OpenAI: GPT-4o-mini (batch)

GPT-4o Mini จัดการงานข้อความและภาพที่มีขอบเขตชัดเจน รวมถึงการดึงข้อมูลจากเอกสาร คำตอบกระชับ และการเรียกเครื่องมือของแอปพลิเคชัน บริบท 128,000 โทเคนและ Structured Outputs รองรับกระบวนการที่ทำซ้ำได้พร้อมผลลัพธ์ที่กำหนดชัดเจน

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches openai/gpt-4o-mini:batch

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

GPT-4o Mini เป็นโมเดลขนาดเล็กในตระกูล GPT-4o ของ OpenAI สำหรับงานที่มีขอบเขตชัดเจน รับข้อความและภาพแล้วสร้างข้อความ รวมถึง Structured Outputs บทบาทนี้มีประโยชน์เมื่อแอปพลิเคชันต้องการคำตอบกระชับต่อคำขอที่ระบุชัด เช่น ดึงฟิลด์ พัฒนาคำตอบจากข้อมูลอ้างอิงที่ให้ หรือทำขั้นตอนที่มีขอบเขตจำกัดในกระบวนการใหญ่

สำหรับคำตอบฝ่ายสนับสนุน ให้ข้อความที่ได้รับ ข้อความนโยบายที่เกี่ยวข้อง และข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้วในการสนทนา ขอร่างคำตอบสั้น ๆ และระบุข้อมูลที่ยังต้องการจากผู้ส่ง สำหรับการดึงข้อมูลจากเอกสาร ให้กำหนดฟิลด์ อธิบายวิธีจัดการค่าที่ขาด และเก็บป้ายกำกับที่เชื่อมผลลัพธ์แต่ละรายการกับต้นทาง วิธีเดียวกันสร้างการจัดหมวดหมู่ ข้อความที่แก้ไขแล้ว หรือคำอธิบายการเปลี่ยนโค้ดเล็กน้อยได้ โดยไม่ถือว่าโมเดลแทนตรรกะส่วนอื่นของแอปพลิเคชัน

ผู้พัฒนาระบุหน้าต่างบริบท 128,000 โทเคน เอาต์พุตสูงสุด 16,384 โทเคน และวันสิ้นสุดความรู้ 1 ตุลาคม 2023 ข้อมูลต้นทาง การสนทนา และเอาต์พุตที่สร้างใช้บริบทนี้ร่วมกัน รักษาข้อเท็จจริงสำคัญก่อนหน้าให้มองเห็นได้และระบุชิ้นงานสุดท้ายที่ต้องการ GPT-4o Mini เป็นโมเดลขนาดเล็กแยกต่างหาก ไม่ใช่โหมดความยาวเอาต์พุตของ GPT-4o ตัวเต็ม เอกลักษณ์และความสามารถของโมเดลเองควรเป็นแนวทางงาน แม้บางข้อกำหนดจะตรงกัน

ภาพอาจให้ภาพหน้าจอ หน้าเอกสาร ภาพถ่าย หรือแผนภาพ กระบวนการมองเห็นของ OpenAI รับ PNG, JPEG, WebP และ GIF ที่ไม่เคลื่อนไหว พร้อมรายละเอียด low, high หรือ auto สำหรับตระกูลนี้ รายละเอียดที่สูงขึ้นใช้การจัดการภาพแบบแบ่งไทล์ของผู้พัฒนา ทำให้ป้ายสำคัญอ่านได้และตั้งตรง แล้วอธิบายว่าภาพส่วนใดควรมีผลต่อคำตอบ ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ละเอียด จำนวนวัตถุที่แม่นยำ การฉายภาพที่ผิดปกติ และอักษรไม่ใช่ละตินบางชนิดเป็นความยากตามเอกสาร คำถามที่เจาะจงช่วยเทียบคำตอบด้านภาพกับหลักฐานต้นฉบับได้ง่ายขึ้น ในกระบวนการมองเห็นตามเอกสารของ OpenAI เพย์โหลดคำขอรวมจำกัดที่ 512 MB และคำขอหนึ่งมีภาพได้สูงสุด 1,500 ภาพ ทั้งภาพและข้อความต้องอยู่ในบริบทโมเดลด้วย

กระบวนการไฟล์ของผู้พัฒนาส่งข้อความที่ดึงออกมาและภาพหน้าจาก PDF ให้โมเดลที่มองเห็นได้ ไฟล์สำนักงานและข้อความอื่นให้ข้อความที่ดึงออกมา ดังนั้นภาพและแผนภูมิที่ฝังอยู่จึงต้องใช้รูปแบบ PDF เมื่อภาพเหล่านั้นสำคัญ การเสริมข้อมูลสเปรดชีตใช้สูงสุด 1,000 แถวแรกต่อชีต แต่ละไฟล์ต้องเล็กกว่า 50 MB และยอดรวมต่อคำขอมีได้ 50 MB ส่วน Chat Completions รับส่วนไฟล์ PDF และกระบวนการ Responses ตามเอกสารรับรูปแบบไฟล์หลากหลายกว่า เก็บรหัสหน้า แถว หรือส่วนไว้ในข้อมูลที่ใช้ดึงค่า

