Source: https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/ Language: it # OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/) GPT-6 Astra con ragionamento Pro per ricerca, programmazione e lavoro professionale impegnativi. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello prima della risposta finale; il modello di base accetta testo e immagini e supporta attività in più passaggi in un ambiente collegato a strumenti. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-astra-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-6-astra-pro-u003a-batch/#method-0) 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-6 Astra Pro indica GPT-6 Astra di OpenAI con ragionamento Pro. Il modello Astra di base è progettato per ragionamento impegnativo, programmazione, ricerca, uso del computer e lavoro professionale. Accetta testo e immagini e produce testo. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello durante lo sviluppo della risposta finale, mentre l’impegno nel ragionamento regola la quantità di analisi nella modalità di esecuzione scelta. Pro cambia la modalità di esecuzione, mentre GPT-6 Astra resta il modello sottostante. La pubblicazione del produttore su Astra descrive flussi di lavoro che trasformano il materiale pertinente in documenti, fogli di calcolo, presentazioni e analisi. Sottolinea il rispetto di modelli di documento e stile scritto o visivo, selezionando il contesto che conta per l’attività. Per un documento professionale, fornite il materiale originale, i requisiti del modello di documento e la decisione che il lettore deve prendere. Un esempio di richiesta è conciliare due insiemi di requisiti di progetto e produrre una nota di sintesi che separi i fatti concordati, le prove contrastanti e le condizioni per una raccomandazione. Per attività ingegneristiche o di ricerca, specificate l’obiettivo, le prove da esaminare e ciò che costituirebbe il completamento. Un’attività di programmazione può includere il comportamento richiesto, i file correlati e i vincoli; una ricerca può includere la domanda e i criteri per valutare il materiale fornito. Le capacità documentate di Astra per uso del computer e navigazione collegano le decisioni del modello a un ambiente che fornisce gli strumenti corrispondenti. Gli output effettivi dell’ambiente sono prove per il passaggio successivo, distinte dalle azioni proposte dal modello. La specifica GPT-6 Astra di OpenAI indica una finestra di contesto di 1 050 000 token, un input massimo di 922 000 token e un output massimo di 128 000 token, con conoscenze aggiornate al 30 aprile 2026. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono low, medium, high, xhigh e max; none non è supportato. I token di ragionamento e il risultato visibile occupano entrambi spazio nel contesto. OpenAI documenta Pro nell’API Responses per attività difficili che possono tollerare latenza e attività aggiuntive del modello; modalità e impegno restano impostazioni indipendenti. Il modello di base elenca lo streaming, Structured Outputs, le chiamate di funzioni, la ricerca sul web e nei file, gli strumenti di generazione di immagini, l’interpretazione di codice, l’esecuzione di comandi in un ambiente ospitato e l’applicazione di modifiche ai file, le competenze, l’uso del computer, le connessioni MCP e la ricerca di strumenti. Le chiamate di funzioni usano l’interfaccia Responses del produttore. La guida di GPT-6 descrive inoltre l’uso asincrono degli strumenti e l’orientamento di un turno attivo. Le applicazioni eseguono le proprie operazioni, gestiscono il lavoro in sospeso e restituiscono le informazioni ottenute; l’output del modello stesso resta testo anche quando uno strumento separato crea un altro risultato. La pubblicazione su Astra descrive l’adattamento a nuovi requisiti mantenendo in vista l’obiettivo più ampio. Distingue inoltre la revisione difensiva del codice e l’applicazione di correzioni dallo sviluppo avanzato di exploit, che il modello può rifiutare, e descrive controlli automatici che possono interrompere un’attività. Preparate una richiesta intorno al risultato previsto, al lavoro consentito e alle prove, anziché trattare il ragionamento aggiuntivo come un sostituto del materiale originale mancante. Un risultato finale utile dichiara la conclusione o la modifica proposta, le sue basi nelle informazioni fornite e qualsiasi domanda che cambierebbe in modo sostanziale la decisione. **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-astra-pro:batch` [`openai/gpt-6-astra-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-6-astra-pro:batch` ### Introduzione GPT-6 Astra con ragionamento Pro per ricerca, programmazione e lavoro professionale impegnativi. Pro prevede un’elaborazione aggiuntiva del modello prima della risposta finale; il modello di base accetta testo e immagini e supporta attività in più passaggi in un ambiente collegato a strumenti. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-6-astra-pro:batch | Predefinito— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai/gpt-6-astra-pro:batch, openai/gpt-6-astra-pro | Predefinito— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai | Predefinito— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— | Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattoendpoint, model, requests | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`representation` | Contrattorequests\[\] inline; ogni elemento contiene custom\_id e body | | Parametro`request_endpoint_profile` | Contratto/v1/chat/completions | | Parametro`file_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. | | Parametro`serialization_order` | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion\_window (se fornito), requests per ultimo | | Parametro`optional_controls` | Contrattoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parametro`schema_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 **$0.01** / 1K token Output · Token in output **$0.05** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.001** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0.0125** / 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 incluso272.000 | Costo Input · Token in input **$0.01** / 1K token Output · Token in output **$0.05** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.001** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0.0125** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di272.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.02** / 1K token Output · Token in output **$0.075** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.002** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0.025** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Batch curl · fixture conservataPython HTTP · JSONL effettivo del clientePython · salva ogni risultato completato ```bash set -eu : "${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-6-astra-pro: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-6-astra-pro:batch', 'openai/gpt-6-astra-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-astra-pro: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. ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Batch JSON inline di results\[\].response.body - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Verifica lo stato dell’attività curl · stato dell’operazione originale ```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 ``` ##### 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 | | --- | --- | | Campo`results[].custom_id` | Tipostring | | Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`results[].error` | Tipoobject\|null | | Campo`usage` | Tipoobject\|null | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`endpoint` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`request_counts` | Tipoobject | | Campo`results[].id` | Tipostring | | Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger | | Campo`results[].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-6-astra-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&fmt=batches) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`openai/gpt-6-astra-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-astra-pro%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch) Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-astra-pro:batch`: `text` → `text` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-astra-pro:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quali limiti si applicano? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-6-astra-pro:batch`: `requests.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.