /v1/batches/{operation_id}
Vérifier l’état de la tâche
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
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results[] terminés au format JSONL sans filtrage.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result_pending_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champresults[].custom_id | Typestring |
Champresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Champresults[].error | Typeobject|null |
Champusage | Typeobject|null |
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champendpoint | Typestring |
Champstatus | Typestring |
Champrequest_counts | Typeobject |
Champresults[].id | Typestring |
Champresults[].response.status_code | Typeinteger |
Champresults[].response.request_id | Typestring |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. |
Réponse401 · authentication_error | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. |
Réponse403 · permission_error | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. |
Réponse422 · invalid_request_error | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. |
Réponse422 · price_unavailable | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. |
Réponse402 · billing_error | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête. |
Réponse503 · price_unavailable | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix. |
Réponse503 · api_error | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. |
Réponse503 · result_pending_check | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. |
Réponse404 · not_found | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra openai/gpt-5:batch
Alias des chemins de méthode
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
ID d’appel associés
FAQ · OpenAI: GPT-5 (batch)
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5:batch:text→text- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/batches·openai/gpt-5:batch:requests.min_items:1