การสตรีมส่งคืนข้อความทีละส่วน Structured Outputs จำกัดคำตอบที่เสร็จแล้วให้อยู่ในชุดย่อย JSON Schema ที่รองรับ ส่วนคำขอโหมด JSON รับประกันเฉพาะ JSON ที่ถูกต้อง ระบุฟิลด์ที่ต้องมีและค่าที่อนุญาต รวมถึงการแทนข้อมูลอย่างชัดเจนเมื่อไม่มีหลักฐาน แอปพลิเคชันต้องแยกจัดการการปฏิเสธและคำตอบไม่สมบูรณ์ สคีมาช่วยให้ชิ้นงานเหมาะกับขั้นตอนถัดไปได้ แต่ค่ายังต้องสะท้อนต้นทางจริง แทนการแต่งเนื้อหามาเติมฟิลด์ว่าง

GPT-4o Mini รองรับการเรียกฟังก์ชันและกระบวนการใช้เครื่องมือของผู้พัฒนาที่มีการค้นเว็บ ค้นไฟล์ เรียกใช้โค้ด และเชื่อมต่อ MCP อธิบายฟังก์ชันที่ใช้ได้ ให้แอปพลิเคชันดำเนินการที่ขอแล้วส่งข้อสังเกตกลับ ก่อนโมเดลพัฒนาคำตอบต่อเนื่อง OpenAI ยังรองรับเครื่องมือสร้างภาพที่แยกต่างหากในกระบวนการ Responses ที่ตั้งค่าไว้ ภาพจากเครื่องมือนั้นเป็นชิ้นงานแยก ส่วนเอาต์พุตดั้งเดิมของโมเดลตามเอกสารยังเป็นข้อความ การค้นและใช้เครื่องมือเป็นกิจกรรมที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่หลักฐานว่าทุกคำตอบได้ตรวจข้อมูลล่าสุด

Predicted Outputs รองรับการสร้างเอกสารหรือไฟล์โค้ดที่ทราบเนื้อหาส่วนใหญ่อยู่แล้วขึ้นใหม่โดยเปลี่ยนเล็กน้อย ให้เนื้อหาก่อนหน้าและการแก้ไขที่แม่นยำ แล้วเทียบชิ้นงานที่ได้กับคำขอนั้น เส้นทางการคาดการณ์รองรับข้อความเท่านั้นและใช้ร่วมกับการเรียกฟังก์ชันไม่ได้ โดยไม่รองรับ logprobs, max_completion_tokens และตัวควบคุมอื่นหลายรายการด้วย คำขอปกติที่ใช้เครื่องมือเป็นอีกเส้นทางเมื่อคำตอบต้องพึ่งการค้นหรือคำนวณใหม่

OpenAI มีเอกสารการปรับจูนโมเดลนี้ และอธิบายการใช้เอาต์พุตจากโมเดลใหญ่สอนงานเฉพาะให้โมเดล GPT-4o Mini ที่เล็กกว่า กระบวนการกลั่นความรู้นี้สร้างโมเดลที่ปรับแต่ง ไม่ได้เปลี่ยนเอกลักษณ์ของคำตอบ Mini ปกติ สำหรับคำขอทั่วไป ให้กำหนดงานและรูปแบบเอาต์พุตด้วยตัวอย่างชัดเจน แล้วใช้คำขอต่อเนื่องที่เจาะจงเพื่อปรับผลลัพธ์เดิม ชิ้นงานสุดท้ายที่มีประโยชน์ยังเชื่อมกับข้อเท็จจริงต้นทาง ผู้อ่านเป้าหมาย และขั้นตอนแอปพลิเคชันที่ใช้ชิ้นงานนั้น

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches openai/gpt-4o-mini:batch

openai/gpt-4o-mini:batch

OpenAI /openai/gpt-4o-mini:batch

เริ่มต้น

อินพุตที่รองรับ: ข้อความ
ผลลัพธ์: ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches

ขาเข้า: text
ขาออก: text
รูปแบบเอาต์พุต: JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง

ฟิลด์	ประเภท	ข้อกำหนด	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น
ฟิลด์`endpoint`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด /v1/chat/completions	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`model`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด openai/gpt-4o-mini:batch	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests`	ประเภท`batch_item[]`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].custom_id`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].body.messages`	ประเภท`message[]`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`completion_window`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด 24h	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider`	ประเภท`object\|null`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].body.model`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด openai/gpt-4o-mini:batch, openai/gpt-4o-mini	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider.only`	ประเภท`string[]`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด openai	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider.allow_fallbacks`	ประเภท`boolean\|null`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด false, null	ค่าเริ่มต้น—

