GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
", "aboutText": "GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.\n\nLever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.\n\nDe maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.\n\nOpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.\n\nDe modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.\n\nDe aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7a62eb8dfce8d68c19be09a66f9891abb502077fbbe99c5ad1c1cca2e08a1dbe", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5.1:batchGPT-5.1 combineert programmeren en agentisch werk met adaptief redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en kan een codewijziging, document of resultaat met aangesloten hulpmiddelen ontwikkelen, met een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.1 is OpenAI’s algemene model voor programmeren en agenttaken met instelbaar redeneren. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De aankondiging voor ontwikkelaars beschrijft adaptief redeneren: het model varieert de hoeveelheid analysewerk met de complexiteit van de taak. De basiseditie GPT-5.1 staat los van de edities Chat en Codex binnen dezelfde familie.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, relevante bestanden en de voorwaarden aan die een voorgestelde wijziging moet behouden. Een voorbeeldopdracht is te onderzoeken hoe een component invoer verwerkt, de afhankelijkheid te identificeren die aandacht vereist en een gerichte wijziging met een duidelijke uitleg te ontwikkelen. Lever voor een documenttaak het oorspronkelijke materiaal, de lezer en de vereiste feiten aan en vraag daarna om een bewerkte passage of een analyse met bepaalde secties.
De maker documenteert een instelling zonder redeneren voor taken die geen diepere analyse vereisen, naast redeneerinspanning low, medium en high; none is de standaard. De aankondiging beveelt aan een redeneerniveau te kiezen op basis van de taakcomplexiteit. Zo kan een toepassing een eenvoudige extractie of kort antwoord onderscheiden van een taak met meerdere onderling afhankelijke voorwaarden, zonder de identiteit van het basismodel te veranderen.
OpenAI’s modelkaart specificeert een contextvenster van 400.000 tokens, een maximale uitvoer van 128.000 tokens en een kennisgrens van 30 september 2024. Redeneren neemt ruimte in naast de invoer en het eindantwoord. Orden een lange aanvraag rond het bruikbare bewijs en de succescriteria. Benoem wanneer een afbeelding relevant is voor de taak het bijbehorende diagram, de interfacetoestand of het detail en voeg de geschreven context toe die nodig is om het te interpreteren.
De modelkaart vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De huidige cachingdocumentatie bevat voor dit model optionele verlengde bewaring tot 24 uur. De maker vermeldt ook afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, patchbewerkingen en MCP-verbindingen. De aankondiging voor ontwikkelaars documenteert een patchhulpmiddel dat gestructureerde bestandswijzigingen voorstelt en een shellhulpmiddel dat opdrachten voorstelt. De toepassing past deze bewerkingen toe of voert ze uit en geeft hun werkelijke resultaten terug, ter ondersteuning van een voortgezette werkwijze voor bewerken en inspecteren.
De aankondiging benadrukt ook de bijstuurbaarheid tijdens programmeren en bruikbare voortgangsberichten gedurende reeksen hulpmiddeloproepen. Definieer wat de taak moet afronden, welke acties beschikbaar zijn en welk bewijs het resultaat zou verifiëren. Vraag voor een wijziging om het betrokken gedrag, de wezenlijke bewerkingen en daadwerkelijk uitgevoerde controles. Vraag voor een document om een concrete versie die op de aangeleverde feiten berust. Een bruikbaar eindresultaat maakt het resultaat en de basis expliciet en houdt voorgestelde acties gescheiden van voltooide bewerkingen.
POST /v1/batchestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldendpoint | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten /v1/chat/completions | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.1:batch | Standaard— |
Veldrequests | Typebatch_item[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldrequests[].custom_id | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.messages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcompletion_window | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 24h | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.model | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai/gpt-5.1:batch, openai/gpt-5.1 | Standaard— |
Veldprovider.only | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai | Standaard— |
Veldprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false, null | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterrepresentation | Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Contract/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | ContractDe aanroeper mag daadwerkelijke JSONL-inhoud in UTF-8 lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel (purpose), input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST. |
Parameterserialization_order | Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste |
Parameteroptional_controls | Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | ContractBody’s voor tekstaanvragen via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-envelop. |
Levenscyclus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · de daadwerkelijke response.id uit het oorspronkelijke aanmaakantwoord; dezelfde gebruiker/sleutel/groep
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00125 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.000125 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00125 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.000125 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.1:batch', 'openai/gpt-5.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.1:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\ninline results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige antwoord- of foutbody. Sla voltooide results[] zonder filtering op als JSONL.
Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. Bij 503 result_pending_check hoort X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende uitkomst nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldresults[].custom_id | Typestring |
Veldresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Veldresults[].error | Typeobject|null |
Veldusage | Typeobject|null |
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldendpoint | Typestring |
Veldstatus | Typestring |
Veldrequest_counts | Typeobject |
Veldresults[].id | Typestring |
Veldresults[].response.status_code | Typeinteger |
Veldresults[].response.request_id | Typestring |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline envelop, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of een conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden. | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeOngeldige API-sleutel. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar. | Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep. |
Antwoord422 · invalid_request_error | VoorwaardeBij Batch worden kosten van het saldo afgeschreven; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep waarvoor kosten van het saldo worden afgeschreven. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsopgave worden berekend. | Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie. |
Antwoord402 · billing_error | VoorwaardeBatch-reservering niet beschikbaar. | Volgende stapLos het toelatingsprobleem op voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord503 · price_unavailable | VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord; vervang de prijzen niet. |
Antwoord503 · api_error | VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord voor herstel van de route. |
Antwoord503 · result_pending_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet worden gecontroleerd; X-Should-Retry:false. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit. |
Antwoord404 · not_found | VoorwaardeDe bewerking voor de Batch-status ontbreekt of is eigendom van een andere identiteit. | Volgende stapGebruik exact de oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.1:batch
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.