מודלים

OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)

GPT-4.1 Nano הוא הדגם הקטן ומהיר התגובה במשפחת GPT-4.1 למשימות טקסט ותמונה המוגדרות בקפידה. ההקשר הגדול שלו, Structured Outputs וקריאה לפונקציות תומכים בסיווג, בחילוץ ובשלבי יישום ממוקדים.

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

GPT-4.1 Nano הוא הדגם המהיר ביותר במשפחת GPT-4.1 של OpenAI, המיועד למילוי הוראות ולקריאה לכלים ללא שלב הסקה נפרד. הוא מקבל טקסט ותמונות ומפיק טקסט. Nano מתאים לפעולה מוגדרת היטב שבה היישום זקוק לתשובה תמציתית, לקבוצת שדות או לבקשת הכלי הבאה, במקום לחקירה רחבה.

דוגמה שימושית היא מיון הודעות נכנסות לפי קבוצת קטגוריות שסופקה. הסבירו כל קטגוריה, הראו כיצד לייצג הודעות עמומות או הודעות מחוץ לתחום ובקשו את הקטגוריה לצד הביטוי במקור התומך בה. לחילוץ, הגדירו שמות שדות, ערכים מותרים וטיפול במידע חסר. למשימת כתיבה קצרה, ספקו את העובדות ובקשו את הקטע המסוים שהשלב הבא ביישום צריך. הדוגמאות והאילוצים צריכים להיות קטנים מספיק כדי להישאר ברורים גם כאשר אוסף המקורות גדול.

היצרן מציין חלון הקשר של 1,047,576 טוקנים, פלט מרבי של 32,768 טוקנים ומועד סיום עדכון הידע ב־1 ביוני 2024. מפרטים אלה תואמים לחלון של GPT-4.1 Mini, תוך שימור זהות המודל הנפרדת של Nano ותפקידו המכוון לתגובה מהירה. תנו תוויות למסמכים ולחלקי השיחה, כללו רק הקשר הרלוונטי לפעולה ושמרו מקום לתשובה המלאה. תוצאות אחזור או טקסט ייחוס שסופק יכולים לתת עובדות חדשות יותר מהידע שהמודל למד.

Nano תומך בהזרמה וב־Structured Outputs. תשובה סופית המוגבלת בסכמה משמשת מטרה שונה מקריאה לפונקציה: האחת נותנת ליישום תוצר שהושלם, ואילו האחרת מבקשת ממנו לבצע פעולה. Structured Outputs תומכת בתת־קבוצה של JSON Schema; הגדירו מאפיינים נדרשים וייצוג ברור לערכים לא ידועים. טפלו בסירובים ובתשובות שלא הושלמו בנפרד ובדקו את הערכים שחולצו מול הקלט, במקום להשוות בין מבנה תקין לבין מסקנה נכונה.

קבוצת הכלים המתועדת כוללת קריאה לפונקציות, חיפוש בקבצים, מפרש קוד, חיבורי MCP וכלי נפרד ליצירת תמונות. היישום מספק תיאורי כלים וסכמות, מבצע פונקציות מותאמות אישית ומחזיר את תוצאותיהן בפועל. לגרסת Nano מ־14 באפריל 2025, OpenAI ממליצה במפורש להשבית קריאות מקבילות לכלים, משום שהמודל יכול לבקש את אותו כלי כמה פעמים בסבב אחד. זהו שיקול ביצוע הייחודי לגרסה, ואינו סיבה לפרש כמה קריאות מוצעות כפעולות שהושלמו.

קלט תמונה מוסיף ראיות חזותיות למשימת טקסט, כגון קריאת תווית נראית או תיאור המצב המוצג בצילום מסך. השתמשו בתמונות PNG, JPEG, WebP או GIF שאינו מונפש הנתמכות, שמרו את הטקסט קריא והסבירו איזו תצפית חשובה. מדריך הראייה מציין קשיים עם טקסט קטן או מסובב, קשרים מרחביים מדויקים, ספירת אובייקטים וחלק מצורות הכתב שאינן לטיניות. הוסיפו הקשר סביב התמונה כאשר חיתוך לבדו הופך תווית או תרשים לעמומים. התשובה של Nano עצמו היא טקסט; כלי ליצירת תמונות מחזיר תוצר נפרד משלו. בתהליך הראייה המתועד של OpenAI, נפח הנתונים הכולל בבקשה מוגבל ל־512 MB ובקשה יכולה לכלול עד 1,500 תמונות; התמונות והטקסט צריכים גם להיכנס להקשר המודל.

