GPT-4o Mini — небольшая модель семейства GPT-4o от OpenAI для целевых задач. Она принимает текст и изображения и создаёт текст, включая Structured Outputs. Модель полезна, когда приложению нужен краткий ответ на точно заданный запрос: извлечение полей, подготовка ответа по предоставленным справочным материалам или выполнение ограниченного этапа более крупного процесса.
Для ответа службы поддержки предоставьте входящее сообщение, нужные выдержки из правил и уже установленные в беседе факты. Запросите краткий вариант ответа и укажите, каких сведений ещё не хватает от отправителя. Для извлечения данных из документов определите поля, объясните обработку отсутствующих значений и сохраняйте метку, связывающую каждый результат с источником. Этот подход также позволяет получить классификацию, отредактированный фрагмент или объяснение небольшой правки кода, не подменяя моделью окружающую логику приложения.
Производитель указывает контекстное окно 128 000 токенов, максимальный вывод 16 384 токена и границу знаний 1 октября 2023 года. Исходные материалы, беседа и сгенерированный вывод занимают этот контекст вместе. Сохраняйте видимость важных ранее установленных фактов и называйте требуемый итоговый материал. GPT-4o Mini — отдельная небольшая модель, а не режим длины вывода полного GPT-4o; её собственная идентичность и возможности должны определять задачу, даже если некоторые характеристики двух моделей совпадают.
Изображения могут предоставлять скриншот, страницу документа, фотографию или схему. Визуальный процесс OpenAI принимает PNG, JPEG, WebP и неанимированный GIF с детализацией low, high или auto для этого семейства. Более высокая детализация использует обработку изображения по фрагментам. Важные подписи должны быть читаемыми и правильно ориентированными; объясняйте, какая часть изображения нужна для ответа. Тонкие пространственные связи, точный подсчёт объектов, необычные проекции и некоторые нелатинские тексты относятся к документированным трудностям. Целевой вопрос облегчает сравнение визуального ответа с исходными данными. В документированном визуальном процессе OpenAI общий объём запроса ограничен 512 MB, и запрос может содержать до 1 500 изображений; изображения и текст также должны помещаться в контекст модели.
Файловый процесс производителя передаёт модели с визуальными возможностями извлечённый текст и изображения страниц PDF. Другие офисные и текстовые файлы дают извлечённый текст, поэтому для их встроенных изображений и графиков нужно представление в PDF, если эти визуальные элементы важны. Дополнительная обработка таблиц использует максимум первые 1 000 строк каждого листа. Каждый файл должен быть меньше 50 MB, общий допустимый объём файлов в запросе — 50 MB. Chat Completions принимает файловые части PDF; документированный процесс Responses поддерживает более широкий набор форматов. Сохраняйте в материалах для извлечения идентификаторы страниц, строк или разделов.
Потоковая передача возвращает текст постепенно. Structured Outputs ограничивает завершённый ответ поддерживаемым подмножеством JSON Schema, тогда как запрос режима JSON обеспечивает только корректный JSON. Назовите обязательные поля и разрешённые значения, включая явное представление отсутствующих данных. Приложения должны отдельно обрабатывать отказы и незавершённые ответы. Схема может сделать материал пригодным для следующего этапа, но значения должны отражать фактический источник, а не выдуманное заполнение пустого поля.
GPT-4o Mini поддерживает вызов функций и процессы производителя с инструментами веб-поиска, поиска по файлам, интерпретации кода и подключениями MCP. Опишите доступную функцию, дайте приложению выполнить запрошенную операцию и вернуть наблюдение, прежде чем модель подготовит последующий ответ. OpenAI также поддерживает отдельный инструмент генерации изображений в настроенном процессе Responses. Созданные им изображения — самостоятельные материалы; собственный документированный вывод модели остаётся текстом. Поиск и инструменты — настроенные действия, а не доказательство того, что каждый ответ обращался к актуальной информации.
Predicted Outputs поддерживает повторную генерацию преимущественно известного документа или файла кода с небольшой правкой. Предоставьте прежнее содержание и точное изменение, затем сравните полученный материал с запросом. Этот путь поддерживает только текст и не сочетается с вызовом функций; logprobs, max_completion_tokens и ряд других параметров также исключены. Обычный запрос с инструментами — другой путь, если ответ зависит от нового поиска или вычисления.
OpenAI документирует дообучение этой модели и описывает использование выводов более крупной модели для обучения небольшой GPT-4o Mini специализированной задаче. Такой процесс дистилляции создаёт настроенную модель; он не меняет идентичность обычного ответа Mini. В обычном запросе определите задачу и формат вывода ясными примерами, затем целевым уточняющим сообщением доработайте тот же результат. Полезный итоговый материал сохраняет связь с фактами источника, предполагаемым читателем и использующим его этапом приложения.
