OpenAI: gpt-oss-20b (batch)
OpenAI의 소형 범용 gpt-oss 모델은 추론, 코딩, 특화 작업을 위해 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 설정 가능한 추론, 함수 호출, Structured Outputs, 공개된 가중치의 미세 조정을 지원합니다.
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
gpt-oss-20b는 추론과 개발자 작업을 위한 OpenAI의 소형 범용 가중치 공개 모델입니다. 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 제조사는 전체 파라미터 수를 210억, 토큰당 활성 파라미터 수를 36억으로 공개합니다. gpt-oss 계열의 20b 버전으로, 더 큰 120b 버전 및 정책 분류용 Safeguard 모델과 구별됩니다.
제조사는 로컬 및 특화 활용 사례와 STEM, 코딩, 일반 지식에 중점을 둔 텍스트 전용 훈련 데이터를 설명합니다. 예를 들어 명시된 가정에 따라 코드 조각을 설명하고 범위를 좁힌 변경을 제안하는 작업이 있습니다. 텍스트 분석에서는 설명을 명시적인 기준에 대조해 비교하거나 작업 메모를 유용한 발견 사항 목록으로 바꿀 수 있습니다. 모델에 원자료와 독자 또는 다음 애플리케이션 단계에 필요한 결과를 제공하세요.
공개된 전문가 혼합 구조는 24개 층, 32개 전문가, 토큰당 네 개의 활성 전문가로 구성됩니다. OpenAI가 처음 공개한 전문가 가중치의 MXFP4 형식은 16 GB 메모리에 맞도록 설계되었습니다. 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 공개되며 특화 작업을 위해 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 제조사 특성은 공개된 모델을 설명하며, 개발자는 특정 애플리케이션의 구성을 가정하지 않고 모델의 크기와 맞춤화 역할을 구분할 수 있습니다.
OpenAI 문서에는 131,072토큰의 컨텍스트 창, 최대 131,072토큰의 생성 출력, 2024년 6월 1일의 지식 기준일이 명시되어 있습니다. 이용 가능한 컨텍스트에는 제공 자료, 분석, 최종 답변이 들어가야 합니다. 모델은 low, medium, high 추론 수준을 지원합니다. 필수 Harmony 형식은 내부 분석과 최종 응답을 별도 채널로 구분하며, 제조사는 가공되지 않은 분석을 최종 사용자에게 직접 표시해서는 안 된다고 명시합니다.
제조사는 함수 호출, 웹 탐색, 도구를 통한 Python 코드 실행, Structured Outputs를 문서화합니다. 모델 기능에는 스트리밍도 포함되며, 문서화된 도구 환경에는 함수, 코드 해석, MCP 연결, 웹 검색이 포함됩니다. 애플리케이션은 작업을 노출하고 실행한 뒤 다음 판단에 필요한 실제 결과를 반환합니다. 최종 텍스트는 제안된 행동과 완료된 작업 및 반환된 근거를 구분해야 합니다.
범위가 좁은 작업 흐름에서는 필요한 필드, 제약, 완료 기준을 정의하세요. 코드에 연결된 설명이나 제공 텍스트에 근거한 결론을 요청하고, 후속 요청으로 누락된 한 가지 세부 사항을 해결하세요. 유용한 최종 산출물은 구체적인 수정안, 비교, 짧은 보고, 구조화된 결과로, 필요한 사실을 보존하고 아직 해결되지 않은 조건을 명시해야 합니다.
Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches openai/gpt-oss-20b:batch
openai/gpt-oss-20b:batch시작하기
OpenAI의 소형 범용 gpt-oss 모델은 추론, 코딩, 특화 작업을 위해 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 설정 가능한 추론, 함수 호출, Structured Outputs, 공개된 가중치의 미세 조정을 지원합니다.
- 허용 입력
- 텍스트
- 결과
- 텍스트
Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드
Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches
- 입력
text- 출력
text- 출력 형식
- 인라인 results[].response.body JSON
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드endpoint | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 /v1/chat/completions | 기본값— |
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-oss-20b:batch | 기본값— |
필드requests | 유형batch_item[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드requests[].custom_id | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드completion_window | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 24h | 기본값— |
필드provider | 유형object|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.model | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 openai/gpt-oss-20b:batch, openai/gpt-oss-20b | 기본값— |
필드provider.only | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 deepinfra/bf16 | 기본값— |
필드provider.allow_fallbacks | 유형boolean|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 false, null | 기본값— |
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세endpoint, model, requests |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수representation | 명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다 |
매개변수request_endpoint_profile | 명세/v1/chat/completions |
매개변수file_material | 명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다. |
매개변수serialization_order | 명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에 |
매개변수optional_controls | 명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
매개변수schema_scope | 명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다. |
수명 주기: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹
요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
- 명시적 캐시 요금
- 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
Ailoot 요금
설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000048 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000224 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000048 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000224 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · 배치
set -eu
: "${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-oss-20b: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-oss-20b:batch', 'openai/gpt-oss-20b']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-oss-20b: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.
결과 수신 및 저장
Ailoot Ultra · 배치
인라인 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}
작업 상태 확인
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
완료된 결과 모두 보관
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
최초 상태 JSON 전체, 모든 결과/custom_id와 응답 또는 오류 본문 전체를 보관하세요. 완료된 results[]는 필터링 없이 JSONL로 저장하세요.
원래 응답을 확인해야 할 경우
최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.
응답 필드
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드results[].custom_id | 유형string |
필드results[].response.body.choices[].message.content | 유형string|null |
필드results[].error | 유형object|null |
필드usage | 유형object|null |
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드endpoint | 유형string |
필드status | 유형string |
필드request_counts | 유형object |
필드results[].id | 유형string |
필드results[].response.status_code | 유형integer |
필드results[].response.request_id | 유형string |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건문서에 명시된 인라인 요청 구조가 유효하지 않거나, 키가 중복되거나, 항목 식별 정보 또는 설정된 모델 기능에 충돌이 있습니다. | 다음 단계새로 제출하기 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답401 · authentication_error | 조건유효하지 않은 API 키입니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요. |
응답403 · permission_error | 조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요. |
응답422 · invalid_request_error | 조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요. |
응답422 · price_unavailable | 조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요. |
응답402 · billing_error | 조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다. | 다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요. |
응답503 · price_unavailable | 조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요. |
응답503 · api_error | 조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다. | 다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요. |
응답503 · result_pending_check | 조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false. | 다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요. |
응답404 · not_found | 조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다. | 다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra openai/gpt-oss-20b:batch
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · OpenAI: gpt-oss-20b (batch)
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/batches·openai/gpt-oss-20b:batch:text→text- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/batches·openai/gpt-oss-20b:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/batches·openai/gpt-oss-20b:batch:requests.min_items:1