OpenAI: GPT-5 Nano (batch)
Nano-utgaven av GPT-5 er laget for avgrenset oppsummering og klassifisering. Den godtar tekst og bilder og returnerer tekst, med justerbar resonnering og en tydelig resultatform for gjentakende oppgaver eller støtteoppgaver.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT-5 Nano er OpenAIs Nano-utgave av resonneringsfamilien GPT-5. Produsenten fremhever oppsummering og klassifisering som praktiske bruksområder. Den godtar tekst og bilder og produserer tekst, og er dermed et målrettet modellvalg for en definert operasjon i en større arbeidsflyt. Nano beholder sin egen utgaveidentitet og sine egne spesifikasjoner.
For oppsummering oppgir du kildematerialet og formålet med sammendraget. En illustrerende forespørsel er å gjøre flere meldinger om ett tema om til et notat som inneholder temaet, fastslåtte fakta og neste spørsmål. Angi lengden, detaljene som må beholdes, og skillet mellom en påstand i kilden og en slutning. Dette gir sammendraget et konkret bruksområde fremfor å be modellen forkorte alle deler like mye.
For klassifisering oppgir du de tillatte kategoriene og kriteriet som skiller dem. Ta med eksempler når de klargjør en vanskelig grense, og definer hvordan et tilfelle som ikke passer til de tilgjengelige kategoriene, skal vises. Et nyttig resultat er kategorien og en kort forklaring knyttet til inndataene. Et bilde kan gi relevant visuell informasjon når oppgaven angir detaljen eller etiketten som er viktig.
OpenAI oppgir et kontekstvindu på 400000 tokener, en maksimal inndatamengde på 272000 tokener og en maksimal utdatamengde på 128000 tokener, med kunnskapsgrense 31. mai 2024. Utviklerlanseringen av GPT-5 inkluderer Nano blant de tre størrelsene som støtter innstillinger for resonneringsinnsats, detaljnivå og egendefinerte verktøy. Familiens dokumenterte innsatsvalg er minimal, low, medium og high; detaljnivået styrer hvor utfyllende svaret er, atskilt fra analysen. Resonnering og synlige utdata deler budsjettet for genererte tokener.
Det nøyaktige modellkortet oppgir grensesnittene Responses, Chat Completions og Batch, strømming, Structured Outputs, funksjonskall, fil- og bildeinndata, filsøk og hurtigbufring av instruksjoner. Det oppgitte verktøysettet omfatter funksjoner, nett- og filsøk, bildegenerering, kodetolking og MCP-tilkoblinger. Verktøyoperasjoner er atskilt fra modellens skriftlige resultat: applikasjonen utfører handlingene sine og returnerer de faktiske utdataene for videre arbeid.
Definer en avgrenset resultatspesifikasjon, for eksempel et sammendrag, en kategori, en liste over uthentede felt eller et kort foreslått svar. Angi hvordan manglende informasjon skal håndteres, og hold reglene enhetlige når lignende inndata behandles. For en oppgave med flere trinn sender du det relevante resultatet videre til neste trinn sammen med eventuelle uavklarte spørsmål. Kontroller sluttproduktet mot den innsendte kilden og kriteriene, og hold en utført operasjon atskilt fra en som bare er foreslått.
