OpenAI: GPT-5 Mini (batch)
L’edizione Mini di GPT-5 è progettata per attività ben definite e prompt precisi. Accetta testo e immagini e restituisce testo, risultando utile per estrazioni mirate, modifiche vincolate, risposte di assistenza e passaggi più circoscritti in un processo con agenti.
Informazioni sul modello
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5 Mini è l’edizione Mini della famiglia di ragionamento GPT-5 di OpenAI. Il produttore la descrive come una scelta per attività ben definite con prompt precisi e carichi di lavoro ad alto volume. Accetta testo e immagini e produce testo. L’edizione Mini conserva l’identità e le specifiche del proprio modello, anziché usare i limiti di GPT-5 Pro o di un modello Mini successivo.
Un’applicazione pratica è un’operazione mirata su documenti o richieste di assistenza. Fornite il materiale originale, le regole da applicare e il risultato atteso. Un esempio di richiesta consiste nell’estrarre alcuni campi obbligatori da un messaggio e redigere una risposta breve che chieda le informazioni mancanti. Definite come rappresentare un valore assente, quali fatti devono restare invariati e il tono adatto al lettore previsto.
Per una modifica vincolata, specificate il passaggio da cambiare e lo scopo della modifica. Per un passaggio di programmazione, fornite il codice sorgente pertinente e il comportamento che una modifica proposta deve interessare. Una schermata o uno schema può fornire contesto visivo, con istruzioni scritte che individuano il dettaglio importante. Indicazioni utili assegnano al modello un’operazione e il relativo criterio di completamento, anziché fargli dedurre l’intero processo di lavoro dall’input.
OpenAI specifica per GPT-5 Mini una finestra di contesto di 400 000 token, un input massimo di 272 000 token e un output massimo di 128 000 token, con conoscenze aggiornate al 31 maggio 2024. La presentazione di GPT-5 per sviluppatori include Mini tra i modelli che supportano impostazioni di impegno di ragionamento e verbosità e strumenti personalizzati. I livelli di impegno documentati della famiglia sono minimal, low, medium e high, mentre la verbosità controlla il livello di dettaglio della risposta separatamente dal ragionamento.
La scheda precisa di Mini elenca le interfacce Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, input di file, input di immagini e ricerca sul web e nei file. L’insieme degli strumenti elencati comprende funzioni, ricerca sul web e nei file, interpretazione del codice e connessioni MCP. L’applicazione mette a disposizione le proprie operazioni, esegue le proprie azioni e restituisce i risultati effettivi. Una risposta strutturata descrive i campi di output richiesti; una richiesta di chiamata di funzione propone un’operazione da far eseguire a uno strumento.
Usate un formato finale adatto all’attività delimitata: valori estratti, un passaggio rivisto, una risposta concisa o una modifica al codice proposta. Per un processo a più fasi, trasmettete il risultato pertinente alla richiesta successiva e conservate le regole che lo governano. Verificate le affermazioni importanti rispetto al materiale originale ed esplicitate le eventuali condizioni irrisolte. Il risultato ottenuto può quindi supportare un’azione successiva specifica, senza trasformare ogni operazione mirata in una conversazione ampia.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5-mini:batch
openai/gpt-5-mini:batchIntroduzione
L’edizione Mini di GPT-5 è progettata per attività ben definite e prompt precisi. Accetta testo e immagini e restituisce testo, risultando utile per estrazioni mirate, modifiche vincolate, risposte di assistenza e passaggi più circoscritti in un processo con agenti.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- Testo
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Formato di output
- JSON inline di results[].response.body
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5-mini:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai/gpt-5-mini:batch, openai/gpt-5-mini | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
- Tariffe della cache esplicita
- Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00025 / 1K token Output · Token in output $0.002 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.000025 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00025 / 1K token Output · Token in output $0.002 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.000025 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-5-mini: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-5-mini:batch', 'openai/gpt-5-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-mini: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.
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Batch
JSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Verifica lo stato dell’attività
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
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Se occorre verificare la risposta originale
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra openai/gpt-5-mini:batch
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
FAQ · OpenAI: GPT-5 Mini (batch)
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:text→text- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Quali limiti si applicano?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:requests.min_items:1