モデル

OpenAI: o3 (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: o3 (batch)

OpenAI o3は、数学、科学、コード、画像にまたがる複数段階の作業に向けた推論モデルです。テキストを返し、構造化した回答とツールの使用に対応するため、技術的な問題を調べ、証拠に基づく説明や解決案を作るのに役立ちます。

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。

o3は、複雑なタスクに向けたOpenAIの汎用o-series推論モデルです。メーカーは、数学、科学、コーディング、視覚的な推論、技術文書の作成、指示への対応を重視しています。テキストと画像を受け取り、テキストを生成するため、文章の問題、コード、図をひとつのタスクで組み合わせられます。各資料を別々の問いとして扱う必要はありません。求める結果は、複数段階の問題を検討した回答と、その回答を評価するための情報です。

数学や科学の問いでは、問題全体、定義、既知の数量、単位、制約を提供してください。導出、数値の結果、仮説の比較、特定の読者に向けた説明のどれが必要かを指定します。たとえば、関連する前提を示し、単位付きの解を提示し、提供したどの事実が裏付けとなるかを説明するよう依頼できます。最終回答に有用な説明を求めてください。OpenAIの内部推論トークンは、モデルの生の作業過程として公開されません。

ソフトウェアの作業では、関連するコード、期待する動作、確認した不具合と、それを示す正確なエラーや入力を提供してください。o3に症状と考えられる原因を結び付け、対象を絞った変更と説明を提案するよう求めます。視覚的なタスクには、図、スクリーンショット、グラフ化した結果を含められます。問い、重要なラベルや領域を示し、目盛りを読みやすく保ち、実際に見える内容に結び付いた結論を求めてください。これらの準備により、すべてを調べる際限のない依頼ではなく、明確な問題と具体的な出力をモデルに与えられます。

OpenAIは、200,000トークンのコンテキストウィンドウ、100,000トークンの最大出力、2024年6月1日の知識の基準時点を記載しています。内部推論は、表示する回答とともにコンテキストと出力の容量を使います。そのため、最大出力は100,000トークンの表示用回答を約束するものではなく、コンテキストも追加の独立した出力枠ではありません。入力資料の後に、分析と要求する結果の余地を残してください。メーカーの推論ガイドは、コンテキストや出力の上限に達すると応答が不完全になることを説明しています。これは表示用の回答が出る前にも起こり得ます。

o3の仕様には、Chat Completions、Responses、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、ファイルのアップロード、画像入力、ファイル検索、プロンプトキャッシュが記載されています。文書化されたツールには、Webとファイルの検索、コードの解釈、画像生成、MCP接続があります。検索や計算の結果はタスクの追加の証拠であり、関数呼び出しはモデルを組み込んだアプリケーションに操作を求めるものです。返された証拠を対応する問いと結び付け、提案した行動と確認済みの結果を区別してください。画像生成ツールが別の成果物を作っても、モデル自体の出力はテキストのままです。

OpenAIの推論向けの指針は、指示と原資料を明確に分け、簡潔で直接的な指示を与えることを推奨しています。モデルの非公開の思考過程を指定するのではなく、目標、制約、必要な回答形式を示してください。難しい形式や判断基準を明確にする場合に例を使い、実際の要件と一致させてください。長い技術文書では節にラベルを付け、特定の問いに関係する記述や関係を求めます。コードのレビューでは、調べたい動作とリスクを指定してください。

有用なo3の成果物は、解き方を示した技術的な説明、図の分析、記録を伴うコード修正、提供資料に基づく比較などです。裏付けのない前提や不足する情報を明示し、重要な計算やコードの動作を元の問題に照らして確認してください。知識の基準時点があるため、最近の事実には提供資料や適切な情報ツールが必要です。明確な証拠、完了基準、十分な出力枠によって、広い推論タスクを他の人が確認して使える結果にできます。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches openai/o3:batch

openai/o3:batch

OpenAI /openai/o3:batch

はじめに

OpenAI o3は、数学、科学、コード、画像にまたがる複数段階の作業に向けた推論モデルです。テキストを返し、構造化した回答とツールの使用に対応するため、技術的な問題を調べ、証拠に基づく説明や解決案を作るのに役立ちます。

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/o3: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/o3:batch, openai/o3
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/o3: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/o3:batch', 'openai/o3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3: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/o3: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/o3:batch

FAQ · OpenAI: o3 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · openai/o3:batch: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/batches · openai/o3:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · openai/o3:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

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