OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
GPT-6.1 Sol er OpenAIs resonneringsmodell for kompleks koding, datamaskinbruk og profesjonell analyse. Den tar imot tekst og bilder og produserer tekst, med en kontekst på 1050000 tokens og resonneringsinnstillinger som støtter utformingen av et svar basert på vedlagt dokumentasjon og verktøyobservasjoner.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT-6.1 Sol er OpenAIs resonneringsmodell for kompleks koding, datamaskinbruk og profesjonelt arbeid. Den følger GPT-6 Sol og tilbyr en balansert profil for krevende oppgaver som trenger omfattende analyse. Produsentens modell tar imot tekst og bilder og genererer tekst, inkludert forklaringer, kode og strukturerte resultater. Denne standardprofilen er atskilt fra Pro-resonneringsmodus og fra GPT-6 Sol.
Klargjøring av oppgave og inndata
For programvarearbeid oppgir du relevant kode, forventet oppførsel, observert feil og kontraktene endringen må bevare. Angi sluttresultatet og hva som vil fastslå fullføring. En praktisk oppgavebeskrivelse er: «Sammenlign disse to implementasjonene med kravene, angi avhengighetene hver påvirker, og returner en målrettet rettelse med dokumentasjonen som understøtter den.» En oppgave i et kodelager bør holde filnavn og modulgrenser synlige gjennom oppfølgingene.
For profesjonell analyse angir du kildene og beslutningen som skal tas. Oppgi sammenligningskriterier, påkrevd terminologi og behandling av manglende informasjon. Hvis et bilde inneholder dokumentasjon, angir du om det er et plott, diagram eller en tilstand i grensesnittet, og hvilken detalj som er viktig. Be resultatet skille et synlig eller kildeunderstøttet funn fra en tolkning.
Kontekst og resonnering
OpenAI oppgir en kontekst på 1050000 tokens, maksimale inndata på 922000 tokens og en maksimal utdatamengde på 128000 tokens. Den dokumenterte kunnskapsgrensen er 30. april 2026. Resonnering tar plass ved siden av kildematerialet og det synlige svaret; hvis fullføringsbudsjettet brukes opp, kan et svar bli ufullstendig. Klargjør relevant kontekst og la det være rom for analysen og sluttresultatet, fremfor å behandle inndatataket som hele oppgavebudsjettet.
Den nøyaktige modellen støtter resonneringsnivåene low, medium, high, xhigh og max, med medium som standard. Den støtter ikke none eller minimal. Nivået styrer hvor mye resonnering som brukes, mens standardmodus og Pro-modus beskriver et separat kjøringsvalg. Definer svaret uavhengig av denne dybden: en kodeendring, et beslutningsnotat, en prosedyre eller en angitt post.
Grensesnitt og verktøy
Produsenten bruker Responses for verktøykall; Chat Completions-grensesnittet godtar GPT-6.1 Sol-forespørsler uten verktøy. Modellkortet oppgir Structured Outputs, strømming og funksjonskall, sammen med nett- og filsøk, bildegenereringsverktøy, en kodetolker, skall- og patchverktøy, ferdigheter, datamaskinbruk, MCP-tilkoblinger og verktøysøk. Modellens egne utdata er fortsatt tekst, mens et bildegenereringsverktøy produserer et separat resultat.
Den omkringliggende applikasjonen gir og utfører operasjonene sine og returnerer observasjoner. Hold hvert resultat knyttet til kallet og kilden, slik at den videre oppgaven kan bruke faktisk dokumentasjon. Veiledningen for GPT-6-familien beskriver også asynkront verktøyarbeid, styring midt i en runde, bevart resonnering og komprimering av kontekst for lengre arbeidsflyter; dette er produsentens arbeidsflytfunksjoner fremfor en antakelse om at alle vanlige forespørsler aktiverer dem.
Nyttige resultater
Angi betingelsene som gjør oppgaven fullført, og dokumentasjonen som trengs for en konklusjon. For kode undersøker du implementasjonen og returnerer faktiske valideringsobservasjoner. For dokumenter ber du sluttsvaret angi de vedlagte faktaene, antakelsene og uavklarte spørsmålene. Det nyttige resultatet er et etterprøvbart tekst- eller koderesultat knyttet til det opprinnelige målet og kildene, med den nøyaktige GPT-6.1 Sol-profilen beholdt.
Ailoot Ultra · Batchbehandling POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch
openai/gpt-6.1-sol:batchStart
GPT-6.1 Sol er OpenAIs resonneringsmodell for kompleks koding, datamaskinbruk og profesjonell analyse. Den tar imot tekst og bilder og produserer tekst, med en kontekst på 1050000 tokens og resonneringsinnstillinger som støtter utformingen av et svar basert på vedlagt dokumentasjon og verktøyobservasjoner.
- 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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol | 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 $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0001 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0025 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med272 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0001 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0025 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn272 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.004 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0002 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.005 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Batchbehandling
set -eu
: "${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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch', 'openai/gpt-6.1-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-sol: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-6.1-sol:batch
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:text→text- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:requests.min_items:1