GPT-5.5 הוא מודל ההסקה המוביל של OpenAI לעבודה מקצועית מורכבת ולתכנות. הוא מקבל טקסט ותמונות ומחזיר טקסט, ומשלב ניתוח עם שימוש בכלים כשהמשימה זקוקה למידע או לפעולות מעבר לפרומפט שסופק. ההנחיות של OpenAI מדגישות עבודה מתוך תוצאה ברורה: הסבירו את התוצאה הדרושה, את האילוצים שחייבים להישמר, את הראיות שיש להשתמש בהן ואת התנאי שמסיים את המשימה.
לשינוי תוכנה משמעותי, ספקו את חומר מאגר הקוד הרלוונטי, את ההתנהגות הנוכחית, את ההתנהגות הרצויה ואת קריטריוני הקבלה. ציינו מה ניתן לשנות ומה חייב להישאר תואם. תוצאה מבוקשת שימושית היא שינוי מוצע, הסבר להתנהגות המושפעת וראיות מבדיקות שבוצעו בפועל. למשימה שמבוססת על מסמכים רבים, תייגו את מסמכי המקור ובקשו תשובה שמאורגנת סביב ההחלטה שעליכם לקבל, כאשר כל מסקנה מקושרת לראיות שסופקו ושאלות שלא נפתרו מופרדות מעובדות שנקבעו.
GPT-5.5 תומך ברמות מאמץ הסקה none, low, medium, high ו-xhigh, עם medium כברירת המחדל. OpenAI ממליצה לשקול low לפני none כשגם תהליך מהיר תגובה דורש תכנון, חיפוש או מספר קריאות לכלים. ההגדרה none מתאימה למשימות ישירות שאינן זקוקות לתהליך ההסקה הזה. מאמץ גבוה יותר אינו טוב יותר אוטומטית: דרישות סותרות, גישה בלתי מוגבלת לכלים או כלל עצירה לא ברור עלולים להוביל לחיפוש ולחשיבת יתר מיותרים. בחרו את המאמץ לפי המשימה בפועל והגדירו במפורש את התוצר הסופי הצפוי ואת קריטריון ההשלמה.
היצרנית מציינת חלון הקשר של 1,050,000 טוקנים ופלט מרבי של 128,000 טוקנים, עם תאריך חיתוך ידע של 1 בדצמבר 2025. ההקשר מכיל את השיחה, את החומר שסופק ואת התוכן שנוצר; הוא אינו מכסה נפרדת שמתווספת לפלט המרבי. גם ההסקה הפנימית צורכת טוקנים וקיבולת פלט. לכן יש לארגן אוסף מקורות גדול סביב השאלה, תוך שמירה על מזהים חשובים, יחידות וגבולות מסמכים, והשארת מקום מספיק להסקה ולתשובה הסופית.
הטיפול בתמונות שונה מברירות המחדל הקודמות. בהנחיות GPT-5.5 של OpenAI, הגדרת פירוט תמונה שלא נקבעה או שהוגדרה ל-auto משתמשת בהתנהגות original, ששומרת על התמונה בלי שינוי גודל כאשר היא עומדת גם בתקציב המוצהר של 10,240,000 פיקסלים וגם בממד המרבי של 6,000 פיקסלים. הגדרת high שנבחרה במפורש שומרת על פירוט בתוך שני הגבולות המוצהרים: תקציב של 2,500,000 פיקסלים וממד מרבי של 2,048 פיקסלים; low מקטינה בצורה אגרסיבית יותר תמונות שממד שלהן עולה על 512 פיקסלים. אלה הגדרות לעיבוד תמונה, ולא הבטחה שכל העלאה תתקבל. לצילום מסך, לתרשים או לעמוד, הגדירו את האזור ואת השאלה, ספקו תמונה קריאה ובקשו את התצפית או הפרשנות הדרושות, במקום תיאור בלתי מוגבל.
