Source: https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/
Language: id

# OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: gpt-oss-120b (batch)](https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/)

Model gpt-oss berbobot terbuka OpenAI yang lebih besar menggunakan penalaran mixture-of-experts untuk teks, pemrograman, dan pekerjaan agen. Model ini mendukung upaya penalaran low, medium, dan high, panggilan fungsi, serta Structured Outputs dalam lingkungan yang terhubung dengan alat.

- [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/#method-0)

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

gpt-oss-120b adalah model bahasa berbobot terbuka OpenAI yang lebih besar untuk penalaran serbaguna, pemrograman, dan pekerjaan agen. Model ini menerima serta menghasilkan teks. Produsen memublikasikan 117 miliar parameter total dengan 5.1 miliar parameter aktif per token dalam arsitektur mixture-of-experts. Ini adalah edisi 120b dari keluarga tersebut, terpisah dari gpt-oss-20b dan model Safeguard khusus.

Rilisnya menjelaskan data pelatihan berbasis teks saja yang sebagian besar berbahasa Inggris dan berfokus pada STEM, pemrograman, serta pengetahuan umum. Contoh tugasnya adalah menganalisis algoritme dari kode dan kondisi yang dinyatakan: jelaskan hubungan penting, bandingkan pendekatan yang mungkin, dan hasilkan usulan implementasi yang konkret. Untuk keputusan berdasarkan dokumen, berikan bahan serta kriteria, lalu minta kesimpulan yang terkait dengan bukti yang Anda berikan.

Arsitektur yang dipublikasikan OpenAI memiliki 36 lapisan, 128 pakar, dan empat pakar aktif per token. Rilis aslinya menggunakan MXFP4 untuk bobot mixture-of-experts dan menjelaskan model berjalan dalam satu GPU 80 GB. OpenAI merilis bobot di bawah Apache 2.0 dan mendukung penyesuaian untuk penggunaan khusus. Ini adalah sifat model serta format yang dipublikasikan produsen, bukan deskripsi penerapan tertentu dalam sebuah aplikasi.

Dokumentasi model mencantumkan jendela konteks 131072 token dan keluaran maksimum yang dihasilkan sebesar 131072 token, dengan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Masukan, penalaran, dan keluaran harus muat dalam konteks yang tersedia. Tingkat penalaran yang didukung adalah low, medium, dan high, sehingga tugas dapat meminta respons dialog singkat atau analisis lebih mendalam. OpenAI mewajibkan format Harmony, yang memisahkan analisis internal dari respons akhir; produsen menyatakan bahwa analisis mentah ditujukan untuk penggunaan pengembang, bukan ditampilkan langsung kepada pengguna akhir.

Produsen mendokumentasikan panggilan fungsi, penelusuran web, eksekusi kode Python melalui alat, dan Structured Outputs. Kartu model juga mencantumkan pengaliran, dengan kemampuan fungsi, interpretasi kode, MCP, dan pencarian dalam lingkungan alat yang didokumentasikan. Aplikasi menyediakan operasi, menjalankan tindakannya, dan mengembalikan hasil sebenarnya. Penghitungan atau pencarian kemudian dapat menjadi bukti untuk langkah penalaran berikutnya, sedangkan permintaan alat yang diusulkan tetap berbeda dari operasi yang telah dijalankan.

Siapkan tujuan yang jelas, definisi, dan artefak akhir yang berguna: penjelasan, usulan kode, rumus, atau kumpulan temuan berstruktur. Tentukan fakta yang harus dipertahankan selama transformasi dan cara menyajikan informasi yang tidak tersedia. Respons akhir yang berguna menghubungkan kesimpulan dengan kondisi yang diberikan serta hasil alat yang sebenarnya. Untuk tindak lanjut, bawa bukti penting dan keputusan yang masih harus dibuat ke permintaan berikutnya.

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-120b:batch`

[`openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/id/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-oss-120b:batch`

### Mulai

Model gpt-oss berbobot terbuka OpenAI yang lebih besar menggunakan penalaran mixture-of-experts untuk teks, pemrograman, dan pekerjaan agen. Model ini mendukung upaya penalaran low, medium, dan high, panggilan fungsi, serta Structured Outputs dalam lingkungan yang terhubung dengan alat.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches`

Masukan

`text`

Keluaran

`text`

Format keluaran

JSON inline pada results\[\].response.body

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`endpoint` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan /v1/chat/completions | Bawaan— |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-oss-120b:batch | Bawaan— |
| Kolom`requests` | Jenis`batch_item[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`requests[].custom_id` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`requests[].body.messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`completion_window` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan 24h | Bawaan— |
| Kolom`provider` | Jenis`object\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`requests[].body.model` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan openai/gpt-oss-120b:batch, openai/gpt-oss-120b | Bawaan— |
| Kolom`provider.only` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan deepinfra/bf16 | Bawaan— |
| Kolom`provider.allow_fallbacks` | Jenis`boolean\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan false, null | Bawaan— |

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`representation` | Kontrakrequests\[\] inline; setiap item memiliki custom\_id dan body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Kontrak/v1/chat/completions |
| Parameter`file_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. |
| Parameter`serialization_order` | Kontrakendpoint, model, provider (jika disertakan), completion\_window (jika disertakan), requests paling akhir |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_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

### Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast

Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Harga cache eksplisit

Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

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 **$0.0000592** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.000272** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **—** / 1K token Masukan · Penulisan cache **—** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan **$0.0000592** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.000272** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **—** / 1K token Masukan · Penulisan cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · fixture yang disimpanPython HTTP · JSONL pelanggan yang sebenarnyaPython · simpan setiap hasil yang telah selesai

```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-oss-120b: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-oss-120b:batch', 'openai/gpt-oss-120b']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-oss-120b: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.
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON inline pada results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Periksa status tugas

curl · status operasi asli

```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
```

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan 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.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Pertahankan ID operasi asli. 503 result\_pending\_check memiliki X-Should-Retry:false; jangan pernah kirim ulang batch asli yang statusnya tidak diketahui.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`results[].custom_id` | Jenisstring |
| Kolom`results[].response.body.choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Kolom`results[].error` | Jenisobject\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject\|null |
| Kolom`id` | Jenisstring |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`endpoint` | Jenisstring |
| Kolom`status` | Jenisstring |
| Kolom`request_counts` | Jenisobject |
| Kolom`results[].id` | Jenisstring |
| Kolom`results[].response.status_code` | Jenisinteger |
| Kolom`results[].response.request_id` | Jenisstring |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/id/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/id/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-120b:batch`: `text` → `text`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-120b:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-120b:batch`: `requests.min_items`: `1`

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

## Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

## Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan

Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.

Kode promo hingga 50%

Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.

Biaya dalam riwayat

Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/)

## Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial

Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.

Lisensi reseller

Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.

Dokumen di situs

Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

[Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id)

## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya





Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan.





Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.





Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.