モデル

OpenAI: GPT-5.5 (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5.5 (batch)

OpenAIのGPT-5.5は、テキストと画像の入力、設定可能な推論、幅広いツール群を使い、複雑な専門業務やコーディングを扱います。大きなコンテキストにより、多くの資料を対象に作業し、課題に合った明確なテキストの結果を返せます。

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-5.5は、複雑な専門業務やコーディングに向けたOpenAIの最上位推論モデルです。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを返します。提示したプロンプトの範囲を超える情報や操作が必要な課題では、分析とツール利用を組み合わせます。OpenAIのガイドは、明確な結果を起点とする作業を重視しています。必要な結果、維持すべき制約、使う根拠、課題を終える条件を説明します。

大きなソフトウェア変更では、関連するリポジトリの資料、現在の動作、求める動作、受け入れ基準を提示します。変更できる部分と、互換性を維持すべき部分を指定します。有用な依頼結果は、変更案、影響を受ける動作の説明、実際に行われた検査の根拠です。多くの文書を扱う課題では、元の文書にラベルを付け、下すべき判断を中心に回答を構成するよう求めます。各結論を提示した根拠に結び付け、未解決の質問と確定した事実を分けます。

GPT-5.5はnone、low、medium、high、xhighの推論労力をサポートし、既定値はmediumです。OpenAIは、応答性を重視するワークフローでも計画、検索、複数のツール呼び出しが必要な場合は、noneより先にlowを検討するよう推奨しています。noneは、その推論過程を必要としない直接的な課題に適しています。労力が大きいほど良いとは限りません。矛盾する要件、無制限のツールアクセス、不明確な停止条件は、不要な検索や過剰な思考につながる場合があります。実際の課題に合わせて労力を選び、最終成果物と完了条件を明示します。

提供元は、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと、128,000トークンの最大出力を示し、知識の基準時点は2025年12月1日です。コンテキストには会話、提示資料、生成内容を収めます。最大出力に追加できる別枠の予算ではありません。内部の推論もトークンと出力領域を消費します。そのため、大量の資料は質問を中心に整理し、重要な識別子、単位、文書の境界を保持し、推論と最終回答のために十分な余地を残す必要があります。

画像の処理は以前の既定動作と異なります。OpenAIのGPT-5.5ガイドでは、画像の詳細度を指定しない場合やautoの場合はoriginalの動作を使い、示された10,240,000ピクセルの予算と、6,000ピクセルの最大辺の両方に収まる画像を、サイズ変更せずに保持します。highを明示的に選ぶと、示された2,500,000ピクセルの予算と、2,048ピクセルの最大辺の両方の範囲内で詳細を保持します。lowは、いずれかの辺が512ピクセルを超える画像を、より強く縮小します。これらは画像処理の設定であり、すべてのアップロードが受理される保証ではありません。スクリーンショット、図、ページでは、対象領域と質問を指定し、読み取れる画像を提示し、無制限の描写ではなく、必要な観測や解釈を求めます。

OpenAIはResponses、Chat Completions、Batchのインターフェースと、ストリーミング、Structured Outputs、関数呼び出し、ファイルアップロード、画像入力、ファイル検索とウェブ検索、プロンプトキャッシュを文書化しています。ツール群には、ツール検索、画像生成、コード実行、ホスト型のshell、patch操作、スキル、コンピューター操作、MCPも含まれます。アプリケーションの各ツールについて、目的、引数、副作用、返す情報を説明します。アプリケーションの関数を呼び出す依頼では、アプリケーションが操作を実行して実際の結果を返す必要があります。生成された操作案は、その操作が実行された証拠ではありません。モデル自身の出力形式はテキストのままで、画像生成ツールは別の成果物を作成できます。

長いやり取りでは、途中の作業と完成した回答を区別するために必要な情報を保持します。OpenAIのガイドは、commentaryとfinalの回答に対応するassistantのphase値を説明しています。assistantの項目を手動で再送するアプリケーションは、元のphase値を保持する必要があります。提供元の前のレスポンスを使う連鎖の仕組みでは、その状態が自動的に保持されます。表示回答の長さ、口調、構成は明示的に指定します。GPT-5.5は簡潔で直接的なスタイルが既定で、テキストのverbosityはmediumが既定です。小さな結果を求める場合は、必要な根拠や条件を削らずに、詳細度を下げるよう指定できます。

有用な最終成果物は、変更点の焦点を絞った説明を添えた修正ファイル、名前で特定した資料に基づく判断メモ、不足値を明示した構造化した抽出結果などです。最新である必要がある事実は、モデルの知識の基準時点に頼らず提示し、重要な主張を元の資料と比較します。明確な根拠の規則、範囲を絞ったツール、明示的な停止条件は、GPT-5.5が大きな課題を完了し、理解しやすく確認可能な結果を残す助けになります。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches openai/gpt-5.5:batch

openai/gpt-5.5:batch

OpenAI /openai/gpt-5.5:batch

はじめに

OpenAIのGPT-5.5は、テキストと画像の入力、設定可能な推論、幅広いツール群を使い、複雑な専門業務やコーディングを扱います。大きなコンテキストにより、多くの資料を対象に作業し、課題に合った明確なテキストの結果を返せます。

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-5.5: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-5.5:batch, openai/gpt-5.5
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 $0.005 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.03 / 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272,000料金
入力 · 入力トークン $0.005 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.03 / 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 2料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合272,000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 $0.01 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.045 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.001 / 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-5.5: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-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.5: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-5.5: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-5.5:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.5 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5: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-5.5:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

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