GPT-4o Mini je majhen model iz družine GPT-4o podjetja OpenAI za osredotočeno delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno s Structured Outputs. Njegova vloga je uporabna, kadar aplikacija potrebuje jedrnat odgovor na natančno določeno zahtevo: izluščanje polj, pripravo odgovora iz predloženega referenčnega gradiva ali izvedbo omejenega koraka v večjem procesu.
Za odgovor podpore predložite prejeto sporočilo, ustrezne odlomke pravil in dejstva, že ugotovljena v pogovoru. Zahtevajte kratek predlagani odgovor in označite informacije, ki jih še potrebujete od pošiljatelja. Pri izluščanju iz dokumentov določite polja, pojasnite obravnavo manjkajočih vrednosti in ohranite oznako, ki vsak rezultat poveže z njegovim virom. Isti pristop lahko pripravi razvrstitev, urejen odlomek ali razlago majhne spremembe kode, ne da bi model obravnavali kot nadomestilo za okoliško logiko aplikacije.
Proizvajalec navaja kontekstno okno 128000 tokenov, največji izhod 16384 tokenov in mejo znanja 1. oktobra 2023. Izvorno gradivo, pogovor in ustvarjeni izhod ta kontekst zasedajo skupaj. Pomembna prejšnja dejstva ohranite vidna in navedite zahtevani končni izdelek. GPT-4o Mini je ločen majhen model in ne način za dolžino izhoda polnega GPT-4o; nalogo morajo voditi njegova lastna identiteta in zmožnosti tudi tam, kjer si modela delita specifikacije.
Slike lahko podajo posnetek zaslona, stran dokumenta, fotografijo ali diagram. Vizualni potek OpenAI sprejema PNG, JPEG, WebP in neanimirani GIF s podrobnostjo low, high ali auto za to družino. Višja podrobnost sledi proizvajalčevi obdelavi slik po ploščicah. Pomembne oznake ohranite čitljive in pokončne ter pojasnite, kateri del slike naj bo podlaga za odgovor. Natančna prostorska razmerja, točno štetje predmetov, nenavadne slikovne projekcije in nekatera nelatinična besedila so dokumentirane težave. Osredotočeno vprašanje omogoča lažjo primerjavo vizualnega odgovora z izvirnimi dokazi. V dokumentiranem vizualnem poteku OpenAI je skupni obseg podatkov zahteve omejen na 512 MB, zahteva pa lahko vsebuje do 1500 slik; slike in besedilo se morajo prilegati tudi kontekstu modela.
Proizvajalčev datotečni potek modelom z vizualnimi zmožnostmi posreduje izluščeno besedilo in slike strani iz PDF. Druge pisarniške in besedilne datoteke prispevajo izluščeno besedilo, zato njihove vdelane slike in grafi potrebujejo predstavitev PDF, kadar so te vizualne vsebine pomembne. Dopolnjevanje preglednic uporablja največ prvih 1000 vrstic vsakega lista. Vsaka datoteka mora biti manjša od 50 MB, skupna omejitev zahteve pa je 50 MB. Chat Completions sprejema datotečne dele PDF; dokumentirani potek Responses sprejema širši nabor formatov datotek. V gradivu za izluščanje ohranite identifikatorje strani, vrstic ali razdelkov.
Pretočno podajanje besedilo vrača postopoma. Structured Outputs dokončani odgovor omeji na podprto podmnožico JSON Schema, zahteva za način JSON pa zagotovi samo veljaven JSON. Poimenujte obvezna polja in dovoljene vrednosti, vključno z izrecno predstavitvijo manjkajočih dokazov. Aplikacije morajo zavrnitve in nepopolne odgovore obravnavati ločeno. Shema lahko izdelek pripravi za naslednjo stopnjo, vrednosti pa morajo še vedno odražati dejanski vir in ne izmišljenega dopolnjevanja praznega polja.
GPT-4o Mini podpira klicanje funkcij in proizvajalčeve poteke z orodji za spletno iskanje, iskanje po datotekah, izvajanje kode z interpreterjem in povezave MCP. Opišite razpoložljivo funkcijo, pustite aplikaciji izvesti zahtevano operacijo in vrniti opažanje, preden model pripravi nadaljnji odgovor. OpenAI podpira tudi ločeno orodje za ustvarjanje slik v nastavljenem poteku Responses. Slike, ki jih ustvari to orodje, so ločeni izdelki; izvirni dokumentirani izhod modela ostaja besedilo. Iskanje in uporaba orodij sta nastavljeni dejavnosti in ne dokaz, da je vsak odgovor uporabil aktualne informacije.
