Source: https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/
Language: ms

# OpenAI: gpt-oss-20b (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: gpt-oss-20b (batch)](https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/)

Model gpt-oss kegunaan umum OpenAI yang lebih kecil menerima dan memulangkan teks untuk penaakulan, pengekodan dan aliran kerja khusus. Model ini menyokong penaakulan yang boleh dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs dan penalaan halus bagi pemberat terbuka yang diterbitkan.

- [**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/openai-gpt-oss-20b-u003a-batch/#method-0)

Tentang model

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

gpt-oss-20b ialah model kegunaan umum dengan pemberat terbuka OpenAI yang lebih kecil untuk penaakulan dan aliran kerja pembangun. Model ini menerima teks dan memulangkan teks. Pengeluar menerbitkan 21 bilion parameter keseluruhan dengan 3.6 bilion parameter aktif bagi setiap token. Ini ialah edisi 20b keluarga gpt-oss, berasingan daripada edisi 120b yang lebih besar dan model Safeguard khusus untuk pengelasan dasar.

Pengeluar menerangkan kegunaan setempat dan khusus serta set latihan teks sahaja yang tertumpu pada STEM, pengekodan dan pengetahuan umum. Contoh tugas ialah menerangkan cebisan kod berdasarkan andaian yang dinyatakan dan mencadangkan perubahan yang tertumpu. Tugas analisis teks boleh pula membandingkan penerangan berdasarkan kriteria yang jelas atau menukar nota kerja kepada himpunan dapatan yang berguna. Berikan model bahan sumber dan hasil yang diperlukan oleh pembaca atau langkah aplikasi seterusnya.

Seni bina mixture-of-experts yang diterbitkan mempunyai 24 lapisan, 32 pakar dan empat pakar aktif bagi setiap token. Keluaran asal MXFP4 OpenAI bagi pemberat pakar direka bentuk supaya muat dalam memori 16 GB. Pemberat dikeluarkan di bawah Apache 2.0 dan boleh ditala halus untuk kerja khusus. Ciri pengeluar ini menerangkan model yang diterbitkan, membolehkan pembangun membezakan saiz serta peranan penyesuaiannya tanpa menganggap persediaan yang digunakan oleh aplikasi tertentu.

Dokumentasi OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 131,072 token, output terjana maksimum 131,072 token dan had pengetahuan pada 1 Jun 2024. Konteks yang tersedia perlu menampung bahan yang dibekalkan, analisis dan jawapan akhir. Model menyokong tahap penaakulan low, medium dan high. Format Harmony yang diperlukan mengekalkan analisis dalaman dan respons akhir dalam saluran yang berbeza, dan pengeluar menyatakan bahawa analisis mentah tidak patut dipaparkan terus kepada pengguna akhir.

Pengeluar mendokumenkan panggilan fungsi, pelayaran web, pelaksanaan kod Python melalui alat dan Structured Outputs. Ciri model yang disenaraikan turut merangkumi penstriman; persekitaran alat yang didokumenkan meliputi fungsi, pentafsiran kod, sambungan MCP dan carian web. Aplikasi menyediakan serta melaksanakan operasinya dan memulangkan hasil sebenar untuk keputusan seterusnya. Teks akhir harus membezakan tindakan yang dicadangkan daripada operasi yang telah selesai serta bukti yang dipulangkannya.

Untuk aliran kerja yang tertumpu, takrifkan medan, kekangan dan kriteria penyelesaian yang diperlukan. Minta penerangan yang berkaitan dengan kod atau kesimpulan yang berkaitan dengan teks yang dibekalkan, kemudian gunakan susulan untuk menangani satu butiran yang masih tiada. Artifak akhir yang berguna ialah cadangan suntingan, perbandingan, ringkasan atau hasil berstruktur yang khusus, yang mengekalkan fakta yang diperlukan dan menyatakan sebarang syarat yang belum diselesaikan.

**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `openai/gpt-oss-20b:batch`

[`openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-oss-20b:batch`

### Pengenalan

Model gpt-oss kegunaan umum OpenAI yang lebih kecil menerima dan memulangkan teks untuk penaakulan, pengekodan dan aliran kerja khusus. Model ini menyokong penaakulan yang boleh dikonfigurasi, panggilan fungsi, Structured Outputs dan penalaan halus bagi pemberat terbuka yang diterbitkan.

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-oss-20b: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-oss-20b:batch, openai/gpt-oss-20b | Lalai— |
| Medan`provider.only` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had deepinfra/bf16 | 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 **$0.000048** / 1K token Output · Token output **$0.000224** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.000048** / 1K token Output · Token output **$0.000224** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Kelompok

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

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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

```bash
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-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`openai/gpt-oss-20b:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-oss-20b%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: gpt-oss-20b (batch)

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `text` → `text`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/batches` · `openai/gpt-oss-20b:batch`: `requests.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





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





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.