", "aboutText": "GPT-4o Mini — небольшая модель семейства GPT-4o от OpenAI для целевых задач. Она принимает текст и изображения и создаёт текст, включая Structured Outputs. Модель полезна, когда приложению нужен краткий ответ на точно заданный запрос: извлечение полей, подготовка ответа по предоставленным справочным материалам или выполнение ограниченного этапа более крупного процесса.\n\nДля ответа службы поддержки предоставьте входящее сообщение, нужные выдержки из правил и уже установленные в беседе факты. Запросите краткий вариант ответа и укажите, каких сведений ещё не хватает от отправителя. Для извлечения данных из документов определите поля, объясните обработку отсутствующих значений и сохраняйте метку, связывающую каждый результат с источником. Этот подход также позволяет получить классификацию, отредактированный фрагмент или объяснение небольшой правки кода, не подменяя моделью окружающую логику приложения.\n\nПроизводитель указывает контекстное окно 128 000 токенов, максимальный вывод 16 384 токена и границу знаний 1 октября 2023 года. Исходные материалы, беседа и сгенерированный вывод занимают этот контекст вместе. Сохраняйте видимость важных ранее установленных фактов и называйте требуемый итоговый материал. GPT-4o Mini — отдельная небольшая модель, а не режим длины вывода полного GPT-4o; её собственная идентичность и возможности должны определять задачу, даже если некоторые характеристики двух моделей совпадают.\n\nИзображения могут предоставлять скриншот, страницу документа, фотографию или схему. Визуальный процесс OpenAI принимает PNG, JPEG, WebP и неанимированный GIF с детализацией low, high или auto для этого семейства. Более высокая детализация использует обработку изображения по фрагментам. Важные подписи должны быть читаемыми и правильно ориентированными; объясняйте, какая часть изображения нужна для ответа. Тонкие пространственные связи, точный подсчёт объектов, необычные проекции и некоторые нелатинские тексты относятся к документированным трудностям. Целевой вопрос облегчает сравнение визуального ответа с исходными данными. В документированном визуальном процессе OpenAI общий объём запроса ограничен 512 MB, и запрос может содержать до 1 500 изображений; изображения и текст также должны помещаться в контекст модели.\n\nФайловый процесс производителя передаёт модели с визуальными возможностями извлечённый текст и изображения страниц PDF. Другие офисные и текстовые файлы дают извлечённый текст, поэтому для их встроенных изображений и графиков нужно представление в PDF, если эти визуальные элементы важны. Дополнительная обработка таблиц использует максимум первые 1 000 строк каждого листа. Каждый файл должен быть меньше 50 MB, общий допустимый объём файлов в запросе — 50 MB. Chat Completions принимает файловые части PDF; документированный процесс Responses поддерживает более широкий набор форматов. Сохраняйте в материалах для извлечения идентификаторы страниц, строк или разделов.\n\nПотоковая передача возвращает текст постепенно. Structured Outputs ограничивает завершённый ответ поддерживаемым подмножеством JSON Schema, тогда как запрос режима JSON обеспечивает только корректный JSON. Назовите обязательные поля и разрешённые значения, включая явное представление отсутствующих данных. Приложения должны отдельно обрабатывать отказы и незавершённые ответы. Схема может сделать материал пригодным для следующего этапа, но значения должны отражать фактический источник, а не выдуманное заполнение пустого поля.\n\nGPT-4o Mini поддерживает вызов функций и процессы производителя с инструментами веб-поиска, поиска по файлам, интерпретации кода и подключениями MCP. Опишите доступную функцию, дайте приложению выполнить запрошенную операцию и вернуть наблюдение, прежде чем модель подготовит последующий ответ. OpenAI также поддерживает отдельный инструмент генерации изображений в настроенном процессе Responses. Созданные им изображения — самостоятельные материалы; собственный документированный вывод модели остаётся текстом. Поиск и инструменты — настроенные действия, а не доказательство того, что каждый ответ обращался к актуальной информации.\n\nPredicted Outputs поддерживает повторную генерацию преимущественно известного документа или файла кода с небольшой правкой. Предоставьте прежнее содержание и точное изменение, затем сравните полученный материал с запросом. Этот путь поддерживает только текст и не сочетается с вызовом функций; logprobs, max_completion_tokens и ряд других параметров также исключены. Обычный запрос с инструментами — другой путь, если ответ зависит от нового поиска или вычисления.\n\nOpenAI документирует дообучение этой модели и описывает использование выводов более крупной модели для обучения небольшой GPT-4o Mini специализированной задаче. Такой процесс дистилляции создаёт настроенную модель; он не меняет идентичность обычного ответа Mini. В обычном запросе определите задачу и формат вывода ясными примерами, затем целевым уточняющим сообщением доработайте тот же результат. Полезный итоговый материал сохраняет связь с фактами источника, предполагаемым читателем и использующим его этапом приложения.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "6085d3b3c74c076386256501002e105e853ec0970ec5341f8023f538887e6b7e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "openai/gpt-4o-mini:batchGPT-4o Mini выполняет целевые задачи с текстом и изображениями, включая извлечение данных из документов, краткие ответы и вызовы инструментов приложения. Контекст 128 000 токенов и Structured Outputs поддерживают повторяемые процессы с ясно определённым результатом.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
GPT-4o Mini — небольшая модель семейства GPT-4o от OpenAI для целевых задач. Она принимает текст и изображения и создаёт текст, включая Structured Outputs. Модель полезна, когда приложению нужен краткий ответ на точно заданный запрос: извлечение полей, подготовка ответа по предоставленным справочным материалам или выполнение ограниченного этапа более крупного процесса.