בתהליך הקבצים של היצרן, מודל בעל יכולת ראייה מקבל הן טקסט שחולץ והן תמונות עמודים מתוך PDF. פורמטי מסמכים אחרים תורמים טקסט שחולץ, והעשרת גיליונות אלקטרוניים מתייחסת לעד 1,000 השורות הראשונות בכל גיליון. קובץ חייב להיות קטן מ־50 MB, עם 50 MB במצטבר לבקשה. Chat Completions תומך בחלקי קובצי PDF, ואילו תהליך Responses המתועד מקבל סוגי קבצים נוספים. גרפים המוטמעים במסמכים שאינם PDF אינם מועברים כתוכן תמונה, ולכן ייצוג PDF מועיל כאשר הראיות החזותיות חשובות.

OpenAI מתעדת שמירת פרומפטים במטמון עבור Nano ו־Predicted Outputs לסדרת GPT-4.1 Nano. שמירת פרומפטים במטמון משתמשת מחדש בקידומת קלט העומדת בתנאים בשירות היצרן. Predicted Outputs, לעומת זאת, מספקת טקסט פלט הידוע ברובו לעריכה, כגון עדכון מסמך או קובץ קוד תוך שימור החלקים שלא השתנו. מסלול החיזוי מיועד לטקסט בלבד ואינו כולל קריאה לפונקציות, logprobs ו־max_completion_tokens, לצד בקרות נוספות. בחרו את המסלול לפעולה בפועל ושמרו את תוצאתו משויכת למקור המקורי.

היצרן מתעד גם כוונון עדין מונחה ואופטימיזציה ישירה של העדפות לגרסת GPT-4.1 בעלת השם של Nano. דוגמאות אימון ותשובות מועדפות מול תשובות שנדחו מתאימות מודל למשימה חוזרת; הן נפרדות מההקשר שמסופק לבקשה רגילה. לשלב חילוץ או סיווג מעשי, התחילו בקטגוריות ברורות, בדוגמאות ובפורמט סופי מפורש, ואז בדקו אם השדות שהוחזרו משמרים את העובדות שהשלב הבא ישתמש בהן.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-4.1-nano:batch

openai/gpt-4.1-nano:batch

OpenAI /openai/gpt-4.1-nano:batch

התחלה

GPT-4.1 Nano הוא הדגם הקטן ומהיר התגובה במשפחת GPT-4.1 למשימות טקסט ותמונה המוגדרות בקפידה. ההקשר הגדול שלו, Structured Outputs וקריאה לפונקציות תומכים בסיווג, בחילוץ ובשלבי יישום ממוקדים.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
פורמט פלט
JSON מוטמע מתוך results[].response.body
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהendpointסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
/v1/chat/completions
ברירת מחדל—
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
openai/gpt-4.1-nano:batch
ברירת מחדל—
שדהrequestsסוגbatch_item[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהrequests[].custom_idסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהrequests[].body.messagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהcompletion_windowסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
24h
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobject|nullדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהrequests[].body.modelסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
openai/gpt-4.1-nano:batch, openai/gpt-4.1-nano
ברירת מחדל—
שדהprovider.onlyסוגstring[]דרישהרשותערכים ומגבלות
openai
ברירת מחדל—
שדהprovider.allow_fallbacksסוגboolean|nullדרישהרשותערכים ומגבלות
false, null
ברירת מחדל—
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטendpoint, model, requests
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרrepresentationמפרטrequests[] מוטמעים; לכל פריט יש custom_id ו־body
פרמטרrequest_endpoint_profileמפרט/v1/chat/completions
פרמטרfile_materialמפרטהגורם הקורא רשאי לקרוא מקומית תוכן JSONL אמיתי בקידוד UTF-8 לתוך requests[]. לא נעשה שימוש בשדה purpose להעלאה, ב־input_file_id או בהפניה לקובץ. חומר לקוח חסר או ריק עוצר את ההכנה לפני POST.
פרמטרserialization_orderמפרטendpoint, model, provider (אם צוין), completion_window (אם צוין), requests בסוף
פרמטרoptional_controlsמפרטprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
פרמטרschema_scopeמפרטגופי בקשות טקסט של Chat Completions במעטפת Batch המוטמעת המתועדת.

