GPT-6 Sol adalah model penalaran OpenAI untuk pemrograman kompleks dan alur kerja agen. Model ini bekerja dengan teks dan gambar serta mengembalikan teks, seperti penjelasan, implementasi, rekaman data berstruktur, atau usulan operasi alat. Edisi GPT-6 Sol ini tetap terpisah dari GPT-6.1 Sol yang lebih baru dan dari mode eksekusi Pro Sol, sehingga kontrol serta profil pengetahuannya harus dipertahankan ketika membandingkan hasil antaredisi.
Berikan implementasi yang relevan, perilaku yang diamati, perilaku yang diharapkan, dan kondisi yang harus dipertahankan oleh perubahan. Tentukan artefak akhir serta pengamatan yang diperlukan untuk membuktikan penyelesaian. Contoh tugasnya: “Temukan penyebab masukan ini gagal, usulkan koreksi terkecil, dan kembalikan fungsi yang diubah beserta penjelasan berbasis sumber tentang kondisi yang ditanganinya.”
Untuk tugas dengan beberapa berkas, sebutkan modul yang terdampak dan antarmuka di antaranya. Untuk antarmuka visual, gabungkan kode serta persyaratan perilaku dengan tangkapan layar atau maket yang terbaca, lalu tentukan keadaan tampilan yang harus diimplementasikan. Kode yang dihasilkan masih berupa artefak usulan sampai dijalankan dalam aplikasi yang dituju; kesalahan aktual atau keadaan tampilan yang dirender menjadi bukti untuk revisi berikutnya.
Produsen mendukung upaya penalaran none, low, medium, high, xhigh, dan max, dengan medium sebagai nilai bawaan. Upaya memilih banyaknya penalaran; mode standar dan Pro menunjukkan pilihan eksekusi yang terpisah. Tugas langsung dapat menggunakan none, sedangkan penelusuran kesalahan atau perencanaan yang lebih kompleks dapat terbantu oleh analisis yang saksama. Tentukan jawaban akhir yang diperlukan secara terpisah dari proses antaranya.
Tugas analisis berbasis sumber harus menyebutkan keputusan, kriteria perbandingan, dan bahan rujukan yang otoritatif. Minta hasil menghubungkan setiap kesimpulan dengan bagian yang diberikan serta menyatakan informasi yang belum tersedia. Ini menjaga tujuan tetap terlihat bahkan ketika model memilih beberapa langkah alat.
Profil yang dipublikasikan memiliki konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 20 April 2026. Penalaran menghabiskan sebagian anggaran respons serta konteks. Sisakan ruang untuk analisis, pengamatan alat, dan hasil akhir, serta periksa respons yang tidak lengkap sebelum menganggap tugas selesai.
Gunakan alur Responses yang didokumentasikan untuk alat bawaan dan panggilan fungsi. Profil Chat Completions OpenAI mendukung panggilan fungsi ketika upaya penalaran diatur ke none. Kartu mencantumkan pengaliran dan Structured Outputs serta alat untuk pencarian web, pencarian berkas, pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell, penerapan patch, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, dan penemuan alat. Model mengembalikan teks; operasi yang dieksekusi atau gambar yang dihasilkan menjadi bagian dari hasil alat yang sesuai.
Aplikasi di sekitarnya menentukan serta menjalankan operasi dan mengembalikan pengamatan. Simpan hasil sebenarnya bersama pengenal panggilan serta sumbernya. Panduan keluarga GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron, pengarahan giliran aktif, penalaran yang disimpan, dan pemadatan percakapan untuk tugas yang lebih panjang.
Serah terima yang berguna memuat implementasi atau kesimpulan, bukti pendukungnya, dan kondisi yang belum terselesaikan. Periksa nilai yang berasal dari sumber dan kode yang dihasilkan terhadap persyaratan. Tugas harus berakhir ketika artefak yang dinyatakan dan kriteria penyelesaian telah terpenuhi, alih-alih memperlakukan rencana atau perintah validasi yang diusulkan sebagai bukti pekerjaan yang telah dijalankan.
