model

OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

Model gpt-oss dengan pemberat terbuka OpenAI yang lebih besar menggunakan penaakulan mixture-of-experts untuk teks, pengekodan dan kerja berasaskan ejen. Model ini menyokong usaha penaakulan low, medium dan high, panggilan fungsi serta Structured Outputs dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

Tentang model

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

gpt-oss-120b ialah model bahasa dengan pemberat terbuka OpenAI yang lebih besar untuk penaakulan kegunaan umum, pengekodan dan kerja berasaskan ejen. Model ini menerima dan menghasilkan teks. Pengeluar menerbitkan 117 bilion parameter keseluruhan dengan 5.1 bilion parameter aktif bagi setiap token dalam seni bina mixture-of-experts. Ini ialah edisi 120b keluarga tersebut, berasingan daripada gpt-oss-20b dan model Safeguard khusus.

Keluaran ini menerangkan set latihan teks sahaja yang kebanyakannya dalam bahasa Inggeris dan tertumpu pada STEM, pengekodan serta pengetahuan umum. Contoh tugas ialah menganalisis algoritma daripada kod dan syarat yang dinyatakan: terangkan hubungan penting, bandingkan pendekatan yang mungkin dan hasilkan cadangan pelaksanaan yang konkrit. Untuk keputusan berdasarkan dokumen, berikan bahan dan kriteria, kemudian minta kesimpulan yang berkaitan dengan bukti yang dibekalkan.

Seni bina yang diterbitkan OpenAI mempunyai 36 lapisan, 128 pakar dan empat pakar aktif bagi setiap token. Keluaran asal menggunakan MXFP4 untuk pemberat mixture-of-experts dan menerangkan model yang berjalan dalam satu GPU 80 GB. OpenAI mengeluarkan pemberat di bawah Apache 2.0 dan menyokong penalaan halus untuk kegunaan khusus. Ini ialah ciri model serta format yang diterbitkan pengeluar, bukannya penerangan tentang pelaksanaan tertentu bagi sesuatu aplikasi.

Dokumentasi model menyenaraikan tetingkap konteks 131,072 token dan output terjana maksimum 131,072 token, dengan had pengetahuan pada 1 Jun 2024. Input, penaakulan dan output mesti muat dalam konteks yang tersedia. Tahap penaakulan yang disokong ialah low, medium dan high, membolehkan tugas meminta respons dialog yang singkat atau analisis yang lebih mendalam. OpenAI memerlukan format Harmony, yang memisahkan analisis dalaman daripada respons akhir; pengeluar menyatakan bahawa analisis mentah ditujukan untuk kegunaan pembangun, bukannya paparan terus kepada pengguna akhir.

Pengeluar mendokumenkan panggilan fungsi, pelayaran web, pelaksanaan kod Python melalui alat dan Structured Outputs. Kad model turut menyenaraikan penstriman, dengan keupayaan fungsi, pentafsiran kod, MCP dan carian dalam persekitaran alat yang didokumenkan. Aplikasi menyediakan operasi, melaksanakan tindakannya dan memulangkan hasil sebenar. Pengiraan atau carian kemudian boleh menjadi bukti untuk langkah penaakulan berikutnya, manakala permintaan alat yang dicadangkan kekal berbeza daripada operasi yang telah dijalankan.

Sediakan matlamat yang jelas, takrif dan artifak akhir yang berguna: penerangan, cadangan kod, formula atau himpunan dapatan berstruktur. Kenal pasti fakta yang mesti dikekalkan melalui transformasi dan cara maklumat yang tiada harus diwakili. Respons akhir yang berguna menghubungkan kesimpulan dengan syarat yang dibekalkan serta hasil alat sebenar. Untuk susulan, bawa bukti penting dan keputusan yang masih perlu dibuat ke permintaan seterusnya.

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/gpt-oss-120b:batch

openai/gpt-oss-120b:batch

OpenAI /openai/gpt-oss-120b:batch

Pengenalan

Model gpt-oss dengan pemberat terbuka OpenAI yang lebih besar menggunakan penaakulan mixture-of-experts untuk teks, pengekodan dan kerja berasaskan ejen. Model ini menyokong usaha penaakulan low, medium dan high, panggilan fungsi serta Structured Outputs dalam persekitaran yang disambungkan kepada alat.

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
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanendpointJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
/v1/chat/completions
Lalai—
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-oss-120b:batch
Lalai—
MedanrequestsJenisbatch_item[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanrequests[].custom_idJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanrequests[].body.messagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medancompletion_windowJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
24h
Lalai—
MedanproviderJenisobject|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanrequests[].body.modelJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
openai/gpt-oss-120b:batch, openai/gpt-oss-120b
Lalai—
Medanprovider.onlyJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
deepinfra/bf16
Lalai—
Medanprovider.allow_fallbacksJenisboolean|nullKeperluanPilihanNilai & had
false, null
Lalai—
Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesKontraktext
ParameterrepresentationKontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body
Parameterrequest_endpoint_profileKontrak/v1/chat/completions
Parameterfile_materialKontrakPemanggil 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.
Parameterserialization_orderKontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir
Parameteroptional_controlsKontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeKontrakBadan 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.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0000592 / 1K token
Output · Token output $0.000272 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0000592 / 1K token
Output · Token output $0.000272 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 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-oss-120b: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-120b:batch', 'openai/gpt-oss-120b']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-oss-120b: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
MedanJenis
Medanresults[].custom_idJenisstring
Medanresults[].response.body.choices[].message.contentJenisstring|null
Medanresults[].errorJenisobject|null
MedanusageJenisobject|null
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
MedanendpointJenisstring
MedanstatusJenisstring
Medanrequest_countsJenisobject
Medanresults[].idJenisstring
Medanresults[].response.status_codeJenisinteger
Medanresults[].response.request_idJenisstring
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratPembungkus 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_errorSyaratKunci API tidak sah.Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan.
Respons403 · permission_errorSyaratKumpulan kelompok tidak tersedia.Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan.
Respons422 · invalid_request_errorSyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak.Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki.
Respons422 · price_unavailableSyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok.Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan.
Respons402 · billing_errorSyaratRizab kelompok tidak tersedia.Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu.
Respons503 · price_unavailableSyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia.Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga.
Respons503 · api_errorSyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia.Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan.
Respons503 · result_pending_checkSyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false.Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal.
Respons404 · not_foundSyaratOperasi 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-oss-120b:batch

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-oss-120b:batch

FAQ · OpenAI: gpt-oss-120b (batch)
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/batches · openai/gpt-oss-120b:batch: text → text

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/batches · openai/gpt-oss-120b:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/batches · openai/gpt-oss-120b:batch: requests.min_items: 1

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen