モデル

OpenAI: GPT-4o (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-4o (batch)

GPT-4oは、テキストと画像の理解を、文章作成、コーディング、Structured Outputs、アプリケーションのツールと組み合わせます。根拠に基づく回答の作成、視覚資料の解釈、大量の原資料から定義済みフィールドを返す作業に使えます。

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-4oは、テキストと画像の理解、文章作成、アプリケーションの作業に対応する、OpenAIの汎用GPTモデルです。「o」は「omni」を表します。この文書化されたモデルはテキストと画像を受け取り、Structured Outputsを含むテキストを返します。実用的な依頼では、文章の依頼書に写真、スクリーンショット、文書のページを組み合わせ、明確な説明、編集した成果物、アプリケーションの次の段階に使う定義済みフィールドを求められます。

レポートには、元の文書と、そのレポートが支える判断を提供してください。関連する日付、単位、根拠のラベルを示し、観測、仮定、不足する情報を分けた比較を求めます。画像のタスクでは、重要な物体、グラフ、インターフェースの状態を示し、周囲の背景情報を添えます。コードの変更では、対象のコード、望む動作、維持すべき制約を提供してください。これらは、タスク全体をプロンプトから察することに頼らず、モデルのテキストと画像の機能を具体的に使う方法です。

OpenAIの現在のGPT-4oプロファイルでは、コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークン、知識の期限は2023年10月1日です。開発元は、日付の付いた複数のGPT-4oスナップショットを別々に掲載しています。会話、入力資料、生成される回答はコンテキストの予算を共有するため、大量の文書も整理し、最終成果物の余地を残す必要があります。変化する事実や非公開システムの事実は、直接提供するか、明示的に設定されたツールを通じて取得してください。

画像理解ガイドでは、PNG、JPEG、WebP、アニメーションでないGIFを受け付けます。GPT-4oは、画像の詳細度としてlow、high、autoに対応し、highとautoは画像をタイルに分けて処理します。グラフを解釈するときは、小さなラベルを拡大し、文字を正しい向きにし、凡例や周囲の図を残してください。文書化された制約には、厳密な空間的位置の特定、概算の物体数、一部の非ラテン文字、パノラマや魚眼の画像が含まれます。モデルが画像を誤って説明する場合もあるため、原資料を保持し、解釈を裏付ける具体的な観測を求めます。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。

OpenAIのファイル入力ワークフローでは、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。PDF以外のオフィス文書からは、埋め込みのグラフではなく抽出したテキストが提供されます。スプレッドシートは、各シートの先頭最大1,000行を使って情報が補われます。各ファイルは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。見た目の忠実性が重要な場合はPDF表現を選び、結果で原資料の識別子が分かるようにしてください。

ストリーミングでは、生成中の回答を順次返せます。Structured Outputsは、完成した回答をJSON Schemaのサポート対象のサブセットに制約するため、文書からの抽出や、定義済みフィールドを持つアプリケーションのオブジェクトに役立ちます。JSONモードが扱うのはJSONとしての妥当性だけです。期待する型、許可する値、根拠がない場合の扱いを定義し、明示的な拒否や未完了の回答は別に処理してください。スキーマは値が事実として正しいことを証明しないため、求めるフィールドを提供された資料まで追跡できるようにします。

開発元は、関数呼び出し、ウェブ検索、ファイル検索、コードインタープリター、MCP接続をサポートします。カスタム関数には意味のある説明と引数スキーマが必要です。アプリケーションが依頼された操作を実行し、次のモデルの工程に結果を返します。設定されたResponsesワークフローでは、GPT-4oが別の画像生成ツールに指示することもできます。ツールが作成した画像は独立した成果物であり、GPT-4oの文書化された直接の回答はテキストです。エージェントの最終説明では、提案したツール呼び出しを完了した操作として扱わず、実際に取得または計算した観測を使ってください。

Predicted Outputsは、ほぼ既知のテキストやコードを小さく変更して再生成する場合に、GPT-4oで利用できます。既存の内容と正確な変更を提供し、返された成果物を確認してください。このテキスト専用の経路は関数呼び出しと併用できず、logprobs、max_completion_tokens、その他のいくつかの制御も対象外です。回答が外部の操作から得る新しい情報に依存する場合は、ツールを使うリクエストを別の選択肢として使います。

OpenAIはGPT-4oのファインチューニングを文書化しており、最適化ガイドでは、画像の例を使った画像理解のファインチューニング向けに2024年8月6日のスナップショットを明示しています。このスナップショット固有のカスタマイズのワークフローと、モデルのエイリアスに対する通常のリクエストは別です。日々の文章作成、分析、抽出では、有用な依頼書と望む出力の例から始めてください。後続の依頼で、不足する事実を一つ明らかにしたり、フィールドを修正したり、タスクの根拠と制約を保持しながら同じ成果物を改善したりできます。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches openai/gpt-4o:batch

openai/gpt-4o:batch

OpenAI /openai/gpt-4o:batch

はじめに

GPT-4oは、テキストと画像の理解を、文章作成、コーディング、Structured Outputs、アプリケーションのツールと組み合わせます。根拠に基づく回答の作成、視覚資料の解釈、大量の原資料から定義済みフィールドを返す作業に使えます。

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-4o: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-4o:batch, openai/gpt-4o
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 $0.0025 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00125 / 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 $0.0025 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00125 / 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-4o: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-4o:batch', 'openai/gpt-4o']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4o: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-4o: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-4o:batch

FAQ · OpenAI: GPT-4o (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · openai/gpt-4o: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-4o:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · openai/gpt-4o:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

企業とそのプロジェクト群

企業とそのプロジェクト群:数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。

トークンを割引価格で購入。

継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。

サブスクリプション
定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。
最大50%のプロモコード
購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。
支出を履歴で確認
各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。

サブスクリプションを選ぶ · モデルの価格を見る

販売する製品に、 APIを組み込みましょう。

SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。

商用アプリ
サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。
リセラーライセンス
プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。
サイトで契約文書を確認
接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。

リセラーライセンスを申請 · サービス提供条件とライセンス契約