OpenAI: GPT-5 Mini (batch)
A edição Mini de GPT-5 foi concebida para tarefas bem definidas e pedidos de texto precisos. Aceita texto e imagens e devolve texto, sendo útil para extração focada, edições delimitadas, respostas de assistência e etapas mais restritas num processo com agentes.
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 Mini é a edição Mini da família de raciocínio GPT-5 da OpenAI. O fabricante descreve-o como uma escolha para tarefas bem definidas com pedidos de texto precisos e cargas de trabalho de grande volume. Aceita texto e imagens e produz texto. A edição Mini conserva a identidade e as especificações próprias do modelo, em vez de utilizar os limites de GPT-5 Pro ou de um modelo Mini posterior.
Uma aplicação prática é uma operação documental ou de assistência focada. Forneça o material original, as regras a aplicar e o resultado esperado. Um pedido ilustrativo consiste em extrair alguns campos necessários de uma mensagem e redigir uma resposta curta que peça a informação em falta. Defina como representar um valor ausente, que factos devem permanecer inalterados e o tom adequado ao leitor previsto.
Para uma edição delimitada, especifique o excerto a alterar e o objetivo da alteração. Para uma etapa de programação, forneça o código-fonte relevante e o comportamento que uma edição proposta deve afetar. Uma captura de ecrã ou um diagrama pode fornecer contexto visual, com instruções escritas que identifiquem o detalhe importante. Orientações úteis dão ao modelo uma operação e o seu critério de conclusão, em vez de o fazer deduzir todo o processo de trabalho a partir da entrada.
A OpenAI especifica para GPT-5 Mini uma janela de contexto de 400 000 tokens, uma entrada máxima de 272 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens, com conhecimentos atualizados até 31 de maio de 2024. A apresentação de GPT-5 para programadores inclui Mini entre os modelos que suportam controlos de esforço de raciocínio e verbosidade e ferramentas personalizadas. As opções de esforço documentadas da família são minimal, low, medium e high, enquanto a verbosidade controla a quantidade de detalhe na resposta separadamente do raciocínio.
A ficha exata de Mini enumera as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, streaming, Structured Outputs, chamadas de funções, entradas de ficheiros, entrada de imagens e pesquisa na web e em ficheiros. O conjunto de ferramentas enumerado inclui funções, pesquisa na web e em ficheiros, interpretação de código e ligações MCP. A aplicação disponibiliza as suas operações, executa as suas ações e devolve resultados efetivos. Uma resposta estruturada descreve os campos de saída necessários; um pedido de chamada de função propõe uma operação a executar por uma ferramenta.
Utilize um formato final adequado à tarefa delimitada: valores extraídos, um excerto revisto, uma resposta concisa ou uma alteração proposta ao código. Para um processo com várias etapas, passe o resultado relevante ao pedido seguinte e mantenha as regras que o regem. Verifique as afirmações importantes face ao material original e torne explícita qualquer condição por resolver. O resultado pode então apoiar uma ação seguinte específica, sem transformar cada operação focada numa conversa ampla.
Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches openai/gpt-5-mini:batch
openai/gpt-5-mini:batchIntrodução
A edição Mini de GPT-5 foi concebida para tarefas bem definidas e pedidos de texto precisos. Aceita texto e imagens e devolve texto, sendo útil para extração focada, edições delimitadas, respostas de assistência e etapas mais restritas num processo com agentes.
- 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
| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites /v1/chat/completions | Predefinição— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5-mini:batch | Predefinição— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 24h | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites openai/gpt-5-mini:batch, openai/gpt-5-mini | Predefinição— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites openai | Predefinição— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores e limites false, null | Predefinição— |
Parâmetros e ciclo de vida do método
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorepresentation | Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body |
Parâmetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parâmetrofile_material | ContratoQuem 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_order | Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parâmetroschema_scope | ContratoCorpos 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.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.002 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.000025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00025 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.002 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.000025 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · Processamento em lote
set -eu
: "${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-mini: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-mini:batch', 'openai/gpt-5-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-mini: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
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
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
Erros e passos seguintes
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoEstrutura 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_error | CondiçãoChave de API inválida. | Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada. |
Resposta403 · permission_error | CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível. | Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo. |
Resposta422 · invalid_request_error | CondiçãoO 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_unavailable | CondiçãoNão 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_error | CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível. | Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido. |
Resposta503 · price_unavailable | CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis. | Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços. |
Resposta503 · api_error | CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível. | Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota. |
Resposta503 · result_pending_check | CondiçãoO 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_found | CondiçãoA 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-mini:batch
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
FAQ · OpenAI: GPT-5 Mini (batch)
- Que entradas e resultados estão disponíveis?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:text→text- Que campos utiliza o pedido?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Que limites se aplicam?
POST /v1/batches·openai/gpt-5-mini:batch:requests.min_items:1