Predicted Outputs podpira ponovno ustvarjanje pretežno znanega dokumenta ali datoteke s kodo z majhno spremembo. Predložite prejšnjo vsebino in natančni popravek, nato nastali izdelek primerjajte s to zahtevo. Pot predikcije podpira samo besedilo in se ne združuje s klicanjem funkcij; izključeni so tudi logprobs, max_completion_tokens in več drugih nastavitev. Običajna zahteva z orodji je druga pot, kadar je odgovor odvisen od svežega iskanja ali izračuna.
OpenAI dokumentira dodatno učenje tega modela in opisuje uporabo izhodov večjega modela za učenje manjšega modela GPT-4o Mini specializirane naloge. Ta potek destilacije ustvari prilagojen model; ne spremeni identitete običajnega odgovora Mini. Pri običajni zahtevi nalogo in obliko izhoda določite z jasnimi primeri, nato z osredotočenim nadaljevanjem popravite isti rezultat. Uporaben končni izdelek ostaja povezan z izvornimi dejstvi, predvidenim bralcem in korakom aplikacije, ki ga obdeluje.
", "aboutText": "GPT-4o Mini je majhen model iz družine GPT-4o podjetja OpenAI za osredotočeno delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno s Structured Outputs. Njegova vloga je uporabna, kadar aplikacija potrebuje jedrnat odgovor na natančno določeno zahtevo: izluščanje polj, pripravo odgovora iz predloženega referenčnega gradiva ali izvedbo omejenega koraka v večjem procesu.\n\nZa odgovor podpore predložite prejeto sporočilo, ustrezne odlomke pravil in dejstva, že ugotovljena v pogovoru. Zahtevajte kratek predlagani odgovor in označite informacije, ki jih še potrebujete od pošiljatelja. Pri izluščanju iz dokumentov določite polja, pojasnite obravnavo manjkajočih vrednosti in ohranite oznako, ki vsak rezultat poveže z njegovim virom. Isti pristop lahko pripravi razvrstitev, urejen odlomek ali razlago majhne spremembe kode, ne da bi model obravnavali kot nadomestilo za okoliško logiko aplikacije.\n\nProizvajalec navaja kontekstno okno 128000 tokenov, največji izhod 16384 tokenov in mejo znanja 1. oktobra 2023. Izvorno gradivo, pogovor in ustvarjeni izhod ta kontekst zasedajo skupaj. Pomembna prejšnja dejstva ohranite vidna in navedite zahtevani končni izdelek. GPT-4o Mini je ločen majhen model in ne način za dolžino izhoda polnega GPT-4o; nalogo morajo voditi njegova lastna identiteta in zmožnosti tudi tam, kjer si modela delita specifikacije.\n\nSlike lahko podajo posnetek zaslona, stran dokumenta, fotografijo ali diagram. Vizualni potek OpenAI sprejema PNG, JPEG, WebP in neanimirani GIF s podrobnostjo low, high ali auto za to družino. Višja podrobnost sledi proizvajalčevi obdelavi slik po ploščicah. Pomembne oznake ohranite čitljive in pokončne ter pojasnite, kateri del slike naj bo podlaga za odgovor. Natančna prostorska razmerja, točno štetje predmetov, nenavadne slikovne projekcije in nekatera nelatinična besedila so dokumentirane težave. Osredotočeno vprašanje omogoča lažjo primerjavo vizualnega odgovora z izvirnimi dokazi. V dokumentiranem vizualnem poteku OpenAI je skupni obseg podatkov zahteve omejen na 512 MB, zahteva pa lahko vsebuje do 1500 slik; slike in besedilo se morajo prilegati tudi kontekstu modela.\n\nProizvajalčev datotečni potek modelom z vizualnimi zmožnostmi posreduje izluščeno besedilo in slike strani iz PDF. Druge pisarniške in besedilne datoteke prispevajo izluščeno besedilo, zato njihove vdelane slike in grafi potrebujejo predstavitev PDF, kadar so te vizualne vsebine pomembne. Dopolnjevanje preglednic uporablja največ prvih 1000 vrstic vsakega lista. Vsaka datoteka mora biti manjša od 50 MB, skupna omejitev zahteve pa je 50 MB. Chat Completions sprejema datotečne dele PDF; dokumentirani potek Responses sprejema širši nabor formatov datotek. V gradivu za izluščanje ohranite identifikatorje strani, vrstic ali razdelkov.