Для ответа службы поддержки предоставьте входящее сообщение, нужные выдержки из правил и уже установленные в беседе факты. Запросите краткий вариант ответа и укажите, каких сведений ещё не хватает от отправителя. Для извлечения данных из документов определите поля, объясните обработку отсутствующих значений и сохраняйте метку, связывающую каждый результат с источником. Этот подход также позволяет получить классификацию, отредактированный фрагмент или объяснение небольшой правки кода, не подменяя моделью окружающую логику приложения.
Производитель указывает контекстное окно 128 000 токенов, максимальный вывод 16 384 токена и границу знаний 1 октября 2023 года. Исходные материалы, беседа и сгенерированный вывод занимают этот контекст вместе. Сохраняйте видимость важных ранее установленных фактов и называйте требуемый итоговый материал. GPT-4o Mini — отдельная небольшая модель, а не режим длины вывода полного GPT-4o; её собственная идентичность и возможности должны определять задачу, даже если некоторые характеристики двух моделей совпадают.
Изображения могут предоставлять скриншот, страницу документа, фотографию или схему. Визуальный процесс OpenAI принимает PNG, JPEG, WebP и неанимированный GIF с детализацией low, high или auto для этого семейства. Более высокая детализация использует обработку изображения по фрагментам. Важные подписи должны быть читаемыми и правильно ориентированными; объясняйте, какая часть изображения нужна для ответа. Тонкие пространственные связи, точный подсчёт объектов, необычные проекции и некоторые нелатинские тексты относятся к документированным трудностям. Целевой вопрос облегчает сравнение визуального ответа с исходными данными. В документированном визуальном процессе OpenAI общий объём запроса ограничен 512 MB, и запрос может содержать до 1 500 изображений; изображения и текст также должны помещаться в контекст модели.
Файловый процесс производителя передаёт модели с визуальными возможностями извлечённый текст и изображения страниц PDF. Другие офисные и текстовые файлы дают извлечённый текст, поэтому для их встроенных изображений и графиков нужно представление в PDF, если эти визуальные элементы важны. Дополнительная обработка таблиц использует максимум первые 1 000 строк каждого листа. Каждый файл должен быть меньше 50 MB, общий допустимый объём файлов в запросе — 50 MB. Chat Completions принимает файловые части PDF; документированный процесс Responses поддерживает более широкий набор форматов. Сохраняйте в материалах для извлечения идентификаторы страниц, строк или разделов.
Потоковая передача возвращает текст постепенно. Structured Outputs ограничивает завершённый ответ поддерживаемым подмножеством JSON Schema, тогда как запрос режима JSON обеспечивает только корректный JSON. Назовите обязательные поля и разрешённые значения, включая явное представление отсутствующих данных. Приложения должны отдельно обрабатывать отказы и незавершённые ответы. Схема может сделать материал пригодным для следующего этапа, но значения должны отражать фактический источник, а не выдуманное заполнение пустого поля.
GPT-4o Mini поддерживает вызов функций и процессы производителя с инструментами веб-поиска, поиска по файлам, интерпретации кода и подключениями MCP. Опишите доступную функцию, дайте приложению выполнить запрошенную операцию и вернуть наблюдение, прежде чем модель подготовит последующий ответ. OpenAI также поддерживает отдельный инструмент генерации изображений в настроенном процессе Responses. Созданные им изображения — самостоятельные материалы; собственный документированный вывод модели остаётся текстом. Поиск и инструменты — настроенные действия, а не доказательство того, что каждый ответ обращался к актуальной информации.
Predicted Outputs поддерживает повторную генерацию преимущественно известного документа или файла кода с небольшой правкой. Предоставьте прежнее содержание и точное изменение, затем сравните полученный материал с запросом. Этот путь поддерживает только текст и не сочетается с вызовом функций; logprobs, max_completion_tokens и ряд других параметров также исключены. Обычный запрос с инструментами — другой путь, если ответ зависит от нового поиска или вычисления.
