Source: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/ Language: pl # OpenAI: GPT-5.1 (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5.1 (batch)](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/) GPT-5.1 łączy programowanie i pracę agentów z adaptacyjnym rozumowaniem. Przyjmuje tekst i obrazy i może opracować zmianę kodu, dokument lub wynik pracy z narzędziami, z ustawieniem bez rozumowania dla zadań niewymagających głębszej analizy. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-1-u003a-batch/#method-0) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. GPT-5.1 to uniwersalny model OpenAI do programowania i zadań agentów z konfigurowalnym rozumowaniem. Przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst. Opis wydania dla programistów przedstawia rozumowanie adaptacyjne: model zmienia ilość pracy poświęcanej analizie zależnie od złożoności zadania. Bazowa edycja GPT-5.1 jest odrębna od edycji Chat i Codex w tej samej rodzinie. W programowaniu dostarcz zamierzone zachowanie, właściwe pliki i ograniczenia, które proponowana zmiana musi zachować. Przykładowe polecenie to zbadanie sposobu obsługi wejścia przez komponent, wskazanie zależności wymagającej uwagi i opracowanie celowanej zmiany z jasnym wyjaśnieniem. W zadaniu dokumentowym dostarcz oryginalne materiały i wymagane fakty oraz wskaż docelowego czytelnika, a następnie poproś o zredagowany fragment lub analizę z określonymi sekcjami. Producent dokumentuje ustawienie bez rozumowania dla zadań niewymagających głębszej analizy oraz poziomy nakładu na rozumowanie low, medium i high; domyślne jest none. Opis wydania zaleca dobór poziomu rozumowania do złożoności zadania. Pozwala to aplikacji odróżnić proste wydobycie danych lub krótką odpowiedź od zadania obejmującego kilka zależnych warunków, bez zmiany tożsamości modelu bazowego. Karta modelu OpenAI określa okno kontekstu o wielkości 400 000 tokenów, maksymalny limit wyjścia 128 000 tokenów i datę graniczną wiedzy 30 września 2024 r. Rozumowanie zajmuje przestrzeń wraz z wejściem i odpowiedzią końcową. Porządkuj długie żądanie wokół użytecznych dowodów i kryteriów sukcesu. Jeśli obraz dostarcza informacji do zadania, wskaż właściwy diagram, stan interfejsu lub szczegół i dołącz pisemny kontekst potrzebny do interpretacji. Karta modelu wymienia interfejsy Responses, Chat Completions i Batch, strumieniowanie, Structured Outputs, wywoływanie funkcji, pliki i obrazy na wejściu, wyszukiwanie w sieci i plikach oraz buforowanie promptów. Aktualna dokumentacja buforowania obejmuje dla tego modelu opcjonalne wydłużone przechowywanie do 24 godzin. Producent wymienia również generowanie obrazów, wykonywanie kodu, operacje stosowania poprawek i połączenia MCP. Opis wydania dla programistów dokumentuje narzędzie poprawek proponujące uporządkowane zmiany plików i narzędzie shell proponujące polecenia. Aplikacja stosuje lub wykonuje te operacje i zwraca ich rzeczywiste wyniki, wspierając proces ciągłego edytowania i sprawdzania. Opis wydania podkreśla także możliwość korygowania kierunku programowania i użyteczne aktualizacje podczas sekwencji wywołań narzędzi. Określ, co zadanie powinno ukończyć, jakie działania są dostępne i jakie dowody zweryfikowałyby wynik. Dla zmiany poproś o zachowanie, którego dotyczy, istotne edycje i kontrole faktycznie wykonane. Dla dokumentu poproś o konkretną wersję powiązaną z dostarczonymi faktami. Użyteczny wynik końcowy jasno przedstawia rezultat i jego podstawę, oddzielając proponowane działania od wykonanych operacji. **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.1:batch` [`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches) OpenAI /`openai/gpt-5.1:batch` ### Start GPT-5.1 łączy programowanie i pracę agentów z adaptacyjnym rozumowaniem. Przyjmuje tekst i obrazy i może opracować zmianę kodu, dokument lub wynik pracy z narzędziami, z ustawieniem bez rozumowania dla zadań niewymagających głębszej analizy. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` Wejście `text` Wyjście `text` Format wyjściowy JSON bezpośrednio w results\[\].response.body | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`endpoint` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity /v1/chat/completions | Domyślnie— | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.1:batch | Domyślnie— | | Pole`requests` | Typ`batch_item[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`requests[].custom_id` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`completion_window` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 24h | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`requests[].body.model` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai/gpt-5.1:batch, openai/gpt-5.1 | Domyślnie— | | Pole`provider.only` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai | Domyślnie— | | Pole`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false, null | Domyślnie— | Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktendpoint, model, requests | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`representation` | Kontraktrequests\[\] bezpośrednio w żądaniu; każdy element zawiera custom\_id i body | | Parametr`request_endpoint_profile` | Kontrakt/v1/chat/completions | | Parametr`file_material` | KontraktWywołujący może