OpenAI מתעדת ממשקי Responses, Chat Completions ו-Batch, עם הזרמה, Structured Outputs, קריאה לפונקציות, העלאת קבצים, קלט תמונה, חיפוש בקבצים ובאינטרנט ושמירת פרומפטים במטמון. אוסף הכלים המתועד כולל גם חיפוש כלים, יצירת תמונות, פירוש קוד, shell מתארח, פעולות patch, מיומנויות, שימוש במחשב ו-MCP. תארו את המטרה, הארגומנטים, תופעות הלוואי והמידע המוחזר של כל כלי באפליקציה. בקשה לקריאה לפונקציה של האפליקציה דורשת מהאפליקציה לבצע את הפעולה ולהחזיר את התוצאה בפועל; הצעת פעולה שנוצרה אינה ראיה לכך שהפעולה התרחשה. אופן הפלט של המודל עצמו נשאר טקסט, ואילו כלי יצירת תמונות יכול להפיק תוצר נפרד.
לאינטראקציות ארוכות יותר, שמרו על המידע הדרוש כדי להבחין בין עבודת ביניים לתשובה שהושלמה. המדריך של OpenAI מתאר ערכי phase של assistant לתשובות commentary ו-final: אפליקציות שמשחזרות ידנית פריטי assistant חייבות לשמר את ערכי phase המקוריים שלהם, ואילו שרשור באמצעות מנגנון התגובה הקודמת של היצרנית משמר את המצב הזה אוטומטית. לתשובה הגלויה, הגדירו במפורש את האורך, הטון והמבנה הרצויים. ברירת המחדל של GPT-5.5 היא סגנון תמציתי וישיר, ו-verbosity של הטקסט מוגדר כברירת מחדל ל-medium; תוצאה קומפקטית יכולה לבקש פירוט נמוך יותר בלי להסיר ראיות או הסתייגויות נדרשות.
תוצר סופי שימושי יכול להיות קובץ מתוקן עם הסבר שינוי ממוקד, מזכר החלטה המעוגן במסמכים בעלי שם או חילוץ מידע מובנה שבו ערכים חסרים מסומנים בבירור. ספקו עובדות שחייבות להיות עדכניות במקום להסתמך על תאריך חיתוך הידע של המודל, והשוו טענות חשובות לחומר המקורי. כללים ברורים לראיות, כלים מוגדרים בהיקפם ותנאי עצירה מפורשים עוזרים ל-GPT-5.5 להשלים משימה משמעותית תוך שמירה על תוצאה מובנת וניתנת לבדיקה.
", "aboutText": "GPT-5.5 הוא מודל ההסקה המוביל של OpenAI לעבודה מקצועית מורכבת ולתכנות. הוא מקבל טקסט ותמונות ומחזיר טקסט, ומשלב ניתוח עם שימוש בכלים כשהמשימה זקוקה למידע או לפעולות מעבר לפרומפט שסופק. ההנחיות של OpenAI מדגישות עבודה מתוך תוצאה ברורה: הסבירו את התוצאה הדרושה, את האילוצים שחייבים להישמר, את הראיות שיש להשתמש בהן ואת התנאי שמסיים את המשימה.\n\nלשינוי תוכנה משמעותי, ספקו את חומר מאגר הקוד הרלוונטי, את ההתנהגות הנוכחית, את ההתנהגות הרצויה ואת קריטריוני הקבלה. ציינו מה ניתן לשנות ומה חייב להישאר תואם. תוצאה מבוקשת שימושית היא שינוי מוצע, הסבר להתנהגות המושפעת וראיות מבדיקות שבוצעו בפועל. למשימה שמבוססת על מסמכים רבים, תייגו את מסמכי המקור ובקשו תשובה שמאורגנת סביב ההחלטה שעליכם לקבל, כאשר כל מסקנה מקושרת לראיות שסופקו ושאלות שלא נפתרו מופרדות מעובדות שנקבעו.