Source: https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-u003a-batch/
Language: ms

# OpenAI: o4 Mini (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: o4 Mini (batch)](https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-u003a-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`](https://ailoot.ai/models/ms/openai-o4-mini-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.

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`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fo4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/o4-mini:batch`

### Pengenalan

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.

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 →](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/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
```

```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/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"))
```

```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/o4-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fo4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`openai/o4-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=openai%2Fo4-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fo4-mini%3Abatch&fmt=batches)

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`

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.