モデル

OpenAI: GPT-4.1 (batch)

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OpenAI: GPT-4.1 (batch)

OpenAI GPT-4.1は、正確な指示への追従、コーディング、ツール呼び出しに対応する非推論モデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。大きなコンテキストウィンドウとStructured Outputsに加え、ほとんど変わらないテキストやコードを再生成するPredicted Outputsに対応します。

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は、指示への追従とツール呼び出しに対応し、幅広い分野の知識を持つOpenAIの非推論モデルです。テキストと画像を受け取り、専用の推論工程なしにテキストを返します。タスクが明確でも、関連する資料が大量の文書やコードに及ぶ場合に、大きなコンテキストが役立ちます。依頼する操作、それを適用する原資料、最終結果の形式を示してください。

文書処理では、見出しなどの明確な境界を使い、指示と資料を分けてください。文書にラベルを付け、回答で参照する必要がある識別子を保持します。抽出するフィールド、比較基準、書き換えの読者や長さを定義してください。出力の例には、原資料の位置を添えた要件表、指定した質問群に沿って整理した要約、不足する情報と明示された値を区別する構造化レコードがあります。

コーディングでは、関連ファイル、依頼する変更、維持すべき動作を提供してください。修正した関数、完全なファイル、ツール引数案、影響するロジックの説明など、実際に必要な成果物を求めます。例は書式のルールや境界条件を明確にできますが、実際のタスクと同じ要件に従う必要があります。OpenAIのプロンプトガイドは、長いプロンプトなら自動的に正確になると考えず、直接的な指示、役割、原資料の境界、代表的な例を重視しています。

正確なGPT-4.1の仕様では、コンテキストウィンドウは1,047,576トークン、最大出力は32,768トークン、知識の期限は2024年6月1日です。大きな入力コンテキストが、同じ大きさの出力を意味するわけではありません。大量の資料を書き換える依頼では、必要な箇所と最終成果物を指定してください。回答の余地を十分に残し、知識の期限以降の事実に依存するタスクでは最新情報を提供します。GPT-4.1の文書化されたモデル種別はchatです。新しい推論モデルの推論強度の設定は、このプロファイルの一部ではありません。

OpenAIは、GPT-4.1のChat Completions、Responses、Assistants、Batch、ファインチューニングのインターフェースを文書化しています。機能一覧には、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、ファイルのアップロード、画像入力、ウェブ検索とファイル検索、ファインチューニング、プロンプトキャッシュが含まれます。ツールには、検索や関数に加え、コードインタープリター、画像生成、MCP接続があります。モデル自身の出力はテキストであり、ツールは別の成果物や観測を返せます。アプリケーションの操作の目的と引数を定義し、実際に返された結果を使ってください。モデルが生成したリクエストは、外部の操作が完了したことの確認ではありません。

特徴的な機能は、OpenAIのChat CompletionsインターフェースのPredicted Outputsです。求めるテキストやコードの大部分がすでに分かっている場合は、既存の内容を予測として提供し、小さな変更を含む完全な結果の再生成に使えます。例えば、現在のファイルを提供し、周囲のコードを残しながら、厳密に指定したプロパティ名だけを変更するよう求めます。予測は期待する出力の内容であり、指示でも、変更しない部分の正しさを保証するものでもありません。再生成された成果物を、依頼した修正と元の資料に照らして確認してください。

Predicted Outputsには固有の互換性制限があります。OpenAIが文書化しているのは、音声の入力と出力がなく、そのリクエストで関数呼び出しを使わない、テキスト専用の利用です。nが1より大きい複数候補、対数確率、正のpresenceまたはfrequencyペナルティ、max_completion_tokensパラメーターはサポートしません。この再生成ワークフローと、ツール呼び出しが必要なタスクを区別してください。予測テキストは出力の一部と一致することがあり、開発元は受け入れた予測トークンと拒否した予測トークンを報告します。適さない予測は一部が使われないこともあるため、この機能は特定の高速化や結果を保証しません。

通常の指示に従うタスクでは、有用なGPT-4.1の結果は、定義した仕様に従う文書やコードの成果物、明示的なフィールドを持つ抽出、提供された操作に引数が適合するツールのリクエストです。ほぼ変更しないファイルを小さく修正する場合は、予測出力のワークフローが、期待する結果を準備するためのより具体的な方法となります。どちらの場合も、回答を確認するための原資料を保持し、曖昧さを明示してください。モデルのコンテキスト容量とツールはワークフローを支えますが、完全で使える回答の内容を決めるのは、タスクの依頼書です。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches openai/gpt-4.1:batch

openai/gpt-4.1:batch

OpenAI /openai/gpt-4.1:batch

はじめに

OpenAI GPT-4.1は、正確な指示への追従、コーディング、ツール呼び出しに対応する非推論モデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。大きなコンテキストウィンドウとStructured Outputsに加え、ほとんど変わらないテキストやコードを再生成するPredicted Outputsに対応します。

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: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:batch, openai/gpt-4.1
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 $0.002 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.008 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0005 / 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 $0.002 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.008 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0005 / 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

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する
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: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:batch', 'openai/gpt-4.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4.1: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
curl · 元の処理のステータス
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: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。

関連する呼び出し用ID

openai/gpt-4.1:batch

FAQ · OpenAI: GPT-4.1 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1: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: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:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

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