Source: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-2-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-2-u003a-batch/
Language: ja

# OpenAI: GPT-5.2 (batch)

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## [OpenAI: GPT-5.2 (batch)](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-2-u003a-batch/)

GPT-5.2は、専門業務、コーディング、複数段階の課題に向けた推論モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、明確な出力の依頼に従って、文書作成、関連資料の分析、アプリケーションのツールを使う作業を進められます。

- [**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-2-u003a-batch/#method-0)

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-5.2は、複雑な専門業務に向けたOpenAIの推論モデルです。提供元のGPT-5.2の名称では、APIモデルはThinkingに対応し、Chat/InstantやProとは区別されます。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。リリースは、コーディング、長い文書の分析、画像の解釈、複数の資料やツール結果を結び付ける課題を説明しています。

専門的な文書では、資料、対象読者、結果が答えるべき質問を提示します。たとえば、複数のプロジェクト報告書を要約にまとめ、事実、依存関係、提案を分ける課題です。スプレッドシートやプレゼンテーションの作業には、元のデータと成果物の要件も必要です。実際のファイルを作成・編集するのはアプリケーションのツールで、モデルの回答は作業を整理したり説明したりします。

コーディングでは、意図する動作、関連するソースファイル、変更後も維持すべき制約を提示します。リリースは、デバッグ、機能開発、リファクタリングを実用的な用途として説明しています。画像入力には、ダッシュボード、画面のスクリーンショット、技術図、報告書を使えます。回答の判断材料となる詳細を指定し、その解釈に必要な文章のコンテキストを提示します。モデルの直接の出力は、生成画像ではなくテキストです。

OpenAIは、400,000トークンのコンテキストウィンドウ、128,000トークンの最大出力、2025年8月31日の知識の基準時点を示しています。推論労力の選択肢はnone、low、medium、high、xhighで、既定値はnoneです。リリースは、コンテキストが長くなっても続く課題向けに、Responsesの圧縮との互換性も文書化しています。圧縮は後の作業に関連する状態を保持しますが、複数段階の課題を一つの無制限のリクエストに変えるものではありません。

提供元は、Responses、Chat Completions、Batchのインターフェース、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、ファイルと画像の入力、ウェブ検索とファイル検索、プロンプトキャッシュを挙げています。モデルのツールには、画像生成、コード実行、ホスト型のshell操作とpatch操作、スキル、MCP接続があります。アプリケーションが操作を管理し、モデルが次の判断に使えるよう、実際の結果を返します。

明確な目標、制約、出力仕様を用意します。文書に基づく判断では、基準を指定し、提示した根拠に結び付いた結論を求めます。変更案では、検証する動作を指定し、実際に行われた検査と、まだ提案段階の検査を分けるよう求めます。構造化した指摘事項、コード案、提示した要件に従う文書は、その根拠と残る質問を明示することで、有用な最終結果になります。

**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.2:batch`

[`openai/gpt-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-5.2:batch`

### はじめに

GPT-5.2は、専門業務、コーディング、複数段階の課題に向けた推論モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、明確な出力の依頼に従って、文書作成、関連資料の分析、アプリケーションのツールを使う作業を進められます。

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-5.2: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-5.2:batch, openai/gpt-5.2 | 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 **$0.00175** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.000175** / 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 **$0.00175** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.000175** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### 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

```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-5.2: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-5.2:batch', 'openai/gpt-5.2']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.2: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.
```

### 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

```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
```

##### 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-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

#### 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-5.2:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.2%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-5.2 (batch)

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.2: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-5.2:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.2:batch`: `requests.min_items`: `1`

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