\n\nGPT-5.5 תומך ברמות מאמץ הסקה none, low, medium, high ו-xhigh, עם medium כברירת המחדל. OpenAI ממליצה לשקול low לפני none כשגם תהליך מהיר תגובה דורש תכנון, חיפוש או מספר קריאות לכלים. ההגדרה none מתאימה למשימות ישירות שאינן זקוקות לתהליך ההסקה הזה. מאמץ גבוה יותר אינו טוב יותר אוטומטית: דרישות סותרות, גישה בלתי מוגבלת לכלים או כלל עצירה לא ברור עלולים להוביל לחיפוש ולחשיבת יתר מיותרים. בחרו את המאמץ לפי המשימה בפועל והגדירו במפורש את התוצר הסופי הצפוי ואת קריטריון ההשלמה.\n\nהיצרנית מציינת חלון הקשר של 1,050,000 טוקנים ופלט מרבי של 128,000 טוקנים, עם תאריך חיתוך ידע של 1 בדצמבר 2025. ההקשר מכיל את השיחה, את החומר שסופק ואת התוכן שנוצר; הוא אינו מכסה נפרדת שמתווספת לפלט המרבי. גם ההסקה הפנימית צורכת טוקנים וקיבולת פלט. לכן יש לארגן אוסף מקורות גדול סביב השאלה, תוך שמירה על מזהים חשובים, יחידות וגבולות מסמכים, והשארת מקום מספיק להסקה ולתשובה הסופית.\n\nהטיפול בתמונות שונה מברירות המחדל הקודמות. בהנחיות GPT-5.5 של OpenAI, הגדרת פירוט תמונה שלא נקבעה או שהוגדרה ל-auto משתמשת בהתנהגות original, ששומרת על התמונה בלי שינוי גודל כאשר היא עומדת גם בתקציב המוצהר של 10,240,000 פיקסלים וגם בממד המרבי של 6,000 פיקסלים. הגדרת high שנבחרה במפורש שומרת על פירוט בתוך שני הגבולות המוצהרים: תקציב של 2,500,000 פיקסלים וממד מרבי של 2,048 פיקסלים; low מקטינה בצורה אגרסיבית יותר תמונות שממד שלהן עולה על 512 פיקסלים. אלה הגדרות לעיבוד תמונה, ולא הבטחה שכל העלאה תתקבל. לצילום מסך, לתרשים או לעמוד, הגדירו את האזור ואת השאלה, ספקו תמונה קריאה ובקשו את התצפית או הפרשנות הדרושות, במקום תיאור בלתי מוגבל.\n\nOpenAI מתעדת ממשקי Responses, Chat Completions ו-Batch, עם הזרמה, Structured Outputs, קריאה לפונקציות, העלאת קבצים, קלט תמונה, חיפוש בקבצים ובאינטרנט ושמירת פרומפטים במטמון. אוסף הכלים המתועד כולל גם חיפוש כלים, יצירת תמונות, פירוש קוד, shell מתארח, פעולות patch, מיומנויות, שימוש במחשב ו-MCP. תארו את המטרה, הארגומנטים, תופעות הלוואי והמידע המוחזר של כל כלי באפליקציה. בקשה לקריאה לפונקציה של האפליקציה דורשת מהאפליקציה לבצע את הפעולה ולהחזיר את התוצאה בפועל; הצעת פעולה שנוצרה אינה ראיה לכך שהפעולה התרחשה. אופן הפלט של המודל עצמו נשאר טקסט, ואילו כלי יצירת תמונות יכול להפיק תוצר נפרד.