lokalnie wczytać rzeczywisty plik JSONL w kodowaniu UTF-8 do requests\[\]. Nie używa się przeznaczenia przesyłanego pliku, input\_file\_id ani odwołania do pliku. Brak materiałów klienta lub ich pusta zawartość zatrzymują przygotowanie przed POST. | | Parametr`serialization_order` | Kontraktendpoint, model, provider (jeśli podano), completion\_window (jeśli podano), requests na końcu | | Parametr`optional_controls` | Kontraktprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parametr`schema_scope` | KontraktTreści żądań tekstowych Chat Completions w udokumentowanej strukturze Batch z danymi bezpośrednio w żądaniu. | Cykl życia: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · Rzeczywista wartość response.id zwrócona przy pierwotnym utworzeniu; ten sam użytkownik, klucz i grupa ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) Wycena jawnej pamięci podręcznej Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji. | Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00125** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.01** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.000125** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | | KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00125** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.01** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.000125** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Batch curl · zachowany zestaw danych testowychPython HTTP · rzeczywisty JSONL klientaPython · zapisz każdy ukończony wynik ```bash set -eu : "${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/gpt-5.1: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/gpt-5.1:batch', 'openai/gpt-5.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.1: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. ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · Batch JSON bezpośrednio w results\[\].response.body - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Sprawdź status zadania curl · status pierwotnej operacji ```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 ``` ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj pełny pierwotny JSON stanu, każdy wynik i custom\_id oraz pełną treść odpowiedzi lub błędu. Zapisz ukończone wyniki z results\[\] jako JSONL bez filtrowania. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj pierwotny identyfikator operacji. Odpowiedź 503 result\_pending\_check zawiera X-Should-Retry:false; nigdy nie wysyłaj ponownie pierwotnego żądania Batch, którego wynik jest nieznany. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`results[].custom_id` | Typstring | | Pole`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`results[].error` | Typobject\|null | | Pole`usage` | Typobject\|null | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`endpoint` | Typstring | | Pole`status` | Typstring | | Pole`request_counts` | Typobject | | Pole`results[].id` | Typstring | | Pole`results[].response.status_code` | Typinteger | | Pole`results[].response.request_id` | Typstring | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowa udokumentowana struktura z danymi bezpośrednio w żądaniu, zduplikowane klucze, problem z tożsamością elementu lub konflikt ze skonfigurowanymi możliwościami modelu. | Następny krokPopraw wskazane pola przed wysłaniem jakiegokolwiek nowego żądania. | | Odpowiedź401 · `authentication_error` | WarunekNieprawidłowy klucz API. | Następny krokUżyj autoryzowanego klucza Ailoot. | | Odpowiedź403 · `permission_error` | WarunekGrupa Batch jest niedostępna. | Następny krokSprawdź uprawnienia klucza i grupy. | | Odpowiedź422 · `invalid_request_error` | WarunekBatch korzysta z rozliczania z salda; utworzenie w ramach subskrypcji jest odrzucane. | Następny krokUżyj autoryzowanej grupy rozliczanej z salda. | | Odpowiedź422 · `price_unavailable` | WarunekNie można wycenić danych wejściowych Batch. | Następny krokZachowaj odpowiedź; użyj danych wejściowych udokumentowanych dla tej rodziny API. | | Odpowiedź402 · `billing_error` | WarunekRezerwa dla Batch jest niedostępna. | Następny krokRozwiąż problem dopuszczenia żądania przed wysłaniem nowego. | | Odpowiedź503 · `price_unavailable` | WarunekCena metody Batch lub stawki natywne są niedostępne. | Następny krokZachowaj odpowiedź; nie zastępuj cen innymi. | | Odpowiedź503 · `api_error` | WarunekDokładna trasa dostawcy jest niedostępna. | Następny krokZachowaj odpowiedź na potrzeby naprawy trasy. | | Odpowiedź503 · `result_pending_check` | WarunekPierwotny wynik wymaga sprawdzenia; X-Should-Retry:false. | Następny krokZachowaj pierwotny operation\_id/id i odczytuj stan operacji; nigdy nie powtarzaj pierwotnego POST. | | Odpowiedź404 · `not_found` | WarunekOperacja sprawdzania stanu Batch nie istnieje lub należy do innej tożsamości. | Następny krokUżyj dokładnego pierwotnego id oraz tego samego użytkownika, klucza i grupy. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`openai/gpt-5.1:batch`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.1%3Abatch&fmt=batches) FAQ · OpenAI: GPT-5.1 (batch) Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `text` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/batches` · `openai/gpt-5.1:batch`: `requests.min_items`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.