\n\nPretočno podajanje besedilo vrača postopoma. Structured Outputs dokončani odgovor omeji na podprto podmnožico JSON Schema, zahteva za način JSON pa zagotovi samo veljaven JSON. Poimenujte obvezna polja in dovoljene vrednosti, vključno z izrecno predstavitvijo manjkajočih dokazov. Aplikacije morajo zavrnitve in nepopolne odgovore obravnavati ločeno. Shema lahko izdelek pripravi za naslednjo stopnjo, vrednosti pa morajo še vedno odražati dejanski vir in ne izmišljenega dopolnjevanja praznega polja.\n\nGPT-4o Mini podpira klicanje funkcij in proizvajalčeve poteke z orodji za spletno iskanje, iskanje po datotekah, izvajanje kode z interpreterjem in povezave MCP. Opišite razpoložljivo funkcijo, pustite aplikaciji izvesti zahtevano operacijo in vrniti opažanje, preden model pripravi nadaljnji odgovor. OpenAI podpira tudi ločeno orodje za ustvarjanje slik v nastavljenem poteku Responses. Slike, ki jih ustvari to orodje, so ločeni izdelki; izvirni dokumentirani izhod modela ostaja besedilo. Iskanje in uporaba orodij sta nastavljeni dejavnosti in ne dokaz, da je vsak odgovor uporabil aktualne informacije.\n\nPredicted Outputs podpira ponovno ustvarjanje pretežno znanega dokumenta ali datoteke s kodo z majhno spremembo. Predložite prejšnjo vsebino in natančni popravek, nato nastali izdelek primerjajte s to zahtevo. Pot predikcije podpira samo besedilo in se ne združuje s klicanjem funkcij; izključeni so tudi logprobs, max_completion_tokens in več drugih nastavitev. Običajna zahteva z orodji je druga pot, kadar je odgovor odvisen od svežega iskanja ali izračuna.\n\nOpenAI dokumentira dodatno učenje tega modela in opisuje uporabo izhodov večjega modela za učenje manjšega modela GPT-4o Mini specializirane naloge. Ta potek destilacije ustvari prilagojen model; ne spremeni identitete običajnega odgovora Mini. Pri običajni zahtevi nalogo in obliko izhoda določite z jasnimi primeri, nato z osredotočenim nadaljevanjem popravite isti rezultat. Uporaben končni izdelek ostaja povezan z izvornimi dejstvi, predvidenim bralcem in korakom aplikacije, ki ga obdeluje.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "d4e2bde0e8e700986883dd506c797d6e00767125029dbb938a5029f8b6aff460", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sl", "methods": [ { "html": "openai/gpt-4o-mini:batchGPT-4o Mini obravnava osredotočene naloge z besedilom in slikami, vključno z izluščanjem iz dokumentov, jedrnatimi odgovori in klici orodij aplikacije. Njegov kontekst 128000 tokenov in Structured Outputs podpirata ponovljive poteke dela z jasno določenim rezultatom.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GPT-4o Mini je majhen model iz družine GPT-4o podjetja OpenAI za osredotočeno delo. Sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo, vključno s Structured Outputs. Njegova vloga je uporabna, kadar aplikacija potrebuje jedrnat odgovor na natančno določeno zahtevo: izluščanje polj, pripravo odgovora iz predloženega referenčnega gradiva ali izvedbo omejenega koraka v večjem procesu.
Za odgovor podpore predložite prejeto sporočilo, ustrezne odlomke pravil in dejstva, že ugotovljena v pogovoru. Zahtevajte kratek predlagani odgovor in označite informacije, ki jih še potrebujete od pošiljatelja. Pri izluščanju iz dokumentov določite polja, pojasnite obravnavo manjkajočih vrednosti in ohranite oznako, ki vsak rezultat poveže z njegovim virom. Isti pristop lahko pripravi razvrstitev, urejen odlomek ali razlago majhne spremembe kode, ne da bi model obravnavali kot nadomestilo za okoliško logiko aplikacije.
Proizvajalec navaja kontekstno okno 128000 tokenov, največji izhod 16384 tokenov in mejo znanja 1. oktobra 2023. Izvorno gradivo, pogovor in ustvarjeni izhod ta kontekst zasedajo skupaj. Pomembna prejšnja dejstva ohranite vidna in navedite zahtevani končni izdelek. GPT-4o Mini je ločen majhen model in ne način za dolžino izhoda polnega GPT-4o; nalogo morajo voditi njegova lastna identiteta in zmožnosti tudi tam, kjer si modela delita specifikacije.