מחזור חיים: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · ערך response.id מבקשת היצירה המקורית שהוחזר בפועל; אותם משתמש/מפתח/קבוצה

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
תמחור מטמון מפורש
לא מופעל כאשר מתבקש מטמון מפורש

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

תצורהטבלת תעריפיםטוקנים בהקשר, יותר מ-טוקנים בהקשר, עד וכוללחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסטוקנים בהקשר, יותר מ-—טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.000025 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים
תצורהרמת אורך בקשה 1טבלת תעריפים—טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.000025 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · Batch

curl · דוגמת הבדיקה שנשמרהPython HTTP · JSONL אמיתי של הלקוחPython · שמרו כל תוצאה שהושלמה
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-4.1-nano: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-4.1-nano:batch', 'openai/gpt-4.1-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4.1-nano: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.

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · Batch

JSON מוטמע מתוך results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
בדיקת מצב המשימה
curl · מצב הפעולה המקורית
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
שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את JSON הסטטוס המקורי במלואו, כל תוצאה/custom_id ואת גוף התשובה או השגיאה המלא. שמרו את results[] שהושלמו כ־JSONL ללא סינון.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את מזהה הפעולה המקורי. לתשובת 503 result_pending_check יש X-Should-Retry:false; לעולם אל תשלחו מחדש אצווה מקורית שתוצאתה אינה ידועה.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהresults[].custom_idסוגstring
שדהresults[].response.body.choices[].message.contentסוגstring|null
שדהresults[].errorסוגobject|null
שדהusageסוגobject|null
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהendpointסוגstring
שדהstatusסוגstring
שדהrequest_countsסוגobject
שדהresults[].idסוגstring
שדהresults[].response.status_codeסוגinteger
שדהresults[].response.request_idסוגstring
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאימעטפת מוטמעת מתועדת לא תקינה, מפתחות כפולים, זהות פריט לא תקינה או סתירה ביכולות המודל שהוגדרו.השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני כל שליחה חדשה.
תגובה⁦401⁩ · authentication_errorתנאימפתח API לא תקין.השלב הבאהשתמשו במפתח Ailoot המורשה.
תגובה⁦403⁩ · permission_errorתנאיקבוצת Batch אינה זמינה.השלב הבאבדקו את הרשאות המפתח/הקבוצה.
תגובה⁦422⁩ · invalid_request_errorתנאיBatch מחויב מהיתרה; יצירה בחיוב מנוי נדחית.השלב הבאהשתמשו בקבוצה המורשית שהחיוב שלה מנוכה מהיתרה.
תגובה⁦422⁩ · price_unavailableתנאילא ניתן לחשב הצעת מחיר לקלט Batch.השלב הבאשמרו את התשובה; השתמשו בקלט המתועד למשפחת ה־API.
תגובה⁦402⁩ · billing_errorתנאיהסכום לשריון עבור Batch אינו זמין.השלב הבאפתרו את הבעיה המונעת את קבלת הבקשה לפני שליחת בקשה חדשה.
תגובה⁦503⁩ · price_unavailableתנאיהמחיר לשיטת Batch או התעריפים המקוריים אינם זמינים.השלב הבאשמרו את התשובה; אל תחליפו את המחירים.
תגובה⁦503⁩ · api_errorתנאינתיב הספק המדויק אינו זמין.השלב הבאשמרו את התשובה לצורך תיקון נתיב הניתוב.
תגובה⁦503⁩ · result_pending_checkתנאיהתוצאה המקורית דורשת בדיקה; X-Should-Retry:false.השלב הבאשמרו את operation_id/id המקורי וקראו את הסטטוס שלו; לעולם אל תחזרו על ה־POST המקורי.
תגובה⁦404⁩ · not_foundתנאיהפעולה לבדיקת סטטוס Batch אינה קיימת או שייכת לזהות אחרת.השלב הבאהשתמשו בערך id המקורי המדויק ובאותם משתמש/מפתח/קבוצה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra openai/gpt-4.1-nano:batch

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

openai/gpt-4.1-nano:batch

FAQ · OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1-nano:batch: text → text

באילו שדות הבקשה משתמשת?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1-nano:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

אילו מגבלות חלות?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1-nano:batch: requests.min_items: 1

פרטים נוספים

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי
בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.
קוד הנחה עד 50%
הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.
הוצאות בהיסטוריה
המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

בחירת מנוי · מחירי מודלים

חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי
שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.
רישיון למכירה מחדש
שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.
מסמכים באתר
ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

בקשת רישיון למכירה מחדש · ההצעה והסכם הרישוי