", "aboutText": "GPT-6 Sol adalah model penalaran OpenAI untuk pemrograman kompleks dan alur kerja agen. Model ini bekerja dengan teks dan gambar serta mengembalikan teks, seperti penjelasan, implementasi, rekaman data berstruktur, atau usulan operasi alat. Edisi GPT-6 Sol ini tetap terpisah dari GPT-6.1 Sol yang lebih baru dan dari mode eksekusi Pro Sol, sehingga kontrol serta profil pengetahuannya harus dipertahankan ketika membandingkan hasil antaredisi.\n\n### Pemrograman dari arahan yang konkret\n\nBerikan implementasi yang relevan, perilaku yang diamati, perilaku yang diharapkan, dan kondisi yang harus dipertahankan oleh perubahan. Tentukan artefak akhir serta pengamatan yang diperlukan untuk membuktikan penyelesaian. Contoh tugasnya: “Temukan penyebab masukan ini gagal, usulkan koreksi terkecil, dan kembalikan fungsi yang diubah beserta penjelasan berbasis sumber tentang kondisi yang ditanganinya.”\n\nUntuk tugas dengan beberapa berkas, sebutkan modul yang terdampak dan antarmuka di antaranya. Untuk antarmuka visual, gabungkan kode serta persyaratan perilaku dengan tangkapan layar atau maket yang terbaca, lalu tentukan keadaan tampilan yang harus diimplementasikan. Kode yang dihasilkan masih berupa artefak usulan sampai dijalankan dalam aplikasi yang dituju; kesalahan aktual atau keadaan tampilan yang dirender menjadi bukti untuk revisi berikutnya.\n\n### Penalaran dan kedalaman tugas\n\nProdusen mendukung upaya penalaran none, low, medium, high, xhigh, dan max, dengan medium sebagai nilai bawaan. Upaya memilih banyaknya penalaran; mode standar dan Pro menunjukkan pilihan eksekusi yang terpisah. Tugas langsung dapat menggunakan none, sedangkan penelusuran kesalahan atau perencanaan yang lebih kompleks dapat terbantu oleh analisis yang saksama. Tentukan jawaban akhir yang diperlukan secara terpisah dari proses antaranya.\n\nTugas analisis berbasis sumber harus menyebutkan keputusan, kriteria perbandingan, dan bahan rujukan yang otoritatif. Minta hasil menghubungkan setiap kesimpulan dengan bagian yang diberikan serta menyatakan informasi yang belum tersedia. Ini menjaga tujuan tetap terlihat bahkan ketika model memilih beberapa langkah alat.\n\n### Konteks dan batas\n\nProfil yang dipublikasikan memiliki konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 20 April 2026. Penalaran menghabiskan sebagian anggaran respons serta konteks. Sisakan ruang untuk analisis, pengamatan alat, dan hasil akhir, serta periksa respons yang tidak lengkap sebelum menganggap tugas selesai.\n\n### Alat dan antarmuka produsen\n\nGunakan alur Responses yang didokumentasikan untuk alat bawaan dan panggilan fungsi. Profil Chat Completions OpenAI mendukung panggilan fungsi ketika upaya penalaran diatur ke none. Kartu mencantumkan pengaliran dan Structured Outputs serta alat untuk pencarian web, pencarian berkas, pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell, penerapan patch, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, dan penemuan alat. Model mengembalikan teks; operasi yang dieksekusi atau gambar yang dihasilkan menjadi bagian dari hasil alat yang sesuai.\n\nAplikasi di sekitarnya menentukan serta menjalankan operasi dan mengembalikan pengamatan. Simpan hasil sebenarnya bersama pengenal panggilan serta sumbernya. Panduan keluarga GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron, pengarahan giliran aktif, penalaran yang disimpan, dan pemadatan percakapan untuk tugas yang lebih panjang.\n\n### Keluaran yang dapat ditinjau\n\nSerah terima yang berguna memuat implementasi atau kesimpulan, bukti pendukungnya, dan kondisi yang belum terselesaikan. Periksa nilai yang berasal dari sumber dan kode yang dihasilkan terhadap persyaratan. Tugas harus berakhir ketika artefak yang dinyatakan dan kriteria penyelesaian telah terpenuhi, alih-alih memperlakukan rencana atau perintah validasi yang diusulkan sebagai bukti pekerjaan yang telah dijalankan.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "1899022d4daf416c3a7f5f9e5d726fbc18d367cba86603331e756ae2dce852bc", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "id", "methods": [ { "html": "openai/gpt-6-sol:batchGPT-6 Sol adalah model penalaran OpenAI untuk pemrograman kompleks dan alur kerja agen. Model ini menghubungkan konteks teks dan gambar dengan hasil implementasi atau analisis yang ditentukan, menggunakan penalaran yang dapat dikonfigurasi, keluaran berstruktur, dan konteks produsen 1050000 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-6 Sol adalah model penalaran OpenAI untuk pemrograman kompleks dan alur kerja agen. Model ini bekerja dengan teks dan gambar serta mengembalikan teks, seperti penjelasan, implementasi, rekaman data berstruktur, atau usulan operasi alat. Edisi GPT-6 Sol ini tetap terpisah dari GPT-6.1 Sol yang lebih baru dan dari mode eksekusi Pro Sol, sehingga kontrol serta profil pengetahuannya harus dipertahankan ketika membandingkan hasil antaredisi.