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches openai/gpt-5-nano:batch
openai/gpt-5-nano:batchStart
Nano-utgaven av GPT-5 er laget for avgrenset oppsummering og klassifisering. Den godtar tekst og bilder og returnerer tekst, med justerbar resonnering og en tydelig resultatform for gjentakende oppgaver eller støtteoppgaver.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- JSON fra results[].response.body direkte i svaret
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltendpoint | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser /v1/chat/completions | Standard— |
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser openai/gpt-5-nano:batch | Standard— |
Feltrequests | Typebatch_item[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltrequests[].custom_id | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltrequests[].body.messages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltcompletion_window | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser 24h | Standard— |
Feltprovider | Typeobject|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltrequests[].body.model | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser openai/gpt-5-nano:batch, openai/gpt-5-nano | Standard— |
Feltprovider.only | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser openai | Standard— |
Feltprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | KravValgfritt | Verdier & grenser false, null | Standard— |
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtaleendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameterrepresentation | Avtalerequests[] direkte i forespørselen; hvert element har custom_id og body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Avtale/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | AvtaleKlienten kan lese det faktiske UTF-8-kodede JSONL-innholdet lokalt inn i requests[]. Feltet purpose for opplasting, input_file_id og filreferanser brukes ikke. Manglende eller tomt kundemateriale stopper klargjøringen før POST. |
Parameterserialization_order | Avtaleendpoint, model, provider (hvis angitt), completion_window (hvis angitt), requests til slutt |
Parameteroptional_controls | Avtaleprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | AvtaleForespørselsinnhold for tekstbasert Chat Completions lagt direkte inn i det dokumenterte Batch-formatet. |
Livssyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · faktisk response.id fra den opprinnelige opprettelsen; samme bruker/nøkkel/gruppe
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
- Priser for eksplisitt mellomlagring
- Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0004 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000005 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0004 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000005 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Batchbehandling
set -eu
: "${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-5-nano: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-5-nano:batch', 'openai/gpt-5-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-nano: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.
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Batchbehandling
JSON fra results[].response.body direkte i svaret
GET /v1/batches/{operation_id}
Kontroller jobbstatus
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
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Bevar hele den opprinnelige statusresponsen i JSON, alle resultater og custom_id-verdier samt hele svar- eller feilinnholdet. Lagre fullførte results[] som JSONL uten filtrering.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Bevar den opprinnelige operasjons-ID-en. 503 result_pending_check har X-Should-Retry:false; send aldri den opprinnelige batchen på nytt når utfallet er ukjent.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltresults[].custom_id | Typestring |
Feltresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Feltresults[].error | Typeobject|null |
Feltusage | Typeobject|null |
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltendpoint | Typestring |
Feltstatus | Typestring |
Feltrequest_counts | Typeobject |
Feltresults[].id | Typestring |
Feltresults[].response.status_code | Typeinteger |
Feltresults[].response.request_id | Typestring |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldig struktur i det dokumenterte formatet med innebygde forespørsler, dupliserte nøkler, ugyldig elementidentitet eller konflikt med modellens konfigurerte funksjoner. | Neste trinnRett de angitte feltene før du sender en ny forespørsel. |
Svar401 · authentication_error | VilkårUgyldig API-nøkkel. | Neste trinnBruk den autoriserte Ailoot-nøkkelen. |
Svar403 · permission_error | VilkårGruppen for batchbehandling er ikke tilgjengelig. | Neste trinnKontroller tilgangsrettighetene til nøkkelen/gruppen. |
Svar422 · invalid_request_error | VilkårBatch belastes saldoen; opprettelse via abonnement avvises. | Neste trinnBruk den autoriserte gruppen som belastes saldoen. |
Svar422 · price_unavailable | VilkårDet kan ikke beregnes en pris for batchens inndata. | Neste trinnBevar svaret; bruk de dokumenterte inndataene for API-familien. |
Svar402 · billing_error | VilkårBeløpsreservasjon for batchbehandling er ikke tilgjengelig. | Neste trinnLøs problemet som hindrer forespørselen i å bli godkjent før du sender en ny forespørsel. |
Svar503 · price_unavailable | VilkårPris for Batch-metoden eller systemets innebygde satser er ikke tilgjengelige. | Neste trinnBevar svaret; ikke erstatt prisene. |
Svar503 · api_error | VilkårDen nøyaktige leverandørruten er ikke tilgjengelig. | Neste trinnBevar svaret slik at ruten kan repareres. |
Svar503 · result_pending_check | VilkårDet opprinnelige resultatet må kontrolleres; X-Should-Retry:false. | Neste trinnBevar opprinnelig operation_id/id og les statusen; gjenta aldri den opprinnelige POST-forespørselen. |
Svar404 · not_found | VilkårStatusoperasjonen for batchen finnes ikke eller tilhører en annen identitet. | Neste trinnBruk nøyaktig den opprinnelige id-verdien og samme bruker/nøkkel/gruppe. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra openai/gpt-5-nano:batch
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · OpenAI: GPT-5 Nano (batch)
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-nano:batch:text→text- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-nano:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-nano:batch:requests.min_items:1