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

พารามิเตอร์	ข้อกำหนด
พารามิเตอร์`content_type`	ข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์`required`	ข้อกำหนดendpoint, model, requests
พารามิเตอร์`material_types`	ข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์`representation`	ข้อกำหนดส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body
พารามิเตอร์`request_endpoint_profile`	ข้อกำหนด/v1/chat/completions
พารามิเตอร์`file_material`	ข้อกำหนดผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST
พารามิเตอร์`serialization_order`	ข้อกำหนดendpoint, model, provider (หากระบุมา), completion_window (หากระบุมา), requests อยู่ท้ายสุด
พารามิเตอร์`optional_controls`	ข้อกำหนดprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
พารามิเตอร์`schema_scope`	ข้อกำหนดเนื้อหาคำขอ Chat Completions แบบข้อความ ภายในโครงสร้างคำขอแบบชุดที่ส่งโดยตรงตามที่ระบุในเอกสาร

วงจรการทำงาน: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · ค่า response.id จริงจากการตอบกลับคำขอสร้างครั้งเดิม โดยใช้ผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว: ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น: ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด: ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
การคิดราคาแคชแบบระบุชัด: ไม่ได้เปิดใช้ เมื่อร้องขอแคชแบบระบุชัด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่า	ตารางอัตราค่าบริการ	โทเค็นบริบท มากกว่า	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า	ค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน	ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน	โทเค็นบริบท มากกว่า—	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด	ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00015 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0006 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1	ตารางอัตราค่าบริการ—	โทเค็นบริบท มากกว่า0	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด	ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00015 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0006 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

curl · ข้อมูลทดสอบที่เก็บไว้Python HTTP · JSONL จริงของลูกค้าPython · บันทึกผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทุกรายการ

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-4o-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-4o-mini:batch', 'openai/gpt-4o-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4o-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.

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง

GET /v1/batches/{operation_id}

ตรวจสอบสถานะงาน

curl · สถานะของการดำเนินการเดิม

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

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บ JSON สถานะเดิมให้ครบถ้วน รวมถึงผลลัพธ์/custom_id ทุกรายการ และเนื้อหาการตอบกลับหรือข้อผิดพลาดทั้งหมด บันทึก results[] ที่เสร็จสมบูรณ์เป็น JSONL โดยไม่กรองข้อมูล

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID การดำเนินการเดิมไว้ การตอบกลับ 503 result_pending_check มี X-Should-Retry:false ห้ามส่งงานแบบชุดเดิมซ้ำเด็ดขาดเมื่อยังไม่ทราบสถานะของงาน

ฟิลด์การตอบกลับ

ฟิลด์	ประเภท
ฟิลด์`results[].custom_id`	ประเภทstring
ฟิลด์`results[].response.body.choices[].message.content`	ประเภทstring\|null
ฟิลด์`results[].error`	ประเภทobject\|null
ฟิลด์`usage`	ประเภทobject\|null
ฟิลด์`id`	ประเภทstring
ฟิลด์`model`	ประเภทstring
ฟิลด์`endpoint`	ประเภทstring
ฟิลด์`status`	ประเภทstring
ฟิลด์`request_counts`	ประเภทobject
ฟิลด์`results[].id`	ประเภทstring
ฟิลด์`results[].response.status_code`	ประเภทinteger
ฟิลด์`results[].response.request_id`	ประเภทstring

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

การตอบกลับ	เงื่อนไข	ขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · `invalid_request_error`	เงื่อนไขโครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้	ขั้นตอนถัดไปแก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง
การตอบกลับ401 · `authentication_error`	เงื่อนไขคีย์ API ไม่ถูกต้อง	ขั้นตอนถัดไปใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต
การตอบกลับ403 · `permission_error`	เงื่อนไขกลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม
การตอบกลับ422 · `invalid_request_error`	เงื่อนไขการประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธ	ขั้นตอนถัดไปใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ
การตอบกลับ422 · `price_unavailable`	เงื่อนไขไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น
การตอบกลับ402 · `billing_error`	เงื่อนไขไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้	ขั้นตอนถัดไปแก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่
การตอบกลับ503 · `price_unavailable`	เงื่อนไขราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น
การตอบกลับ503 · `api_error`	เงื่อนไขเส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ
การตอบกลับ503 · `result_pending_check`	เงื่อนไขผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:false	ขั้นตอนถัดไปเก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด
การตอบกลับ404 · `not_found`	เงื่อนไขไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่น	ขั้นตอนถัดไปใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini:batch

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

openai/gpt-4o-mini:batch

FAQ · OpenAI: GPT-4o-mini (batch)

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?: POST /v1/batches · openai/gpt-4o-mini:batch: text → text
คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?: POST /v1/batches · openai/gpt-4o-mini:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
มีข้อจำกัดใดบ้าง?: POST /v1/batches · openai/gpt-4o-mini:batch: requests.min_items: 1

OpenAI: GPT-4o-mini (batch)