Source: https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/ Language: it # OpenAI: gpt-oss-120b (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: gpt-oss-120b (batch)](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-u003a-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. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/it/openai-gpt-oss-120b-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-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`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches) 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 | 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-oss-120b: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-oss-120b:batch, openai/gpt-oss-120b | Predefinito— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti deepinfra/bf16 | 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 **$0.0000592** / 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0000592** / 1K token Output · Token in output **$0.000272** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Batch curl · fixture conservataPython HTTP · JSONL effettivo del clientePython · salva ogni risultato completato ```bash set -eu : "${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-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. ``` ### 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-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`openai/gpt-oss-120b:batch`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-120b%3Abatch&fmt=batches) 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` 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.