\n\nלאינטראקציות ארוכות יותר, שמרו על המידע הדרוש כדי להבחין בין עבודת ביניים לתשובה שהושלמה. המדריך של OpenAI מתאר ערכי phase של assistant לתשובות commentary ו-final: אפליקציות שמשחזרות ידנית פריטי assistant חייבות לשמר את ערכי phase המקוריים שלהם, ואילו שרשור באמצעות מנגנון התגובה הקודמת של היצרנית משמר את המצב הזה אוטומטית. לתשובה הגלויה, הגדירו במפורש את האורך, הטון והמבנה הרצויים. ברירת המחדל של GPT-5.5 היא סגנון תמציתי וישיר, ו-verbosity של הטקסט מוגדר כברירת מחדל ל-medium; תוצאה קומפקטית יכולה לבקש פירוט נמוך יותר בלי להסיר ראיות או הסתייגויות נדרשות.\n\nתוצר סופי שימושי יכול להיות קובץ מתוקן עם הסבר שינוי ממוקד, מזכר החלטה המעוגן במסמכים בעלי שם או חילוץ מידע מובנה שבו ערכים חסרים מסומנים בבירור. ספקו עובדות שחייבות להיות עדכניות במקום להסתמך על תאריך חיתוך הידע של המודל, והשוו טענות חשובות לחומר המקורי. כללים ברורים לראיות, כלים מוגדרים בהיקפם ותנאי עצירה מפורשים עוזרים ל-GPT-5.5 להשלים משימה משמעותית תוך שמירה על תוצאה מובנת וניתנת לבדיקה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "e3a34dff15da7d95714c904690b9c2fe50caf9dce94a802a07b93e8355f85784", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5.5:batchGPT-5.5 של OpenAI מטפל בעבודה מקצועית מורכבת ובתכנות עם קלטי טקסט ותמונה, הסקה ניתנת להגדרה ואוסף כלים רחב. ההקשר הגדול שלו תומך בעבודה על חומר מקור נרחב ובהחזרת תוצאת טקסט ברורה שמותאמת למשימה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-5.5 הוא מודל ההסקה המוביל של OpenAI לעבודה מקצועית מורכבת ולתכנות. הוא מקבל טקסט ותמונות ומחזיר טקסט, ומשלב ניתוח עם שימוש בכלים כשהמשימה זקוקה למידע או לפעולות מעבר לפרומפט שסופק. ההנחיות של OpenAI מדגישות עבודה מתוך תוצאה ברורה: הסבירו את התוצאה הדרושה, את האילוצים שחייבים להישמר, את הראיות שיש להשתמש בהן ואת התנאי שמסיים את המשימה.
לשינוי תוכנה משמעותי, ספקו את חומר מאגר הקוד הרלוונטי, את ההתנהגות הנוכחית, את ההתנהגות הרצויה ואת קריטריוני הקבלה. ציינו מה ניתן לשנות ומה חייב להישאר תואם. תוצאה מבוקשת שימושית היא שינוי מוצע, הסבר להתנהגות המושפעת וראיות מבדיקות שבוצעו בפועל. למשימה שמבוססת על מסמכים רבים, תייגו את מסמכי המקור ובקשו תשובה שמאורגנת סביב ההחלטה שעליכם לקבל, כאשר כל מסקנה מקושרת לראיות שסופקו ושאלות שלא נפתרו מופרדות מעובדות שנקבעו.
GPT-5.5 תומך ברמות מאמץ הסקה none, low, medium, high ו-xhigh, עם medium כברירת המחדל. OpenAI ממליצה לשקול low לפני none כשגם תהליך מהיר תגובה דורש תכנון, חיפוש או מספר קריאות לכלים. ההגדרה none מתאימה למשימות ישירות שאינן זקוקות לתהליך ההסקה הזה. מאמץ גבוה יותר אינו טוב יותר אוטומטית: דרישות סותרות, גישה בלתי מוגבלת לכלים או כלל עצירה לא ברור עלולים להוביל לחיפוש ולחשיבת יתר מיותרים. בחרו את המאמץ לפי המשימה בפועל והגדירו במפורש את התוצר הסופי הצפוי ואת קריטריון ההשלמה.
