Source: https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/ Language: fr # OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-u003a-batch/) GPT-6.1 Sol avec raisonnement Pro pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et l’analyse professionnelle. Pro augmente le travail du modèle avant la réponse finale, tandis que le modèle sous-jacent traite du texte et des images et produit du texte. - [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-6-1-sol-pro-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 Pro désigne GPT-6.1 Sol d’OpenAI avec le raisonnement Pro. Le modèle de base est conçu pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et les travaux professionnels. Il accepte du texte et des images et produit du texte. Pro augmente le travail du modèle pour élaborer la réponse finale ; il décrit la manière dont le modèle sélectionné travaille sur la requête, tandis que l’effort de raisonnement contrôle la quantité de raisonnement dans ce mode. Cette distinction garde l’identité de GPT-6.1 Sol séparée du réglage d’exécution Pro. Pour une tâche d’ingénierie exigeante, fournissez le comportement requis, les fichiers ou extraits de code pertinents et les contraintes que la modification doit préserver. Un exemple de requête consiste à examiner deux implémentations possibles, identifier les dépendances affectées par chacune et produire une proposition de modification avec une explication concise des compromis. Pour une analyse professionnelle, fournissez les documents, la décision à prendre et les critères de comparaison des solutions. Si une image contient des éléments probants importants, identifiez l’élément d’interface, le schéma ou le détail que la réponse doit traiter. OpenAI indique pour le modèle de base une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, une entrée maximale de 922 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens. Sa date limite des connaissances documentée est le 30 avril 2026. Le raisonnement occupe aussi de l’espace en tokens : une longue entrée et une longue réponse visible doivent donc garder de la place pour l’analyse du modèle. Préparez le matériau pertinent avec des étiquettes et des définitions claires, et précisez le résultat attendu : une modification de code, une note de décision, une procédure ou un ensemble structuré de constatations. Les choix d’effort de raisonnement documentés pour le modèle de base sont low, medium, high, xhigh et max ; medium est la valeur par défaut. Il ne prend pas en charge none ou minimal. 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-6.1 Sol, les appels d’outils utilisent Responses ; l’interface Chat Completions du concepteur accepte les requêtes sans outils. Ces distinctions comptent lors de la conception d’un processus autour du modèle, plutôt que de traiter toutes les interfaces et tous les réglages de raisonnement comme interchangeables. Le concepteur répertorie le streaming, Structured Outputs 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 shell et de patch, les skills, l’utilisation de l’ordinateur, les connexions MCP et la recherche d’outils. La sortie du modèle de base reste du texte ; un outil de génération d’images est une opération distincte. Une application définit les outils disponibles, exécute ses propres opérations et renvoie leurs résultats pour que le modèle puisse continuer. La documentation de GPT-6 décrit aussi le travail asynchrone des outils, la réorientation d’un tour actif, la conservation du raisonnement entre les appels et la condensation d’une longue conversation. Donnez au modèle un critère d’achèvement clair et les éléments probants à utiliser pour vérifier le résultat. Dans une révision de code, demandez le comportement affecté et une explication concrète de chaque problème important. Pour une décision sur un document, demandez les faits fournis, l’approche sélectionnée et les conditions dont dépend la conclusion. Un résultat final utile rend la décision et son fondement explicites, ce qui permet à la personne suivante ou à l’étape suivante de l’application d’agir à partir d’un résultat précis. **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch` [`openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-6.1-sol-pro:batch` ### Premiers pas GPT-6.1 Sol avec raisonnement Pro pour la programmation complexe, l’utilisation de l’ordinateur et l’analyse professionnelle. Pro augmente le travail du modèle avant la réponse finale, tandis que le modèle sous-jacent traite du texte et des images et produit du texte. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` Types d’entrée `text` Types de 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-pro: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-pro:batch, openai/gpt-6.1-sol-pro | 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 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 **$0.002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.01** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.0001** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.0025** / 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 incluse272 000 | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.01** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.0001** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.0025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de272 000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.004** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.015** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.0002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.005** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Traitement par lots curl · jeu de données de référence conservéPython HTTP · données JSONL réelles du clientPython · enregistrer chaque résultat finalisé ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-pro:batch', 'openai/gpt-6.1-sol-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-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")) ``` ```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 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-6.1-sol-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%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-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6.1-sol-pro%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6.1-sol-pro: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/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## 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) ## 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.