Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-u003a-batch/ Language: fr-ca # OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-u003a-batch/) GPT-6.1 Sol est le modèle de raisonnement d’OpenAI pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et l’analyse professionnelle. Il accepte du texte et des images et produit du texte, avec un contexte de 1 050 000 jetons et des réglages d’effort qui élaborent une réponse à partir des éléments probants fournis et des observations d’outils. - [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/openai-gpt-6-1-sol-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-6.1 Sol est le modèle de raisonnement d’OpenAI pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et les travaux professionnels. Il succède à GPT-6 Sol et propose un profil équilibré pour les tâches exigeantes qui nécessitent une analyse poussée. Le modèle du concepteur accepte du texte et des images et génère du texte, notamment des explications, du code et des résultats structurés. Ce profil standard reste distinct du mode de raisonnement Pro et de GPT-6 Sol. #### Préparer la tâche et l’entrée Pour un travail logiciel, donnez le code pertinent, le comportement attendu, l’échec observé et les contrats que la modification doit préserver. Précisez le résultat final et ce qui établirait l’achèvement. Une consigne pratique est : « Comparez ces deux implémentations aux exigences, identifiez les dépendances affectées par chacune et renvoyez une correction ciblée avec les éléments probants qui l’étayent. » Une tâche sur un dépôt doit garder les noms de fichiers et les frontières de modules visibles au fil des échanges suivants. Pour une analyse professionnelle, nommez les sources et la décision à prendre. Indiquez les critères de comparaison, la terminologie requise et le traitement des informations manquantes. Si une image contient des éléments probants, identifiez s’il s’agit d’un graphique, d’un schéma ou d’un état d’interface et quel détail compte. Demandez au résultat de distinguer une constatation visible ou soutenue par une source d’une interprétation. #### Contexte et raisonnement OpenAI indique un contexte de 1 050 000 jetons, une entrée maximale de 922 000 jetons et une sortie maximale de 128 000 jetons. La date limite des connaissances documentée est le 30 avril 2026. Le raisonnement occupe de la place aux côtés du matériau source et de la réponse visible ; épuiser le budget de génération peut laisser une réponse incomplète. Préparez un contexte pertinent et gardez de la place pour l’analyse et le résultat final plutôt que de traiter le plafond d’entrée comme le budget de toute la tâche. Le modèle exact prend en charge les efforts de raisonnement low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Il ne prend pas en charge none ou minimal. L’effort contrôle la quantité de raisonnement appliquée, tandis que les modes standard et Pro décrivent un choix distinct d’exécution. Définissez la réponse indépendamment de cette profondeur : une modification de code, une note de décision, une procédure ou un enregistrement spécifié. #### Interfaces et outils Le concepteur utilise Responses pour les appels d’outils ; son interface Chat Completions accepte les requêtes GPT-6.1 Sol sans outils. La fiche de modèle répertorie Structured Outputs, la diffusion en continu et les appels de fonctions, ainsi que la recherche web et dans les fichiers, les outils de génération d’images, un interpréteur de code, les outils de ligne de commande et d’application de correctifs, les compétences, l’utilisation de l’ordinateur, les connexions MCP et la recherche d’outils. La sortie propre au modèle reste du texte, tandis qu’un outil de génération d’images produit un résultat distinct. L’application environnante fournit et exécute ses opérations et renvoie des observations. Gardez chaque résultat associé à son appel et à sa source afin que la tâche en cours puisse utiliser des éléments probants réels. Le guide de la famille GPT-6 décrit aussi le travail asynchrone des outils, la réorientation en cours de tour, la conservation du raisonnement et la condensation du contexte pour les processus plus longs ; ce sont des capacités de processus du concepteur plutôt qu’une hypothèse selon laquelle chaque requête ordinaire les active. #### Résultats utiles Énoncez les conditions qui rendent la tâche achevée et les éléments probants nécessaires à une conclusion. Pour le code, examinez l’implémentation et renvoyez des observations réelles de validation. Pour les documents, demandez à la réponse finale d’identifier les faits fournis, les hypothèses et les questions non résolues. Le résultat utile est un texte ou du code vérifiable, lié à l’objectif et aux sources d’origine, avec le profil exact GPT-6.1 Sol conservé. **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol:batch` [`openai/gpt-6.1-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-6.1-sol:batch` ### Pour commencer GPT-6.1 Sol est le modèle de raisonnement d’OpenAI pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et l’analyse professionnelle. Il accepte du texte et des images et produit du texte, avec un contexte de 1 050 000 jetons et des réglages d’effort qui élaborent une réponse à partir des éléments probants fournis et des observations d’outils. 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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol | 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 **$0.002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.01** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.0001** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.0025** / 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 incluse272 000 | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.01** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.0001** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.0025** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de272 000 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.004** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.015** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.0002** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.005** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Traitement par lots curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé ```bash set -eu : "${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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch', 'openai/gpt-6.1-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-sol: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-6.1-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&fmt=batches) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`openai/gpt-6.1-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol:batch`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol:batch`: `requests.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ca) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.