Berikan implementasi yang relevan, perilaku yang diamati, perilaku yang diharapkan, dan kondisi yang harus dipertahankan oleh perubahan. Tentukan artefak akhir serta pengamatan yang diperlukan untuk membuktikan penyelesaian. Contoh tugasnya: “Temukan penyebab masukan ini gagal, usulkan koreksi terkecil, dan kembalikan fungsi yang diubah beserta penjelasan berbasis sumber tentang kondisi yang ditanganinya.”
Untuk tugas dengan beberapa berkas, sebutkan modul yang terdampak dan antarmuka di antaranya. Untuk antarmuka visual, gabungkan kode serta persyaratan perilaku dengan tangkapan layar atau maket yang terbaca, lalu tentukan keadaan tampilan yang harus diimplementasikan. Kode yang dihasilkan masih berupa artefak usulan sampai dijalankan dalam aplikasi yang dituju; kesalahan aktual atau keadaan tampilan yang dirender menjadi bukti untuk revisi berikutnya.
Produsen mendukung upaya penalaran none, low, medium, high, xhigh, dan max, dengan medium sebagai nilai bawaan. Upaya memilih banyaknya penalaran; mode standar dan Pro menunjukkan pilihan eksekusi yang terpisah. Tugas langsung dapat menggunakan none, sedangkan penelusuran kesalahan atau perencanaan yang lebih kompleks dapat terbantu oleh analisis yang saksama. Tentukan jawaban akhir yang diperlukan secara terpisah dari proses antaranya.
Tugas analisis berbasis sumber harus menyebutkan keputusan, kriteria perbandingan, dan bahan rujukan yang otoritatif. Minta hasil menghubungkan setiap kesimpulan dengan bagian yang diberikan serta menyatakan informasi yang belum tersedia. Ini menjaga tujuan tetap terlihat bahkan ketika model memilih beberapa langkah alat.
Profil yang dipublikasikan memiliki konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token, dengan batas pengetahuan 20 April 2026. Penalaran menghabiskan sebagian anggaran respons serta konteks. Sisakan ruang untuk analisis, pengamatan alat, dan hasil akhir, serta periksa respons yang tidak lengkap sebelum menganggap tugas selesai.
Gunakan alur Responses yang didokumentasikan untuk alat bawaan dan panggilan fungsi. Profil Chat Completions OpenAI mendukung panggilan fungsi ketika upaya penalaran diatur ke none. Kartu mencantumkan pengaliran dan Structured Outputs serta alat untuk pencarian web, pencarian berkas, pembuatan gambar, interpretasi kode, operasi shell, penerapan patch, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, dan penemuan alat. Model mengembalikan teks; operasi yang dieksekusi atau gambar yang dihasilkan menjadi bagian dari hasil alat yang sesuai.
Aplikasi di sekitarnya menentukan serta menjalankan operasi dan mengembalikan pengamatan. Simpan hasil sebenarnya bersama pengenal panggilan serta sumbernya. Panduan keluarga GPT-6 juga menjelaskan pekerjaan alat asinkron, pengarahan giliran aktif, penalaran yang disimpan, dan pemadatan percakapan untuk tugas yang lebih panjang.