Slike lahko podajo posnetek zaslona, stran dokumenta, fotografijo ali diagram. Vizualni potek OpenAI sprejema PNG, JPEG, WebP in neanimirani GIF s podrobnostjo low, high ali auto za to družino. Višja podrobnost sledi proizvajalčevi obdelavi slik po ploščicah. Pomembne oznake ohranite čitljive in pokončne ter pojasnite, kateri del slike naj bo podlaga za odgovor. Natančna prostorska razmerja, točno štetje predmetov, nenavadne slikovne projekcije in nekatera nelatinična besedila so dokumentirane težave. Osredotočeno vprašanje omogoča lažjo primerjavo vizualnega odgovora z izvirnimi dokazi. V dokumentiranem vizualnem poteku OpenAI je skupni obseg podatkov zahteve omejen na 512 MB, zahteva pa lahko vsebuje do 1500 slik; slike in besedilo se morajo prilegati tudi kontekstu modela.
Proizvajalčev datotečni potek modelom z vizualnimi zmožnostmi posreduje izluščeno besedilo in slike strani iz PDF. Druge pisarniške in besedilne datoteke prispevajo izluščeno besedilo, zato njihove vdelane slike in grafi potrebujejo predstavitev PDF, kadar so te vizualne vsebine pomembne. Dopolnjevanje preglednic uporablja največ prvih 1000 vrstic vsakega lista. Vsaka datoteka mora biti manjša od 50 MB, skupna omejitev zahteve pa je 50 MB. Chat Completions sprejema datotečne dele PDF; dokumentirani potek Responses sprejema širši nabor formatov datotek. V gradivu za izluščanje ohranite identifikatorje strani, vrstic ali razdelkov.
Pretočno podajanje besedilo vrača postopoma. Structured Outputs dokončani odgovor omeji na podprto podmnožico JSON Schema, zahteva za način JSON pa zagotovi samo veljaven JSON. Poimenujte obvezna polja in dovoljene vrednosti, vključno z izrecno predstavitvijo manjkajočih dokazov. Aplikacije morajo zavrnitve in nepopolne odgovore obravnavati ločeno. Shema lahko izdelek pripravi za naslednjo stopnjo, vrednosti pa morajo še vedno odražati dejanski vir in ne izmišljenega dopolnjevanja praznega polja.
GPT-4o Mini podpira klicanje funkcij in proizvajalčeve poteke z orodji za spletno iskanje, iskanje po datotekah, izvajanje kode z interpreterjem in povezave MCP. Opišite razpoložljivo funkcijo, pustite aplikaciji izvesti zahtevano operacijo in vrniti opažanje, preden model pripravi nadaljnji odgovor. OpenAI podpira tudi ločeno orodje za ustvarjanje slik v nastavljenem poteku Responses. Slike, ki jih ustvari to orodje, so ločeni izdelki; izvirni dokumentirani izhod modela ostaja besedilo. Iskanje in uporaba orodij sta nastavljeni dejavnosti in ne dokaz, da je vsak odgovor uporabil aktualne informacije.
Predicted Outputs podpira ponovno ustvarjanje pretežno znanega dokumenta ali datoteke s kodo z majhno spremembo. Predložite prejšnjo vsebino in natančni popravek, nato nastali izdelek primerjajte s to zahtevo. Pot predikcije podpira samo besedilo in se ne združuje s klicanjem funkcij; izključeni so tudi logprobs, max_completion_tokens in več drugih nastavitev. Običajna zahteva z orodji je druga pot, kadar je odgovor odvisen od svežega iskanja ali izračuna.
OpenAI dokumentira dodatno učenje tega modela in opisuje uporabo izhodov večjega modela za učenje manjšega modela GPT-4o Mini specializirane naloge. Ta potek destilacije ustvari prilagojen model; ne spremeni identitete običajnega odgovora Mini. Pri običajni zahtevi nalogo in obliko izhoda določite z jasnimi primeri, nato z osredotočenim nadaljevanjem popravite isti rezultat. Uporaben končni izdelek ostaja povezan z izvornimi dejstvi, predvidenim bralcem in korakom aplikacije, ki ga obdeluje.
