OpenAI: GPT-6 Astra (batch)

GPT-6 Astra ialah model OpenAI untuk penaakulan mencabar, kejuruteraan perisian, penyelidikan dan kerja dokumen profesional. Model ini menggabungkan pemahaman teks serta imej dengan analisis konteks panjang dan aliran kerja berpandukan alat, menghasilkan teks dalam konteks 1,050,000 token.

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/gpt-6-astra:batch

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

GPT-6 Astra ialah model OpenAI untuk tugas penaakulan dan profesional yang paling mencabar. Pengeluar membangunkannya untuk kejuruteraan perisian, penggunaan komputer, penyelidikan, kerja saintifik dan penciptaan dokumen. Model ini menerima teks dan imej serta menjana teks, termasuk penerangan, kod dan artifak berstruktur. Profil standard Astra ini berasingan daripada mod penaakulan Pro serta profil Sol dan Luna.

Kerja dari awal hingga akhir

Sediakan tugasan berdasarkan hasil yang dikehendaki, sumber yang berkaitan dan kriteria penyelesaian. Untuk kejuruteraan perisian, sertakan kod, kegagalan yang diperhatikan, tingkah laku yang dijangkakan dan antara muka yang perlu dikekalkan. Untuk analisis profesional, berikan dokumen, keputusan dan syarat yang mesti ditangani oleh kesimpulan. Taklimat praktikal ialah: “Bandingkan pilihan ini dengan keperluan, kenal pasti kebergantungan dan hasilkan memo keputusan bersama bukti untuk setiap dapatan penting.”

Untuk tugas visual, pastikan sumber boleh dibaca dan kenal pasti sama ada sumber menunjukkan keadaan antara muka, carta atau keperluan reka bentuk. Minta butiran yang kelihatan dan menyokong pemerhatian. Artifak kod atau dokumen harus kekal berkaitan dengan bukti itu, bukannya tindakan luaran yang diandaikan.

Penyediaan prompt dan tindakan susulan

Panduan Astra OpenAI mengesyorkan matlamat yang jelas, kriteria kejayaan, peraturan bukti dan syarat berhenti. Panduan itu menyatakan kepekaan yang tinggi terhadap arahan terperinci dalam konteks serta fail yang boleh diakses, jadi selesaikan percanggahan panduan dan nyatakan keutamaan tugas pengguna. Nyatakan masa model harus menggunakan maklumat yang tersedia, membuat andaian yang munasabah atau meminta butiran yang tiada dan boleh mengubah hasil.

Pengeluar turut mengesyorkan penyesuaian gaya respons serta kedalaman pengesahan. Huraikan khalayak dan struktur akhir untuk dokumen, dan wajibkan pengesahan yang berkaitan dengan perubahan bagi tugas kejuruteraan. Ini memberikan model titik penyelesaian yang jelas tanpa menambah kerja yang tidak berkaitan.

Penaakulan dan konteks

Astra menyokong usaha penaakulan low, medium, high, xhigh dan max serta tidak menyokong none. Usaha berbeza daripada mod penaakulan standard atau Pro pengeluar. Kad menyenaraikan konteks 1,050,000 token, sehingga 922,000 token input dan sehingga 128,000 token output. Had pengetahuannya ialah 30 April 2026.

Penaakulan mengambil ruang respons walaupun token dalaman mentah tidak dipaparkan sebagai jawapan biasa. Peruntukkan ruang untuk artifak akhir dan periksa status penamatan apabila belanjawan habis. Tetingkap yang besar masih memerlukan label sumber, sempadan tugas dan pemerhatian yang berkaitan.

Alat dan tugas yang berterusan

Pengeluar mendokumenkan panggilan fungsi melalui Responses; Chat Completions tidak menyokong panggilan fungsi untuk Astra. Alat yang disokong merangkumi carian web dan fail, penjanaan imej, pentafsir kod, operasi shell dan patch, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP serta carian alat. Structured Outputs dan penstriman turut disenaraikan. Output Astra sendiri kekal berupa teks, manakala operasi alat menghasilkan pemerhatian atau artifaknya masing-masing.

Aliran kerja GPT-6 yang didokumenkan boleh meneruskan analisis ketika alat tak segerak berjalan, memasukkan pengarahan di tengah giliran, mengekalkan penaakulan antara panggilan dan memadatkan perbualan yang panjang. Aplikasi melaksanakan alatnya sendiri dan mengurus hasil yang masih ditunggu. Kekalkan kaitan antara panggilan asal dan pemerhatian supaya tugas menggunakan bukti sebenar.

Hasil akhir yang berguna ialah artifak analisis atau kod yang lengkap dengan asas serta syarat yang masih ada dinyatakan dengan jelas. Semak pernyataan yang bergantung pada sumber dan gunakan pemerhatian pengesahan sebenar bagi kerja yang dilaksanakan. Kekalkan profil Astra ini dan julat usaha yang disokong, bukannya meminjam tetapan respons langsung atau had model lain.