OpenAI документирует дообучение этой модели и описывает использование выводов более крупной модели для обучения небольшой GPT-4o Mini специализированной задаче. Такой процесс дистилляции создаёт настроенную модель; он не меняет идентичность обычного ответа Mini. В обычном запросе определите задачу и формат вывода ясными примерами, затем целевым уточняющим сообщением доработайте тот же результат. Полезный итоговый материал сохраняет связь с фактами источника, предполагаемым читателем и использующим его этапом приложения.
POST /v1/batchestexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеendpoint | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения /v1/chat/completions | По умолчанию— |
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения openai/gpt-4o-mini:batch | По умолчанию— |
Полеrequests | Типbatch_item[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеrequests[].custom_id | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.messages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеcompletion_window | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения 24h | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.model | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения openai/gpt-4o-mini:batch, openai/gpt-4o-mini | По умолчанию— |
Полеprovider.only | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения openai | По умолчанию— |
Полеprovider.allow_fallbacks | Типboolean|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false, null | По умолчанию— |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактendpoint, model, requests |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрrepresentation | КонтрактВстроенный массив requests[]; у каждого элемента есть custom_id и body |
Параметрrequest_endpoint_profile | Контракт/v1/chat/completions |
Параметрfile_material | КонтрактВызывающая сторона может локально прочитать фактический JSONL в UTF-8 и поместить его в requests[]. Назначение загрузки, input_file_id и ссылка на файл не используются. Отсутствующий или пустой материал клиента останавливает подготовку до POST. |
Параметрserialization_order | Контрактendpoint, model, provider (если указан), completion_window (если указан), requests — последним |
Параметрoptional_controls | Контрактprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Параметрschema_scope | КонтрактТела текстовых запросов Chat Completions в документированной встроенной оболочке Batch. |
Жизненный цикл: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Фактический response.id исходного ответа на создание; тот же пользователь, ключ и группа
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0006 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000075 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0006 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000075 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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-4o-mini: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-4o-mini:batch', 'openai/gpt-4o-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4o-mini: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.\nВстроенный JSON results[].response.body
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\nСохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте полный исходный JSON статуса, каждый результат и custom_id, а также полное тело ответа или ошибки. Сохраняйте завершённые results[] как JSONL без фильтрации.
Сохраните исходный ID операции. Ответ 503 result_pending_check содержит X-Should-Retry:false; никогда не отправляйте повторно исходный пакет с неизвестным результатом.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеresults[].custom_id | Типstring |
Полеresults[].response.body.choices[].message.content | Типstring|null |
Полеresults[].error | Типobject|null |
Полеusage | Типobject|null |
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеendpoint | Типstring |
Полеstatus | Типstring |
Полеrequest_counts | Типobject |
Полеresults[].id | Типstring |
Полеresults[].response.status_code | Типinteger |
Полеresults[].response.request_id | Типstring |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверный формат документированной встроенной оболочки, повторяющиеся ключи, ошибки идентификации элементов или конфликт настроенных возможностей модели. | Следующий шагИсправьте указанные поля перед любой новой отправкой. |
Ответ401 · authentication_error | УсловиеНедействительный ключ API. | Следующий шагИспользуйте разрешённый ключ Ailoot. |
Ответ403 · permission_error | УсловиеГруппа пакетной обработки недоступна. | Следующий шагПроверьте права доступа ключа и группы. |
Ответ422 · invalid_request_error | УсловиеПакетная обработка оплачивается с баланса; создание по подписке отклоняется. | Следующий шагИспользуйте разрешённую группу с оплатой с баланса. |
Ответ422 · price_unavailable | УсловиеСтоимость входных данных пакета невозможно рассчитать. | Следующий шагСохраните ответ; используйте документированный формат входных данных для этого семейства. |
Ответ402 · billing_error | УсловиеРезерв для пакетной обработки недоступен. | Следующий шагУстраните причину отказа в допуске перед новым запросом. |
Ответ503 · price_unavailable | УсловиеЦена метода пакетной обработки или нативные тарифы недоступны. | Следующий шагСохраните ответ; не подменяйте цены. |
Ответ503 · api_error | УсловиеТочный маршрут поставщика недоступен. | Следующий шагСохраните ответ для исправления маршрута. |
Ответ503 · result_pending_check | УсловиеИсходный результат требует проверки; X-Should-Retry:false. | Следующий шагСохраните исходный operation_id/id и читайте его статус; никогда не повторяйте исходный POST. |
Ответ404 · not_found | УсловиеОперация проверки статуса пакета отсутствует или принадлежит другой учётной записи. | Следующий шагИспользуйте точный исходный id и того же пользователя, ключ и группу. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini:batch
Используйте пути методов, указанные выше.