OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)
GPT-4.1 Nanoは、厳密に指定されたテキストと画像のタスクに対応する、GPT-4.1ファミリーの小型で応答の速いモデルです。大きなコンテキスト、Structured Outputs、関数呼び出しにより、分類、抽出、対象を絞ったアプリケーションの工程を支えます。
モデルについて
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT-4.1 Nanoは、OpenAIのGPT-4.1ファミリーで最も速いモデルであり、独立した推論工程なしに指示に従い、ツールを呼び出すために設計されています。テキストと画像を受け取り、テキストを出力します。広範な調査よりも、簡潔な回答、フィールド群、次のツールのリクエストをアプリケーションが必要とする、明確に定義された操作に適しています。
有用な例は、提供されたカテゴリー群に従って、受信したメッセージを分類することです。各カテゴリーを説明し、曖昧なメッセージや範囲外のメッセージの表し方を示し、カテゴリーと、それを裏付ける原文の表現を求めてください。抽出では、フィールド名、許可する値、不足する情報の扱いを定義します。短い文章作成では、事実を提供し、アプリケーションの次の段階が必要とする特定の文章を求めます。原資料が大量でも、例と制約は分かりやすさを保てる程度に小さくしてください。
開発元は、コンテキストウィンドウを1,047,576トークン、最大出力を32,768トークン、知識の期限を2024年6月1日としています。これらの仕様はGPT-4.1 Miniのウィンドウと一致しつつ、Nano独自のモデルの識別名と、応答性を重視する役割を保持しています。文書や会話の節にラベルを付け、操作に関連するコンテキストだけを含め、完全な回答の余地を残してください。取得した結果や提供された参照テキストから、モデルが学んだ知識より新しい事実を与えられます。
NanoはストリーミングとStructured Outputsに対応します。スキーマで制約した最終回答と関数呼び出しは、目的が異なります。前者はアプリケーションに完成した成果物を渡し、後者は操作の実行を求めます。Structured OutputsはJSON Schemaのサブセットに対応します。必須のプロパティと、不明な値の明確な表現を定義してください。拒否と未完了の回答を別に扱い、有効な形式を正しい結論と同一視せず、抽出した値を入力と照合します。
文書化されたツールには、関数呼び出し、ファイル検索、コードインタープリター、MCP接続、独立した画像生成ツールが含まれます。アプリケーションがツールの説明とスキーマを提供し、カスタム関数を実行して、実際の結果を返します。2025年4月14日のNanoスナップショットについて、OpenAIは、同じターンで同じツールを複数回求める場合があるため、並列ツール呼び出しを無効にすることを明示的に推奨しています。これは、スナップショット固有の実行上の考慮点であり、複数の呼び出し案を完了した操作と解釈する理由にはなりません。
画像入力は、見えるラベルを読んだり、スクリーンショットに示された状態を説明したりするなど、テキストのタスクに画像の根拠を加えます。対応するPNG、JPEG、WebP、アニメーションでないGIFを使い、文字を読みやすくし、重要な観測を説明してください。画像理解ガイドは、小さい文字や回転した文字、厳密な空間関係、物体数、一部の非ラテン文字の難しさを示しています。切り抜きだけではラベルや図が曖昧になる場合は、周囲の背景情報を与えます。Nano自身の回答はテキストであり、画像生成ツールは独立した成果物を返します。OpenAIの文書化された画像理解ワークフローでは、リクエスト全体のペイロードの上限は512 MBで、最大1,500枚の画像を含められます。画像とテキストは、モデルのコンテキストにも収まる必要があります。
開発元のファイルのワークフローでは、画像理解に対応するモデルに、PDFから抽出したテキストとページの画像の両方を渡します。他の文書形式からは抽出したテキストが提供され、スプレッドシートの情報補完は、各シートの先頭最大1,000行を対象とします。ファイルは50 MB未満で、リクエスト内の合計は50 MBです。Chat CompletionsはPDFのファイルパートに対応し、文書化されたResponsesワークフローは、追加のファイル形式を受け付けます。PDF以外の文書の埋め込みグラフは画像コンテンツとして渡されないため、画像の根拠が重要ならPDF表現が役立ちます。
OpenAIは、Nanoのプロンプトキャッシュと、GPT-4.1 NanoシリーズのPredicted Outputsを文書化しています。プロンプトキャッシュは、開発元のサービスで、対象となる入力プレフィックスを再利用します。一方、Predicted Outputsは、変更しない箇所を保持しながら文書やコードファイルを修正するなど、編集のためにほぼ既知の出力テキストを提供します。予測の経路はテキスト専用であり、関数呼び出し、logprobs、max_completion_tokensなどの制御は対象外です。実際の操作に合う経路を選び、結果を元の原資料に関連付けてください。
開発元は、Nanoの名前付きGPT-4.1スナップショットについて、教師ありファインチューニングと直接選好最適化も文書化しています。学習例と、好ましい回答・不採用の回答の比較によって、繰り返すタスクにモデルを適応させます。これらは、通常のリクエストで提供するコンテキストとは別です。実用的な抽出や分類の工程では、明確なカテゴリー、例、明示した最終形式から始め、返されたフィールドが、次の工程で使う事実を保持しているかを確認します。
Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches openai/gpt-4.1-nano:batch
openai/gpt-4.1-nano:batchはじめに
GPT-4.1 Nanoは、厳密に指定されたテキストと画像のタスクに対応する、GPT-4.1ファミリーの小型で応答の速いモデルです。大きなコンテキスト、Structured Outputs、関数呼び出しにより、分類、抽出、対象を絞ったアプリケーションの工程を支えます。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- テキスト
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches
- 入力の種類
text- 出力の種類
text- 出力形式
- インラインの results[].response.body JSON
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドendpoint | 種類string | 要件必須 | 値と制限 /v1/chat/completions | デフォルト— |
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-4.1-nano:batch | デフォルト— |
フィールドrequests | 種類batch_item[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドrequests[].custom_id | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドrequests[].body.messages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドcompletion_window | 種類string | 要件任意 | 値と制限 24h | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドrequests[].body.model | 種類string | 要件任意 | 値と制限 openai/gpt-4.1-nano:batch, openai/gpt-4.1-nano | デフォルト— |
フィールドprovider.only | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 openai | デフォルト— |
フィールドprovider.allow_fallbacks | 種類boolean|null | 要件任意 | 値と制限 false, null | デフォルト— |