היצרנית מציינת חלון הקשר של 1,050,000 טוקנים ופלט מרבי של 128,000 טוקנים, עם תאריך חיתוך ידע של 1 בדצמבר 2025. ההקשר מכיל את השיחה, את החומר שסופק ואת התוכן שנוצר; הוא אינו מכסה נפרדת שמתווספת לפלט המרבי. גם ההסקה הפנימית צורכת טוקנים וקיבולת פלט. לכן יש לארגן אוסף מקורות גדול סביב השאלה, תוך שמירה על מזהים חשובים, יחידות וגבולות מסמכים, והשארת מקום מספיק להסקה ולתשובה הסופית.
הטיפול בתמונות שונה מברירות המחדל הקודמות. בהנחיות GPT-5.5 של OpenAI, הגדרת פירוט תמונה שלא נקבעה או שהוגדרה ל-auto משתמשת בהתנהגות original, ששומרת על התמונה בלי שינוי גודל כאשר היא עומדת גם בתקציב המוצהר של 10,240,000 פיקסלים וגם בממד המרבי של 6,000 פיקסלים. הגדרת high שנבחרה במפורש שומרת על פירוט בתוך שני הגבולות המוצהרים: תקציב של 2,500,000 פיקסלים וממד מרבי של 2,048 פיקסלים; low מקטינה בצורה אגרסיבית יותר תמונות שממד שלהן עולה על 512 פיקסלים. אלה הגדרות לעיבוד תמונה, ולא הבטחה שכל העלאה תתקבל. לצילום מסך, לתרשים או לעמוד, הגדירו את האזור ואת השאלה, ספקו תמונה קריאה ובקשו את התצפית או הפרשנות הדרושות, במקום תיאור בלתי מוגבל.
OpenAI מתעדת ממשקי Responses, Chat Completions ו-Batch, עם הזרמה, Structured Outputs, קריאה לפונקציות, העלאת קבצים, קלט תמונה, חיפוש בקבצים ובאינטרנט ושמירת פרומפטים במטמון. אוסף הכלים המתועד כולל גם חיפוש כלים, יצירת תמונות, פירוש קוד, shell מתארח, פעולות patch, מיומנויות, שימוש במחשב ו-MCP. תארו את המטרה, הארגומנטים, תופעות הלוואי והמידע המוחזר של כל כלי באפליקציה. בקשה לקריאה לפונקציה של האפליקציה דורשת מהאפליקציה לבצע את הפעולה ולהחזיר את התוצאה בפועל; הצעת פעולה שנוצרה אינה ראיה לכך שהפעולה התרחשה. אופן הפלט של המודל עצמו נשאר טקסט, ואילו כלי יצירת תמונות יכול להפיק תוצר נפרד.
לאינטראקציות ארוכות יותר, שמרו על המידע הדרוש כדי להבחין בין עבודת ביניים לתשובה שהושלמה. המדריך של OpenAI מתאר ערכי phase של assistant לתשובות commentary ו-final: אפליקציות שמשחזרות ידנית פריטי assistant חייבות לשמר את ערכי phase המקוריים שלהם, ואילו שרשור באמצעות מנגנון התגובה הקודמת של היצרנית משמר את המצב הזה אוטומטית. לתשובה הגלויה, הגדירו במפורש את האורך, הטון והמבנה הרצויים. ברירת המחדל של GPT-5.5 היא סגנון תמציתי וישיר, ו-verbosity של הטקסט מוגדר כברירת מחדל ל-medium; תוצאה קומפקטית יכולה לבקש פירוט נמוך יותר בלי להסיר ראיות או הסתייגויות נדרשות.
