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OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

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OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

Il modello gpt-oss più grande di OpenAI a pesi aperti usa il ragionamento con una miscela di esperti per testo, programmazione e attività degli agenti. Supporta i livelli di ragionamento low, medium e high, le chiamate di funzioni e Structured Outputs in un ambiente collegato a strumenti.

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-oss-120b è il modello linguistico più grande di OpenAI a pesi aperti per il ragionamento generale, la programmazione e le attività degli agenti. Riceve e produce testo. Il produttore pubblica 117 miliardi di parametri totali, con 5,1 miliardi di parametri attivi per token in un’architettura a miscela di esperti. È l’edizione 120b della famiglia, distinta da gpt-oss-20b e dai modelli specializzati Safeguard.

La documentazione del rilascio descrive un insieme di dati di addestramento costituito soltanto da testo, prevalentemente in inglese, incentrato su STEM, programmazione e conoscenze generali. Un esempio di attività è analizzare un algoritmo a partire dal codice e dalle condizioni dichiarate: spiegare le relazioni importanti, confrontare i possibili approcci e produrre una proposta concreta di implementazione. Per una decisione basata su un documento, fornite il materiale e i criteri, poi chiedete una conclusione collegata alle prove fornite.

L’architettura pubblicata da OpenAI ha 36 strati, 128 esperti e quattro esperti attivi per token. Il rilascio originale usa MXFP4 per i pesi della miscela di esperti e descrive il funzionamento del modello su una singola GPU da 80 GB. OpenAI distribuisce i pesi con licenza Apache 2.0 e supporta il fine-tuning per casi d’uso specializzati. Queste sono proprietà del modello e del formato pubblicati dal produttore, anziché una descrizione della specifica installazione di un’applicazione.

La documentazione del modello indica una finestra di contesto di 131 072 token e un output generato massimo di 131 072 token, con conoscenze aggiornate al 1 giugno 2024. Input, ragionamento e output devono rientrare nel contesto disponibile. I livelli di ragionamento supportati sono low, medium e high e consentono di richiedere una breve risposta di dialogo o un’analisi più approfondita. OpenAI richiede il formato Harmony, che separa l’analisi interna dalla risposta finale; il produttore precisa che l’analisi grezza è destinata agli sviluppatori, anziché alla visualizzazione diretta per gli utenti finali.

Il produttore documenta le chiamate di funzioni, la navigazione web, l’esecuzione di codice Python tramite strumenti e Structured Outputs. La scheda del modello elenca anche lo streaming, con funzioni, interprete di codice, MCP e ricerca nell’ambiente di strumenti documentato. Le applicazioni forniscono le operazioni, ne eseguono le azioni e restituiscono risultati effettivi. Un calcolo o una ricerca può quindi diventare una prova per un’altra fase di ragionamento, mentre una richiesta di strumento proposta resta distinta da un’operazione effettivamente eseguita.

Preparate un obiettivo chiaro, le definizioni e il risultato finale utile: una spiegazione, una proposta di codice, una formula o un insieme strutturato di conclusioni. Identificate i fatti che devono essere preservati durante una trasformazione e come rappresentare le informazioni mancanti. Una risposta finale utile collega la conclusione alle condizioni fornite e agli eventuali risultati effettivi degli strumenti. Per proseguire, riportate nella richiesta successiva le prove significative e la decisione ancora da prendere.

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

openai/gpt-oss-120b:batch

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

Introduzione

Il modello gpt-oss più grande di OpenAI a pesi aperti usa il ragionamento con una miscela di esperti per testo, programmazione e attività degli agenti. Supporta i livelli di ragionamento low, medium e high, le chiamate di funzioni e Structured Outputs 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
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampoendpointTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
/v1/chat/completions
Predefinito—
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
openai/gpt-oss-120b:batch
Predefinito—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
24h
Predefinito—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
openai/gpt-oss-120b:batch, openai/gpt-oss-120b
Predefinito—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
deepinfra/bf16
Predefinito—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoFacoltativoValori e limiti
false, null
Predefinito—
Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattoendpoint, model, requests
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametrorepresentationContrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body
Parametrorequest_endpoint_profileContratto/v1/chat/completions
Parametrofile_materialContrattoIl 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_orderContrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo
Parametrooptional_controlsContrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parametroschema_scopeContrattoCorpi 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.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0000592 / 1K token
Output · Token in output $0.000272 / 1K token
Input · Lettura dalla cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0000592 / 1K token
Output · Token in output $0.000272 / 1K token
Input · Lettura dalla cache — / 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

curl · fixture conservataPython HTTP · JSONL effettivo del clientePython · salva ogni risultato completato
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
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"))
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
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
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneStruttura 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_errorCondizioneChiave API non valida.Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata.
Risposta403 · permission_errorCondizioneGruppo Batch non disponibile.Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo.
Risposta422 · invalid_request_errorCondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata.Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo.
Risposta422 · price_unavailableCondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch.Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia.
Risposta402 · billing_errorCondizioneRiserva Batch non disponibile.Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta.
Risposta503 · price_unavailableCondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili.Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi.
Risposta503 · api_errorCondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile.Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta.
Risposta503 · result_pending_checkCondizioneIl 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_foundCondizioneL'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-oss-120b:batch

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

openai/gpt-oss-120b:batch

FAQ · OpenAI: gpt-oss-120b (batch)
Quali input e risultati sono disponibili?

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

Quali campi usa la richiesta?

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

Quali limiti si applicano?

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

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