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OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

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OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol avec raisonnement Pro pour la programmation complexe et le travail des agents. Fournissez le code, les exigences et les éléments probants pertinents pour demander une proposition d’implémentation, une révision ciblée ou une explication d’une solution en plusieurs étapes.

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 Sol Pro désigne GPT-6 Sol d’OpenAI avec le raisonnement Pro. Le modèle de base Sol est conçu pour la programmation complexe et les processus d’agents, accepte du texte et des images et produit du texte. Pro augmente le travail du modèle pour élaborer la réponse finale. Il est distinct de l’effort de raisonnement, qui contrôle la quantité d’analyse appliquée par le modèle dans le mode d’exécution sélectionné. GPT-6 Sol reste l’édition de base de cette fiche, distincte de GPT-6.1 Sol.

Pour une tâche de développement, décrivez le comportement à implémenter et fournissez les fichiers sources pertinents, des exemples d’entrée et les contraintes que la modification doit respecter. Un exemple de requête consiste à suivre comment une entrée atteint un résultat, identifier les dépendances concernées et proposer une modification qui préserve le comportement requis. Pour une révision, incluez le comportement visé et le code à examiner, puis demandez des problèmes concrets avec une explication de la manière dont chacun affecte ce comportement.

Le travail des agents relie plusieurs décisions par les éléments probants de l’environnement de travail. Un outil peut récupérer un fichier, effectuer un calcul ou renvoyer le résultat d’une vérification ; ce résultat devient le matériau de la décision suivante. OpenAI répertorie pour le modèle de base la recherche web et dans les fichiers, les outils de génération d’images, un interpréteur de code, l’exécution de commandes dans un environnement hébergé et l’application de correctifs, les compétences, l’utilisation de l’ordinateur, les connexions MCP et la recherche d’outils. Il prend aussi en charge les appels de fonctions, Structured Outputs, la diffusion en continu et la mise en cache de l’entrée. Les applications contrôlent leurs opérations disponibles et renvoient les résultats réels des outils ; le texte d’action généré par le modèle ne constitue pas à lui seul une preuve qu’une opération est achevée.

La spécification de GPT-6 Sol du concepteur donne une fenêtre de contexte de 1 050 000 jetons, une entrée maximale de 922 000 jetons et une sortie maximale de 128 000 jetons. Sa date limite des connaissances documentée est le 20 avril 2026. Les choix de base d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Le contexte doit accueillir la tâche, les résultats d’outils pertinents et le raisonnement ainsi que la réponse visible. Gardez les définitions et les critères d’achèvement près des éléments auxquels ils s’appliquent, surtout dans une longue requête d’ingénierie.

OpenAI documente Pro dans l’API Responses pour les travaux difficiles qui peuvent tolérer un délai supplémentaire et davantage d’activité du modèle. Pour GPT-6 Sol, les outils intégrés et le raisonnement avec des appels de fonctions utilisent Responses. Dans l’interface Chat Completions du concepteur, les appels de fonctions sont pris en charge uniquement lorsque l’effort de raisonnement est none. Le guide de GPT-6 décrit aussi le travail asynchrone des outils, la réorientation d’un tour actif et la conservation du raisonnement entre les appels. Ce sont des capacités de processus avec leurs propres exigences d’interface.

Précisez un résultat final concret et la manière de le vérifier. Vous pouvez demander un correctif proposé, le comportement qu’il modifie et les éléments probants nécessaires pour le vérifier, ou une comparaison d’options d’implémentation liée aux contraintes fournies. Si une image fournit un contexte d’interface, indiquez le détail visuel important. La réponse finale doit relier les choix importants à l’objectif d’ingénierie et distinguer une action proposée d’un résultat déjà obtenu.

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches openai/gpt-6-sol-pro:batch

openai/gpt-6-sol-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-6-sol-pro:batch

Pour commencer

GPT-6 Sol avec raisonnement Pro pour la programmation complexe et le travail des agents. Fournissez le code, les exigences et les éléments probants pertinents pour demander une proposition d’implémentation, une révision ciblée ou une explication d’une solution en plusieurs étapes.

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
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampendpointTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
/v1/chat/completions
Par défaut—
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
openai/gpt-6-sol-pro:batch
Par défaut—
ChamprequestsTypebatch_item[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champrequests[].custom_idTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champrequests[].body.messagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champcompletion_windowTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
24h
Par défaut—
ChampproviderTypeobject|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champrequests[].body.modelTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
openai/gpt-6-sol-pro:batch, openai/gpt-6-sol-pro
Par défaut—
Champprovider.onlyTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
openai
Par défaut—
Champprovider.allow_fallbacksTypeboolean|nullExigenceFacultatifValeurs et limites
false, null
Par défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratendpoint, model, requests
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètrerepresentationContratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body
Paramètrerequest_endpoint_profileContrat/v1/chat/completions
Paramètrefile_materialContratL’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_orderContratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier
Paramètreoptional_controlsContratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Paramètreschema_scopeContratCorps 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.

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.002 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.01 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 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 requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse272 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.002 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.01 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 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 requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de272 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.015 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 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 →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Traitement par lots

curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé
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-sol-pro: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-6-sol-pro:batch', 'openai/gpt-6-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-sol-pro: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
curl · état de l’opération d’origine
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
ChampType
Champresults[].custom_idTypestring
Champresults[].response.body.choices[].message.contentTypestring|null
Champresults[].errorTypeobject|null
ChampusageTypeobject|null
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
ChampendpointTypestring
ChampstatusTypestring
Champrequest_countsTypeobject
Champresults[].idTypestring
Champresults[].response.status_codeTypeinteger
Champresults[].response.request_idTypestring
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionEnveloppe 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_errorConditionClé API invalide.Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée.
Réponse403 · permission_errorConditionGroupe de traitement par lots indisponible.Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe.
Réponse422 · invalid_request_errorConditionLe 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_unavailableConditionImpossible 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_errorConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible.Étape suivanteRésolvez le problème d’admission avant d’envoyer une nouvelle requête.
Réponse503 · price_unavailableConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles.Étape suivanteConservez la réponse ; ne remplacez pas les prix par d’autres.
Réponse503 · api_errorConditionRoute exacte du fournisseur indisponible.Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route.
Réponse503 · result_pending_checkConditionLe 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_foundConditionOpération 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-sol-pro:batch

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

openai/gpt-6-sol-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-sol-pro:batch: text → text

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-sol-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-sol-pro:batch: requests.min_items: 1

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