OpenAI: o4 Mini (batch)
OpenAI o4-mini는 효율적인 코딩과 시각 작업에 초점을 맞춘 소형 추론 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환하며, 범위를 제한한 기술 문제를 해결하거나 제공된 자료에서 유용한 결론을 도출하기 위한 구조화된 답변과 도구를 지원합니다.
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
o4-mini는 코딩과 시각 작업에서 빠르고 효과적인 추론에 최적화된 OpenAI o-series의 소형 추론 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성합니다. 답변 전에 분석이 필요한, 명확히 정의된 기술 문제에 유용합니다. 코드 실패 이해, 도표 해석, 제공된 자료 속 사실 연결이나 후속 단계에서 사용할 구조화된 결과 생성 등이 이에 해당합니다.
코딩에는 관련 함수나 파일, 예상 동작과 정확한 실패 입력 또는 오류를 제공하세요. 결과에 영향을 미치는 언어와 환경의 세부 사항도 포함하세요. 범위를 좁힌 요청에서는 가능한 원인, 최소 수정 제안과 변경이 관찰한 동작을 어떻게 해결하는지에 대한 설명을 요구할 수 있습니다. 공개 인터페이스나 기존 데이터의 의미 유지 등 변경의 경계를 정의해, 실제 작업에 비추어 결과를 검토할 수 있도록 하세요.
시각 문제에는 읽기 쉬운 스크린샷, 도표나 차트를 제공하고, 그것이 답해야 할 질문을 명시하세요. 의미 있는 라벨, 축과 단위를 볼 수 있게 유지하세요. 예를 들어 차트가 무엇을 뒷받침하는지 설명하고, 사용한 관찰을 명시하며, 눈에 보이는 값과 추론을 구분하도록 요청할 수 있습니다. 문서 작업에는 원자료에 라벨을 붙이고 답변에 필요한 필드나 관계를 정의하세요. 소형 모델에도 완전한 문제 정보와 정확한 출력 요청이 도움이 됩니다.
OpenAI는 200,000토큰의 컨텍스트 윈도, 최대 100,000토큰의 출력과 2024년 6월 1일의 지식 기준 시점을 명시합니다. 추론 토큰은 컨텍스트와 출력 용량을 모두 소비하므로, 입력으로 전체 허용량을 채우지 말고 분석과 최종 응답을 위한 공간을 남기세요. 컨텍스트나 출력 한도에 도달하면 화면에 표시할 답변이 나오기 전에 불완전한 응답이 생성될 수 있습니다. 짧은 최종 답변도 내부 추론이 필요할 수 있으며, 눈에 보이는 길이만으로 전체 토큰 예산을 설명할 수는 없습니다.
해당 o4-mini 모델 페이지는 Chat Completions, Responses, Batch와 미세 조정 인터페이스를 나열합니다. 문서화된 기능에는 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출, 파일 업로드, 이미지 입력, 파일 검색, 프롬프트 캐싱과 미세 조정이 포함됩니다. 도구 목록에는 웹 및 파일 검색, 코드 해석과 MCP 연결이 있습니다. 애플리케이션 도구에 명확한 목적과 입력 계약을 제공하고, 실제 결과를 반환한 뒤, 모델이 그 결과를 다음 판단에 사용하도록 요청하세요. 함수 호출 요청은 행동 제안이며, 구조화된 최종 답변은 작업이 생성한 정보를 정리합니다.
OpenAI의 o-series 프롬프트 지침은 명시적인 제약 조건을 갖춘 단순하고 직접적인 목표와 원자료를 둘러싼 명확한 구분자를 권장합니다. 모델이 문제를 내부적으로 검토하게 하고, 숨겨진 추론의 기록 대신 필요한 최종 설명, 근거나 계산을 요청하세요. 먼저 명확한 작업 지시를 시도하고, 필요한 형식이나 범주 경계가 여전히 불분명하면 예시를 추가하세요. 예시는 누락된 정보의 표현 방식까지 포함해 실제 작업과 같은 규칙을 보여 줘야 합니다.
추론 과정의 선택적 설명이 필요한 애플리케이션을 위해 OpenAI의 추론 가이드는 o4-mini의 상세한 추론 요약을 명시적으로 문서화합니다. 요약은 요청해야 하며, 공개되지 않는 원시 내부 추론 토큰과 구분됩니다. 최종 답변에는 여전히 사용자가 요청한 결과가 포함되어야 합니다. 코드 변경 제안, 관련 관찰이 포함된 차트 해석 또는 제공된 자료와 연결된 추출 필드 등이 될 수 있습니다. 최신 사실이 중요하면 제공하고, 중요한 주장은 출처와 대조해 검증하세요. 범위를 제한한 작업과 완료 기준을 사용해 작업 흐름의 초점을 유지하세요.
Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches openai/o4-mini:batch
openai/o4-mini:batch시작하기
OpenAI o4-mini는 효율적인 코딩과 시각 작업에 초점을 맞춘 소형 추론 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환하며, 범위를 제한한 기술 문제를 해결하거나 제공된 자료에서 유용한 결론을 도출하기 위한 구조화된 답변과 도구를 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/o4-mini: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/o4-mini:batch, openai/o4-mini | 기본값— |
필드provider.only | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 openai | 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 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0044 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000275 / 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 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0044 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000275 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · 배치
set -eu
: "${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/o4-mini: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/o4-mini:batch', 'openai/o4-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o4-mini: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/o4-mini:batch
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · OpenAI: o4 Mini (batch)
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/batches·openai/o4-mini:batch:text→text- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/batches·openai/o4-mini:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/batches·openai/o4-mini:batch:requests.min_items:1