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/gpt-6-astra:batch

openai/gpt-6-astra:batch

OpenAI /openai/gpt-6-astra:batch

Pengenalan

Input yang diterima: Teks
Hasil: Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches

Input: text
Output: text
Format output: JSON results[].response.body sebaris

Medan	Jenis	Keperluan	Nilai & had	Lalai
Medan`endpoint`	Jenis`string`	KeperluanDiperlukan	Nilai & had /v1/chat/completions	Lalai—
Medan`model`	Jenis`string`	KeperluanDiperlukan	Nilai & had openai/gpt-6-astra:batch	Lalai—
Medan`requests`	Jenis`batch_item[]`	KeperluanDiperlukan	Nilai & had Item minimum: 1	Lalai—
Medan`requests[].custom_id`	Jenis`string`	KeperluanDiperlukan	Nilai & had	Lalai—
Medan`requests[].body.messages`	Jenis`message[]`	KeperluanDiperlukan	Nilai & had	Lalai—
Medan`completion_window`	Jenis`string`	KeperluanPilihan	Nilai & had 24h	Lalai—
Medan`provider`	Jenis`object\|null`	KeperluanPilihan	Nilai & had	Lalai—
Medan`requests[].body.model`	Jenis`string`	KeperluanPilihan	Nilai & had openai/gpt-6-astra:batch, openai/gpt-6-astra	Lalai—
Medan`provider.only`	Jenis`string[]`	KeperluanPilihan	Nilai & had openai	Lalai—
Medan`provider.allow_fallbacks`	Jenis`boolean\|null`	KeperluanPilihan	Nilai & had false, null	Lalai—

Parameter kaedah dan kitar hayat

Parameter	Kontrak
Parameter`content_type`	Kontrakapplication/json
Parameter`required`	Kontrakendpoint, model, requests
Parameter`material_types`	Kontraktext
Parameter`representation`	Kontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body
Parameter`request_endpoint_profile`	Kontrak/v1/chat/completions
Parameter`file_material`	KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests[]. Tiada tujuan muat naik, input_file_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST.
Parameter`serialization_order`	Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir
Parameter`optional_controls`	Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameter`schema_scope`	KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan.

Kitar hayat: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas: Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
Mod flex: Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum: Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Harga cache eksplisit: Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

Konfigurasi	Jadual kadar	Token konteks, melebihi	Token konteks, sehingga dan termasuk	Caj
KonfigurasiKadar asas token	Jadual kadarKadar asas	Token konteks, melebihi—	Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas	Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.05 / 1K token Input · Bacaan cache $0.001 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1	Jadual kadar—	Token konteks, melebihi0	Token konteks, sehingga dan termasuk272,000	Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.05 / 1K token Input · Bacaan cache $0.001 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2	Jadual kadar—	Token konteks, melebihi272,000	Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas	Caj Input · Token input $0.02 / 1K token Output · Token output $0.075 / 1K token Input · Bacaan cache $0.002 / 1K token Input · Penulisan cache $0.025 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Kelompok

curl · data ujian yang disimpanPython HTTP · JSONL sebenar pelangganPython · simpan setiap hasil yang telah siap

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-6-astra: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-6-astra:batch', 'openai/gpt-6-astra']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-astra: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.

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Kelompok

JSON results[].response.body sebaris

GET /v1/batches/{operation_id}

Semak status tugas

curl · status operasi asal

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

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.

Jika respons asal perlu disemak

Simpan ID operasi asal. 503 result_pending_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.

Medan respons

Medan	Jenis
Medan`results[].custom_id`	Jenisstring
Medan`results[].response.body.choices[].message.content`	Jenisstring\|null
Medan`results[].error`	Jenisobject\|null
Medan`usage`	Jenisobject\|null
Medan`id`	Jenisstring
Medan`model`	Jenisstring
Medan`endpoint`	Jenisstring
Medan`status`	Jenisstring
Medan`request_counts`	Jenisobject
Medan`results[].id`	Jenisstring
Medan`results[].response.status_code`	Jenisinteger
Medan`results[].response.request_id`	Jenisstring

Ralat dan langkah seterusnya

Respons	Syarat	Langkah seterusnya
Respons400 · `invalid_request_error`	SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah.	Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu.
Respons401 · `authentication_error`	SyaratKunci API tidak sah.	Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan.
Respons403 · `permission_error`	SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia.	Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan.
Respons422 · `invalid_request_error`	SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak.	Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki.
Respons422 · `price_unavailable`	SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok.	Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan.
Respons402 · `billing_error`	SyaratRizab kelompok tidak tersedia.	Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu.
Respons503 · `price_unavailable`	SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia.	Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga.
Respons503 · `api_error`	SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia.	Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan.
Respons503 · `result_pending_check`	SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false.	Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal.
Respons404 · `not_found`	SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain.	Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra openai/gpt-6-astra:batch

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-6-astra:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Astra (batch)

Apakah input dan hasil yang tersedia?: POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: text → text
Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?: POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Apakah had yang terpakai?: POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: requests.min_items: 1

OpenAI: GPT-6 Astra (batch)