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様endpoint, model, requests |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータrepresentation | 仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します |
パラメータrequest_endpoint_profile | 仕様/v1/chat/completions |
パラメータfile_material | 仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。 |
パラメータserialization_order | 仕様endpoint, model, provider(指定されている場合), completion_window(指定されている場合), requests を最後に配置 |
パラメータoptional_controls | 仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
パラメータschema_scope | 仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。 |
ライフサイクル: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー/キー/グループを使用します
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 未指定 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 未指定 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
- 明示的キャッシュの料金
- 無効 明示的キャッシュを要求した場合
Ailootの料金
設定別の価格
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · バッチ
set -eu
: "${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-4.1-nano: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-4.1-nano:batch', 'openai/gpt-4.1-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4.1-nano: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.
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · バッチ
インラインの results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}
ジョブのステータスを確認
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
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。
元のレスポンスを確認する場合
元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドresults[].custom_id | 種類string |
フィールドresults[].response.body.choices[].message.content | 種類string|null |
フィールドresults[].error | 種類object|null |
フィールドusage | 種類object|null |
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドendpoint | 種類string |
フィールドstatus | 種類string |
フィールドrequest_counts | 種類object |
フィールドresults[].id | 種類string |
フィールドresults[].response.status_code | 種類integer |
フィールドresults[].response.request_id | 種類string |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。 | 次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。 |
レスポンス401 · authentication_error | 条件無効な API キーです。 | 次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。 |
レスポンス403 · permission_error | 条件バッチグループを利用できません。 | 次の手順キー/グループの利用権限を確認してください。 |
レスポンス422 · invalid_request_error | 条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。 | 次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。 |
レスポンス422 · price_unavailable | 条件バッチ入力の料金を見積もれません。 | 次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。 |
レスポンス402 · billing_error | 条件バッチの予約額を確保できません。 | 次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。 |
レスポンス503 · price_unavailable | 条件Batch メソッドの価格/ネイティブ料金を利用できません。 | 次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。 |
レスポンス503 · api_error | 条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。 | 次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。 |
レスポンス503 · result_pending_check | 条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。 | 次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。 |
レスポンス404 · not_found | 条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。 | 次の手順元の正確な id と、同じユーザー/キー/グループを使用してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra openai/gpt-4.1-nano:batch
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
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FAQ · OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)
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POST /v1/batches·openai/gpt-4.1-nano:batch:text→text- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/batches·openai/gpt-4.1-nano:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- どの制限が適用されますか?
POST /v1/batches·openai/gpt-4.1-nano:batch:requests.min_items:1