OpenAI: o4 Mini (batch)

OpenAI o4-mini ialah model penaakulan padat yang berfokus pada pengekodan dan tugasan visual yang cekap. Model ini menerima teks dan imej, mengembalikan teks serta menyokong jawapan berstruktur dan alat untuk menyelesaikan masalah teknikal yang terbatas atau memperoleh kesimpulan berguna daripada bahan yang dibekalkan.

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/o4-mini:batch

Tentang model

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

o4-mini ialah model penaakulan padat siri o OpenAI yang dioptimumkan untuk penaakulan pantas dan berkesan dalam pengekodan serta tugasan visual. Model ini menerima teks dan imej serta menghasilkan teks. Peranannya yang berguna ialah masalah teknikal yang ditentukan dan memerlukan analisis sebelum jawapan: memahami kegagalan kod, mentafsir rajah, menghubungkan fakta dalam bahan yang dibekalkan atau menghasilkan keputusan berstruktur yang boleh digunakan langkah seterusnya.

Untuk pengekodan, berikan fungsi atau fail yang berkaitan, tingkah laku yang dijangkakan dan input gagal atau ralat yang tepat. Sertakan butiran bahasa dan persekitaran yang mempengaruhi hasil. Permintaan terfokus boleh meminta punca yang berkemungkinan, pembetulan minimum yang dicadangkan dan penjelasan tentang cara perubahan menangani tingkah laku yang diperhatikan. Tentukan sempadan perubahan, seperti mengekalkan antara muka awam atau makna data sedia ada, supaya hasil boleh disemak berdasarkan tugasan sebenar.

Untuk masalah visual, berikan tangkapan skrin, rajah atau carta yang jelas dibaca dan kenal pasti soalan yang patut dijawabnya. Pastikan label, paksi dan unit yang bermakna kelihatan. Contoh arahan ialah menerangkan perkara yang disokong carta, mengenal pasti pemerhatian yang digunakan dan memisahkan nilai yang kelihatan daripada inferens. Untuk tugasan dokumen, labelkan bahan sumber dan tentukan medan atau hubungan yang diperlukan dalam jawapan. Model padat tetap mendapat manfaat daripada maklumat masalah yang lengkap dan permintaan output yang tepat.

OpenAI menetapkan tetingkap konteks 200,000 token, output maksimum 100,000 token dan had pengetahuan pada 1 Jun 2024. Token penaakulan menggunakan kapasiti konteks dan output, maka tinggalkan ruang untuk analisis dan respons akhir, bukannya memenuhi keseluruhan peruntukan dengan input. Mencapai had konteks atau output boleh menghasilkan respons yang tidak lengkap sebelum sebarang jawapan yang kelihatan. Jawapan akhir yang pendek masih boleh memerlukan penaakulan dalaman; panjang yang kelihatan sahaja tidak menerangkan keseluruhan bajet token.

Halaman model o4-mini yang tepat menyenaraikan antara muka Chat Completions, Responses, Batch dan fine-tuning. Ciri yang didokumentasikan merangkumi penstriman, Structured Outputs, panggilan fungsi, muat naik fail, input imej, carian fail, cache prom dan fine-tuning. Set alat menyenaraikan carian web dan fail, pentafsiran kod serta sambungan MCP. Berikan tujuan dan kontrak input yang jelas kepada alat aplikasi, kembalikan hasil sebenar dan minta model menggunakan hasil itu untuk keputusan seterusnya. Panggilan fungsi yang diminta ialah cadangan tindakan, manakala jawapan akhir berstruktur menyusun maklumat yang dihasilkan tugasan.

Panduan prom siri o OpenAI mengesyorkan matlamat yang mudah dan langsung dengan kekangan yang jelas serta pembatas yang jelas di sekeliling bahan sumber. Biarkan model menghuraikan masalah secara dalaman; minta penjelasan akhir, bukti atau pengiraan yang anda perlukan, bukannya transkrip penaakulan tersembunyi. Cuba arahan tugasan yang jelas terlebih dahulu, kemudian tambahkan contoh apabila format atau sempadan kategori yang diperlukan masih tidak jelas. Contoh patut menunjukkan peraturan yang sama seperti tugasan sebenar, termasuk cara mewakili maklumat yang tiada.

Untuk aplikasi yang memerlukan pilihan penjelasan proses penaakulan, panduan penaakulan OpenAI secara jelas mendokumentasikan ringkasan penaakulan terperinci bagi o4-mini. Ringkasan mesti diminta dan berasingan daripada token penaakulan dalaman mentah, yang tidak didedahkan. Jawapan akhir masih perlu mengandungi hasil yang diminta pengguna: contohnya, perubahan kod yang dicadangkan, tafsiran carta dengan pemerhatian yang berkaitan atau medan yang diekstrak dan dikaitkan dengan bahan yang dibekalkan. Bekalkan fakta terkini apabila penting, sahkan dakwaan penting berdasarkan sumbernya dan gunakan tugasan yang terbatas serta kriteria penyelesaian untuk memastikan aliran kerja kekal terfokus.

Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/o4-mini:batch

openai/o4-mini:batch

OpenAI /openai/o4-mini: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/o4-mini: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/o4-mini:batch, openai/o4-mini	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 $0.0011 / 1K token Output · Token output $0.0044 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000275 / 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 $0.0011 / 1K token Output · Token output $0.0044 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000275 / 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/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.

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/o4-mini:batch

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

openai/o4-mini:batch

FAQ · OpenAI: o4 Mini (batch)

Apakah input dan hasil yang tersedia?: POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: text → text
Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?: POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Apakah had yang terpakai?: POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: requests.min_items: 1

OpenAI: o4 Mini (batch)