OpenAI: GPT-5 Pro (batch)
Den separate GPT-5 Pro-utgaven bruker ekstra beregning for krevende resonnering. Den godtar tekst og bilder og produserer tekst, støtter bare resonneringsinnsatsen high og bruker produsentens Responses-arbeidsflyt for langvarige forespørsler.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT-5 Pro er OpenAIs separate Pro-utgave av GPT-5. Den bruker ekstra beregning til å arbeide seg gjennom krevende spørsmål og utvikle et grundigere svar. Modellen godtar tekst og bilder og produserer tekst. Pro er del av denne utgavens identitet, atskilt fra standardmodellen GPT-5 og Pro-innstillingen for resonneringsmodus som er dokumentert for senere modellfamilier.
En illustrerende oppgave er å sammenligne flere tilnærminger til et teknisk spørsmål med avhengige vilkår. Oppgi påkrevd atferd, relevante materialer og begrensningene som avgjør om en løsning er akseptabel. Be om sammenhengene mellom vilkårene, den foreslåtte tilnærmingen og belegget som støtter valget. For en dokumentbasert beslutning oppgir du sammenligningskriteriene og angir faktaene som konklusjonen må beholde.
OpenAIs gjeldende eget GPT-5 Pro-kort oppgir et kontekstvindu på 400000 tokener, en maksimal utdatamengde på 272000 tokener og en kunnskapsgrense på 30. september 2024. Modellen har high som standardinnsats for resonnering og støtter bare denne verdien. Dette utdatatallet tilhører det separate Pro-kortet, ikke standardspesifikasjonen for GPT-5. Resonnering opptar tokenplass sammen med det synlige svaret, så en omfattende forespørsel skal la det være rom for både analyse og det forespurte sluttproduktet.
Produsenten dokumenterer Responses for samhandling over flere runder før det endelige svaret, og modellspesifikasjonen oppgir også Batch-støtte. Krevende forespørsler kan ta flere minutter; bakgrunnsutføring anbefales for langvarig arbeid. En applikasjon beholder svaridentifikatoren, kontrollerer om oppgaven står i kø eller pågår, og henter resultatet når behandlingen når en sluttilstand. Dette beskriver produsentens forespørselsflyt uten å endre endepunktet til et eksisterende kort.
Det nøyaktige modellkortet oppgir strømming, Structured Outputs, funksjonskall, filinndata, bildeinndata, nett- og filsøk, verktøy for bildegenerering og MCP-tilkoblinger. GPT-5 Pro støtter uttrykkelig ikke kodefortolkerverktøyet. Verktøyoperasjoner er atskilt fra modellens tekstsvar: applikasjonen leverer de tilgjengelige funksjonene, utfører handlingene sine og returnerer de faktiske resultatene. En foreslått handling skal ikke behandles som en fullført beregning eller annen operasjon.
Forbered et tydelig fullføringskriterium og en resultatform som passer til spørsmålet. For kode ber du om berørt atferd, foreslåtte endringer og kontrollene som trengs for å vurdere dem. For analyse skiller du mellom oppgitte fakta, utledede sammenhenger og eventuelle uavklarte vilkår. Hvis et bilde gir viktig belegg, angir du den relevante detaljen og oppgir den skriftlige konteksten. Et nyttig sluttresultat er en konkret sammenligning, et implementasjonsforslag eller et beslutningsnotat knyttet til det opprinnelige spørsmålet og materialet.
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches openai/gpt-5-pro:batch
openai/gpt-5-pro:batchStart
Den separate GPT-5 Pro-utgaven bruker ekstra beregning for krevende resonnering. Den godtar tekst og bilder og produserer tekst, støtter bare resonneringsinnsatsen high og bruker produsentens Responses-arbeidsflyt for langvarige forespørsler.
- 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-pro: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-pro:batch, openai/gpt-5-pro | 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 $0.015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.12 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 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 $0.015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.12 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Batchbehandling
set -eu
: "${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-pro: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-pro:batch', 'openai/gpt-5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-pro: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-pro:batch
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · OpenAI: GPT-5 Pro (batch)
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:text→text- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-pro:batch:requests.min_items:1