POST /v1/batchestexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljeendpoint | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve /v1/chat/completions | Privzeto— |
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve openai/gpt-4o-mini:batch | Privzeto— |
Poljerequests | Vrstabatch_item[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljerequests[].custom_id | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljerequests[].body.messages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljecompletion_window | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve 24h | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljerequests[].body.model | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve openai/gpt-4o-mini:batch, openai/gpt-4o-mini | Privzeto— |
Poljeprovider.only | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve openai | Privzeto— |
Poljeprovider.allow_fallbacks | Vrstaboolean|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve false, null | Privzeto— |
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijaendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parameterrepresentation | SpecifikacijaNeposredno vključene zahteve v requests[]; vsak element ima custom_id in body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Specifikacija/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | SpecifikacijaKlicatelj lahko dejansko datoteko JSONL v kodiranju UTF-8 lokalno prebere v requests[]. Namen nalaganja, input_file_id ali sklic na datoteko se ne uporablja. Če gradivo stranke manjka ali je prazno, se priprava ustavi pred POST. |
Parameterserialization_order | Specifikacijaendpoint, model, provider (če je podan), completion_window (če je podan), requests na koncu |
Parameteroptional_controls | Specifikacijaprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | SpecifikacijaTelesa besedilnih zahtev Chat Completions v dokumentiranem ovoju za paketno obdelavo, ki zahteve vsebuje neposredno. |
Življenjski cikel: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Dejanski response.id iz izvirnega odgovora na zahtevo za ustvarjanje; isti uporabnik, isti ključ in ista skupina
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00015 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0006 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.000075 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00015 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0006 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.000075 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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.\nNeposredno vključeni podatki JSON v 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\nShranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Shranite celoten izvirni JSON s stanjem, vsak rezultat/custom_id in celotno telo odgovora ali napake. Dokončane rezultate iz results[] shranite kot JSONL brez filtriranja.
Shranite izvirni ID operacije. Odgovor 503 result_pending_check vsebuje X-Should-Retry:false; izvirnega paketa z neznanim izidom nikoli ne pošiljajte znova.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeresults[].custom_id | Vrstastring |
Poljeresults[].response.body.choices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljeresults[].error | Vrstaobject|null |
Poljeusage | Vrstaobject|null |
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljeendpoint | Vrstastring |
Poljestatus | Vrstastring |
Poljerequest_counts | Vrstaobject |
Poljeresults[].id | Vrstastring |
Poljeresults[].response.status_code | Vrstainteger |
Poljeresults[].response.request_id | Vrstastring |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljaven dokumentirani ovoj z neposredno vključenimi zahtevami, podvojeni ključi, neveljavna identiteta elementa ali neskladje z nastavljenimi zmogljivostmi modela. | Naslednji korakPred vsakim novim pošiljanjem popravite navedena polja. |
Odgovor401 · authentication_error | PogojNeveljaven ključ API. | Naslednji korakUporabite odobreni ključ Ailoot. |
Odgovor403 · permission_error | PogojSkupina za paketno obdelavo ni na voljo. | Naslednji korakPreverite pravice ključa/skupine. |
Odgovor422 · invalid_request_error | PogojPaketna obdelava uporablja obračunavanje iz dobroimetja; ustvarjanje v okviru naročnine se zavrne. | Naslednji korakUporabite odobreno skupino z obračunavanjem iz dobroimetja. |
Odgovor422 · price_unavailable | PogojZa vhodne podatke paketa ni mogoče izračunati predračuna. | Naslednji korakShranite odgovor; uporabite dokumentirani vhod za to družino metod. |
Odgovor402 · billing_error | PogojRezervacija sredstev za paketno obdelavo ni na voljo. | Naslednji korakPred novo zahtevo uredite pogoje za njen sprejem. |
Odgovor503 · price_unavailable | PogojCena metode paketne obdelave oziroma izvorne tarife niso na voljo. | Naslednji korakShranite odgovor; cen ne nadomeščajte z drugimi. |
Odgovor503 · api_error | PogojTočno določena pot do dobavitelja ni na voljo. | Naslednji korakShranite odgovor za odpravo napake v usmerjanju. |
Odgovor503 · result_pending_check | PogojIzvirni rezultat je treba preveriti; X-Should-Retry:false. | Naslednji korakShranite izvirni operation_id/id in preberite njegovo stanje; izvirnega POST nikoli ne ponovite. |
Odgovor404 · not_found | PogojOperacija za preverjanje stanja paketa ne obstaja ali pripada drugi identiteti. | Naslednji korakUporabite natančen izvirni id ter istega uporabnika, isti ključ in isto skupino. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini:batch
Uporabite zgoraj navedene poti metod.