OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
GPT-6.1 Sol to model rozumujący OpenAI do złożonego programowania, używania komputera i profesjonalnej analizy. Przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst, z kontekstem 1 050 000 tokenów i ustawieniami nakładu na rozumowanie, które budują odpowiedź z dostarczonych dowodów i obserwacji narzędzi.
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-6.1 Sol to model rozumujący OpenAI do złożonego programowania, używania komputera i pracy profesjonalnej. Następuje po GPT-6 Sol i oferuje zrównoważony profil do wymagających zadań potrzebujących znacznej analizy. Model producenta przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst, w tym wyjaśnienia, kod i uporządkowane wyniki. Ten standardowy profil pozostaje odrębny od trybu rozumowania Pro i od GPT-6 Sol.
Przygotowanie zadania i wejścia
W zadaniu programistycznym podaj odpowiedni kod, oczekiwane zachowanie, zaobserwowany błąd i kontrakty, które zmiana musi zachować. Określ końcowy artefakt oraz warunki potwierdzające zakończenie. Praktyczny opis brzmi: „Porównaj te dwie implementacje z wymaganiami, wskaż zależności, na które wpływa każda z nich, i zwróć ukierunkowaną poprawkę wraz z dowodami, które ją uzasadniają”. Zadanie repozytoryjne powinno zachowywać widoczne nazwy plików i granice modułów w kolejnych krokach.
Dla profesjonalnej analizy nazwij źródła i decyzję do podjęcia. Określ kryteria porównania, wymaganą terminologię i sposób traktowania brakujących informacji. Jeśli obraz zawiera dowody, wskaż, czy jest wykresem, diagramem czy stanem interfejsu oraz który szczegół ma znaczenie. Poproś, aby wynik odróżniał ustalenie widoczne lub poparte źródłem od interpretacji.
Kontekst i rozumowanie
OpenAI wymienia kontekst 1 050 000 tokenów, maksymalne wejście 922 000 tokenów i maksymalne wyjście 128 000 tokenów. Udokumentowana granica wiedzy to 30 kwietnia 2026 r. Rozumowanie zajmuje miejsce razem z materiałem źródłowym i widoczną odpowiedzią; wyczerpanie budżetu generowanej odpowiedzi może pozostawić odpowiedź niepełną. Przygotuj istotny kontekst i pozostaw miejsce na analizę oraz końcowy artefakt zamiast traktować limit wejścia jako cały budżet zadania.
Dokładnie ten model obsługuje nakład na rozumowanie low, medium, high, xhigh i max, z medium jako wartością domyślną. Nie obsługuje none ani minimal. Nakład kontroluje ilość zastosowanego rozumowania, natomiast tryb standardowy i Pro opisują odrębny wybór sposobu wykonania. Określ odpowiedź niezależnie od tej głębokości: zmianę kodu, notatkę decyzyjną, procedurę lub określony rekord.
Interfejsy i narzędzia
Producent używa Responses do wywoływania narzędzi; jego interfejs Chat Completions przyjmuje żądania GPT-6.1 Sol bez narzędzi. Karta modelu wymienia Structured Outputs, strumieniowanie i wywoływanie funkcji, a także wyszukiwanie w sieci i plikach, narzędzia generowania obrazów, interpreter kodu, narzędzia powłoki i poprawek, umiejętności, używanie komputera, połączenia MCP oraz wyszukiwanie narzędzi. Bezpośrednie wyjście modelu pozostaje tekstem, podczas gdy narzędzie generowania obrazów tworzy osobny artefakt.
Otaczająca aplikacja dostarcza i wykonuje operacje oraz zwraca obserwacje. Zachowuj powiązanie każdego wyniku z jego wywołaniem i źródłem, aby kontynuowane zadanie korzystało z rzeczywistych dowodów. Poradnik rodziny GPT-6 opisuje również asynchroniczną pracę narzędzi, zmianę kierunku w trakcie tury, zachowane rozumowanie i kompaktowanie kontekstu na potrzeby dłuższych przepływów; są to możliwości przepływu producenta, a nie założenie, że każde zwykłe żądanie je aktywuje.
Przydatne wyniki
Określ warunki zakończenia zadania i dowody potrzebne do wniosku. Dla kodu sprawdź implementację i zwróć rzeczywiste obserwacje z walidacji. Dla dokumentów poproś o wskazanie w odpowiedzi końcowej dostarczonych faktów, założeń i nierozstrzygniętych pytań. Przydatnym wynikiem jest tekstowy lub kodowy artefakt do przeglądu, powiązany z pierwotnym celem i źródłami, z zachowaniem dokładnego profilu GPT-6.1 Sol.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch
openai/gpt-6.1-sol:batchStart
GPT-6.1 Sol to model rozumujący OpenAI do złożonego programowania, używania komputera i profesjonalnej analizy. Przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst, z kontekstem 1 050 000 tokenów i ustawieniami nakładu na rozumowanie, które budują odpowiedź z dostarczonych dowodów i obserwacji narzędzi.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Poleendpoint | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity /v1/chat/completions | Domyślnie— |
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-6.1-sol:batch | Domyślnie— |
Polerequests | Typbatch_item[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polerequests[].custom_id | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polerequests[].body.messages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polecompletion_window | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 24h | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polerequests[].body.model | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai/gpt-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol | Domyślnie— |
Poleprovider.only | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity openai | Domyślnie— |
Poleprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false, null | Domyślnie— |
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrepresentation | Kontraktrequests[] bezpośrednio w żądaniu; każdy element zawiera custom_id i body |
Parametrrequest_endpoint_profile | Kontrakt/v1/chat/completions |
Parametrfile_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. |
Parametrserialization_order | Kontraktendpoint, model, provider (jeśli podano), completion_window (jeśli podano), requests na końcu |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_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 $0.002 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.01 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0001 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0025 / 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 włącznie272 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.002 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.01 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0001 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0025 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż272 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.015 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0002 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.005 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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.
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Batch
JSON bezpośrednio w results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Sprawdź status zadania
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 |
|---|---|
Poleresults[].custom_id | Typstring |
Poleresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Poleresults[].error | Typobject|null |
Poleusage | Typobject|null |
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poleendpoint | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Polerequest_counts | Typobject |
Poleresults[].id | Typstring |
Poleresults[].response.status_code | Typinteger |
Poleresults[].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-6.1-sol:batch
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:text→text- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/batches·openai/gpt-6.1-sol:batch:requests.min_items:1