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OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)

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OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)

A edição separada GPT-5.4 Pro usa cálculo adicional para raciocínio difícil e trabalho profissional. Aceita texto e imagens e desenvolve uma resposta textual pela interface Responses da OpenAI, com os níveis de esforço medium, high e xhigh.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

GPT-5.4 Pro é a edição Pro separada de GPT-5.4 da OpenAI. Usa computação adicional para trabalhar sobre perguntas difíceis e desenvolver uma resposta mais completa. O modelo aceita texto e imagens e produz texto. Pro faz parte da identidade deste modelo e distingue-se da definição de modo de raciocínio Pro introduzida para os modelos de base GPT-5.6 e GPT-6.

O lançamento da família GPT-5.4 situa o modelo no trabalho profissional complexo, combinando raciocínio e programação com tarefas que envolvem documentos, apresentações e folhas de cálculo. Um exemplo de pedido Pro é comparar várias abordagens de implementação com um conjunto de requisitos interdependentes, identificar as condições que determinam a escolha e produzir uma recomendação explícita. Para uma tarefa documental, forneça a pergunta, o material de origem e os critérios, para que a conclusão tenha uma base clara.

A OpenAI especifica para GPT-5.4 Pro uma janela de contexto de 1 050 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens, com conhecimentos atualizados até 31 de agosto de 2025. As opções suportadas de esforço de raciocínio são medium, high e xhigh; medium é a predefinição. O raciocínio também ocupa espaço em tokens. Organize uma entrada longa em torno do material de origem pertinente e deixe espaço para a análise e o resultado final pedido.

O produtor documenta este modelo Pro apenas na API Responses, suportando interações com o modelo em vários turnos antes da resposta final. Pedidos difíceis podem demorar vários minutos; a OpenAI recomenda execução em segundo plano para evitar tempos-limite de ligação associados à espera síncrona por trabalho longo. Nesse fluxo, a aplicação mantém o identificador da resposta, verifica se o trabalho está em fila de espera ou em curso e obtém o resultado quando é atingido um estado terminal.

A ficha do modelo indica transmissão progressiva, chamadas de funções, pesquisa na Web e em ficheiros, entrada de imagens, ferramentas de geração de imagens e suporte MCP. O conjunto exato de ferramentas do produtor também inclui pesquisa de ferramentas, aplicação de correções e utilização do computador. Estas ferramentas são separadas da saída textual do modelo. As aplicações expõem as operações pertinentes, executam as suas ações e fornecem os resultados reais para continuar o trabalho. A lista de ferramentas específica de GPT-5.4 Pro deve ser usada para esta edição, em vez de se pressupor que todas as funcionalidades de outro modelo GPT-5.4 são idênticas.

Prepare um critério de conclusão claro e uma estrutura de resultado. Para trabalho de engenharia, peça o comportamento afetado, a solução proposta, as dependências que altera e as provas necessárias para a verificar. Para análise, distinga os factos fornecidos, as relações inferidas e as condições por resolver. Identifique o pormenor importante quando uma imagem apoia a pergunta. Um resultado final útil é uma proposta de código concreta, uma nota de decisão ou um plano que ligue as escolhas substanciais ao objetivo e aos materiais originais.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches openai/gpt-5.4-pro:batch

openai/gpt-5.4-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-5.4-pro:batch

Introdução

A edição separada GPT-5.4 Pro usa cálculo adicional para raciocínio difícil e trabalho profissional. Aceita texto e imagens e desenvolve uma resposta textual pela interface Responses da OpenAI, com os níveis de esforço medium, high e xhigh.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
JSON em linha de results[].response.body
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampoendpointTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
/v1/chat/completions
Predefinição—
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/gpt-5.4-pro:batch
Predefinição—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
24h
Predefinição—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
openai/gpt-5.4-pro:batch, openai/gpt-5.4-pro
Predefinição—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
openai
Predefinição—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores e limites
false, null
Predefinição—
Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetrorepresentationContratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parâmetrofile_materialContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST.
Parâmetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetroschema_scopeContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita
Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.03 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.18 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.03 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.18 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de272 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.06 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.27 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Processamento em lote

curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído
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-5.4-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-5.4-pro:batch', 'openai/gpt-5.4-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.4-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.

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Processamento em lote

JSON em linha de results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Verificar o estado da tarefa
curl · estado da operação original
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
Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.

Se for necessário verificar a resposta original

Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.

Campos da resposta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo.Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio.
Resposta401 · authentication_errorCondiçãoChave de API inválida.Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · permission_errorCondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · invalid_request_errorCondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada.Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo.
Resposta422 · price_unavailableCondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote.Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família.
Resposta402 · billing_errorCondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · price_unavailableCondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · api_errorCondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · result_pending_checkCondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false.Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original.
Resposta404 · not_foundCondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade.Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-pro:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.4-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-pro:batch: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Que limites se aplicam?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.4-pro:batch: requests.min_items: 1

Mais detalhes

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