Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-5-2-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-5-2-u003a-batch/
Language: fr-ca

# OpenAI: GPT-5.2 (batch)

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## [OpenAI: GPT-5.2 (batch)](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-5-2-u003a-batch/)

GPT-5.2 est un modèle de raisonnement pour les travaux professionnels, la programmation et les tâches en plusieurs étapes. Il accepte du texte et des images et peut élaborer des documents, analyser des éléments liés ou utiliser les outils de l’application avec des consignes claires sur la sortie.

- [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-5-2-u003a-batch/#method-0)

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-5.2 est le modèle de raisonnement d’OpenAI pour les travaux professionnels complexes. Dans la nomenclature GPT-5.2 du fournisseur, le modèle API correspond à l’édition Thinking, distincte de Chat/Instant et de Pro. Il accepte du texte et des images et produit du texte. La présentation décrit la programmation, l’analyse de documents longs, l’interprétation visuelle et les tâches qui relient plusieurs sources ou résultats d’outils.

Pour un document professionnel, fournissez les éléments, le lecteur visé et la question à laquelle le résultat doit répondre. Une tâche peut par exemple consister à réunir plusieurs rapports de projet dans une note qui distingue les faits, les dépendances et une recommandation. Les travaux de feuille de calcul ou de présentation nécessitent aussi les données sources et les exigences du livrable. Les outils de l’application créent ou modifient les fichiers réels, tandis que la réponse du modèle organise ou explique le travail.

Pour la programmation, fournissez le comportement attendu, les fichiers sources pertinents et les contraintes qu’une modification doit préserver. La présentation décrit le débogage, le développement de fonctionnalités et la restructuration de code comme des applications pratiques. Les entrées visuelles peuvent apporter un tableau de bord, une capture d’écran d’interface, un schéma technique ou un rapport. Identifiez le détail qui doit éclairer la réponse et fournissez le contexte écrit nécessaire pour l’interpréter. La sortie directe du modèle reste textuelle plutôt qu’une image générée.

OpenAI indique une fenêtre de contexte de 400 000 jetons, une sortie maximale de 128 000 jetons et une date limite des connaissances au 31 août 2025. Les choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh ; none est la valeur par défaut. La présentation documente aussi la compatibilité avec la compaction Responses pour une tâche qui se poursuit à mesure que son contexte s’allonge. La compaction conserve l’état pertinent pour les travaux ultérieurs ; elle ne transforme pas une tâche en plusieurs étapes en une requête unique illimitée.

Le fournisseur mentionne les interfaces Responses, Chat Completions et Batch, la diffusion en continu, Structured Outputs, l’appel de fonctions, les fichiers et images en entrée, la recherche sur le Web et dans les fichiers et la mise en cache de l’entrée. Les outils du modèle comprennent la génération d’images, l’interprétation de code, l’exécution de commandes dans un environnement hébergé et l’application de correctifs, les compétences et les connexions MCP. L’application gère ses opérations et renvoie les résultats réels afin que le modèle puisse les utiliser pour la décision suivante.

Préparez un objectif clair, des contraintes et un contrat de sortie. Pour une décision documentaire, indiquez les critères et demandez des conclusions reliées aux preuves fournies. Pour une modification proposée, identifiez le comportement à vérifier et demandez de distinguer les vérifications réellement exécutées de celles qui restent proposées. Un ensemble structuré de conclusions, une proposition de code ou un document conforme aux exigences fournies constitue un résultat final utile lorsque son fondement et les questions restantes sont explicites.

**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.2:batch`

[`openai/gpt-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-5.2:batch`

### Pour commencer

GPT-5.2 est un modèle de raisonnement pour les travaux professionnels, la programmation et les tâches en plusieurs étapes. Il accepte du texte et des images et peut élaborer des documents, analyser des éléments liés ou utiliser les outils de l’application avec des consignes claires sur la sortie.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`endpoint` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5.2:batch | Par défaut— |
| Champ`requests` | Type`batch_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
| Champ`requests[].custom_id` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`requests[].body.messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`completion_window` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`requests[].body.model` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai/gpt-5.2:batch, openai/gpt-5.2 | Par défaut— |
| Champ`provider.only` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites openai | Par défaut— |
| Champ`provider.allow_fallbacks` | Type`boolean\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— |

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratendpoint, model, requests |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`representation` | Contratrequests\[\] intégré ; chaque élément comporte custom\_id et body |
| Paramètre`request_endpoint_profile` | Contrat/v1/chat/completions |
| Paramètre`file_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. |
| Paramètre`serialization_order` | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion\_window (si fourni), requests en dernier |
| Paramètre`optional_controls` | Contratprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Paramètre`schema_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 Lorsque la mise en cache explicite est demandée

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00175** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.014** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.000175** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00175** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.014** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.000175** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Traitement par lots

curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé

```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-5.2: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-5.2:batch', 'openai/gpt-5.2']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.2: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.
```

### 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

curl · état de l’opération d’origine

```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
```

##### 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 |
| --- | --- |
| Champ`results[].custom_id` | Typestring |
| Champ`results[].response.body.choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Champ`results[].error` | Typeobject\|null |
| Champ`usage` | Typeobject\|null |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`model` | Typestring |
| Champ`endpoint` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`request_counts` | Typeobject |
| Champ`results[].id` | Typestring |
| Champ`results[].response.status_code` | Typeinteger |
| Champ`results[].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 suivanteRésolvez le problème d’admission avant d’envoyer une nouvelle requête. |
| Réponse503 · `price_unavailable` | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne remplacez pas les prix par d’autres. |
| 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-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`openai/gpt-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-5.2 (batch)

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.2:batch`: `text` → `text`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.2:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.2:batch`: `requests.min_items`: `1`

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