Serah terima yang berguna memuat implementasi atau kesimpulan, bukti pendukungnya, dan kondisi yang belum terselesaikan. Periksa nilai yang berasal dari sumber dan kode yang dihasilkan terhadap persyaratan. Tugas harus berakhir ketika artefak yang dinyatakan dan kriteria penyelesaian telah terpenuhi, alih-alih memperlakukan rencana atau perintah validasi yang diusulkan sebagai bukti pekerjaan yang telah dijalankan.
POST /v1/batchestexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolomendpoint | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan /v1/chat/completions | Bawaan— |
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-6-sol:batch | Bawaan— |
Kolomrequests | Jenisbatch_item[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolomrequests[].custom_id | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomrequests[].body.messages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcompletion_window | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan 24h | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomrequests[].body.model | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan openai/gpt-6-sol:batch, openai/gpt-6-sol | Bawaan— |
Kolomprovider.only | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan openai | Bawaan— |
Kolomprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan false, null | Bawaan— |
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] inline; setiap item memiliki custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil dapat membaca JSONL UTF-8 aktual secara lokal ke dalam requests[]. Tidak menggunakan purpose unggahan, input_file_id, atau referensi file. Materi pelanggan yang tidak ada atau kosong menghentikan persiapan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika disertakan), completion_window (jika disertakan), requests paling akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | Kontrakbody teks Chat Completions dalam envelope Batch inline yang didokumentasikan. |
Siklus hidup: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id aktual dari operasi create awal; user/key/group yang sama
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.01 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk272.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.01 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0002 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0025 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari272.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0004 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.005 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${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-6-sol: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-6-sol:batch', 'openai/gpt-6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-sol: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 inline pada 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\nSimpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Pertahankan JSON status asli secara lengkap, setiap result/custom_id, serta body response atau error yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penyaringan.
Pertahankan ID operasi asli. 503 result_pending_check memiliki X-Should-Retry:false; jangan pernah kirim ulang batch asli yang statusnya tidak diketahui.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomresults[].custom_id | Jenisstring |
Kolomresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomresults[].error | Jenisobject|null |
Kolomusage | Jenisobject|null |
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomendpoint | Jenisstring |
Kolomstatus | Jenisstring |
Kolomrequest_counts | Jenisobject |
Kolomresults[].id | Jenisstring |
Kolomresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Kolomresults[].response.request_id | Jenisstring |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiEnvelope inline yang didokumentasikan tidak valid, ada kunci duplikat, atau terdapat konflik pada identitas item atau kemampuan model yang dikonfigurasi. | Langkah berikutnyaPerbaiki kolom yang ditunjukkan sebelum pengiriman baru apa pun. |
Respons401 · authentication_error | KondisiKunci API tidak valid. | Langkah berikutnyaGunakan kunci Ailoot yang berizin. |
Respons403 · permission_error | KondisiGrup Batch tidak tersedia. | Langkah berikutnyaPeriksa hak akses key/group. |
Respons422 · invalid_request_error | KondisiBatch menggunakan penagihan dari saldo; pembuatan dengan langganan ditolak. | Langkah berikutnyaGunakan grup berizin yang ditagih dari saldo. |
Respons422 · price_unavailable | KondisiPenawaran harga untuk input Batch tidak dapat dibuat. | Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumentasikan. |
Respons402 · billing_error | KondisiCadangan Batch tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSelesaikan kendala penerimaan sebelum mengirim permintaan baru. |
Respons503 · price_unavailable | KondisiHarga metode Batch/tarif native tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSimpan respons; jangan mengganti harga. |
Respons503 · api_error | KondisiRute pemasok yang tepat tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSimpan respons untuk perbaikan rute. |
Respons503 · result_pending_check | KondisiHasil asli perlu diperiksa; X-Should-Retry:false. | Langkah berikutnyaSimpan operation_id/id asli dan baca statusnya; jangan pernah mengulangi POST asli. |
Respons404 · not_found | KondisiOperasi status Batch tidak ada atau dimiliki oleh identitas lain. | Langkah berikutnyaGunakan id asli yang persis sama dan user/key/group yang sama. |
Ailoot Ultra openai/gpt-6-sol:batch
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.