תוצר סופי שימושי יכול להיות קובץ מתוקן עם הסבר שינוי ממוקד, מזכר החלטה המעוגן במסמכים בעלי שם או חילוץ מידע מובנה שבו ערכים חסרים מסומנים בבירור. ספקו עובדות שחייבות להיות עדכניות במקום להסתמך על תאריך חיתוך הידע של המודל, והשוו טענות חשובות לחומר המקורי. כללים ברורים לראיות, כלים מוגדרים בהיקפם ותנאי עצירה מפורשים עוזרים ל-GPT-5.5 להשלים משימה משמעותית תוך שמירה על תוצאה מובנת וניתנת לבדיקה.
POST /v1/batchestexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהendpoint | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות /v1/chat/completions | ברירת מחדל— |
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-5.5:batch | ברירת מחדל— |
שדהrequests | סוגbatch_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].custom_id | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].body.messages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcompletion_window | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 24h | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].body.model | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai/gpt-5.5:batch, openai/gpt-5.5 | ברירת מחדל— |
שדהprovider.only | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai | ברירת מחדל— |
שדהprovider.allow_fallbacks | סוגboolean|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות false, null | ברירת מחדל— |
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטendpoint, model, requests |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrepresentation | מפרטrequests[] מוטמעים; לכל פריט יש custom_id ו־body |
פרמטרrequest_endpoint_profile | מפרט/v1/chat/completions |
פרמטרfile_material | מפרטהגורם 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_order | מפרטendpoint, model, provider (אם צוין), completion_window (אם צוין), requests בסוף |
פרמטרoptional_controls | מפרטprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
פרמטרschema_scope | מפרטגופי 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
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.005 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.005 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0005 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.01 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.045 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.001 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON מוטמע מתוך results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nשמרו 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.
שמרו את מזהה הפעולה המקורי. לתשובת 503 result_pending_check יש X-Should-Retry:false; לעולם אל תשלחו מחדש אצווה מקורית שתוצאתה אינה ידועה.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהresults[].custom_id | סוגstring |
שדהresults[].response.body.choices[].message.content | סוגstring|null |
שדהresults[].error | סוגobject|null |
שדהusage | סוגobject|null |
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהendpoint | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהrequest_counts | סוגobject |
שדהresults[].id | סוגstring |
שדהresults[].response.status_code | סוגinteger |
שדהresults[].response.request_id | סוגstring |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאימעטפת 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_error | תנאימפתח API לא תקין. | השלב הבאהשתמשו במפתח Ailoot המורשה. |
תגובה403 · permission_error | תנאיקבוצת Batch אינה זמינה. | השלב הבאבדקו את הרשאות המפתח/הקבוצה. |
תגובה422 · invalid_request_error | תנאיBatch מחויב מהיתרה; יצירה בחיוב מנוי נדחית. | השלב הבאהשתמשו בקבוצה המורשית שהחיוב שלה מנוכה מהיתרה. |
תגובה422 · price_unavailable | תנאילא ניתן לחשב הצעת מחיר לקלט Batch. | השלב הבאשמרו את התשובה; השתמשו בקלט המתועד למשפחת ה־API. |
תגובה402 · billing_error | תנאיהסכום לשריון עבור Batch אינו זמין. | השלב הבאפתרו את הבעיה המונעת את קבלת הבקשה לפני שליחת בקשה חדשה. |
תגובה503 · price_unavailable | תנאיהמחיר לשיטת Batch או התעריפים המקוריים אינם זמינים. | השלב הבאשמרו את התשובה; אל תחליפו את המחירים. |
תגובה503 · api_error | תנאינתיב הספק המדויק אינו זמין. | השלב הבאשמרו את התשובה לצורך תיקון נתיב הניתוב. |
תגובה503 · result_pending_check | תנאיהתוצאה 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_found | תנאיהפעולה לבדיקת סטטוס Batch אינה קיימת או שייכת לזהות אחרת. | השלב הבאהשתמשו בערך id המקורי המדויק ובאותם משתמש/מפתח/קבוצה. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.5:batch
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.