{ "aboutHtml": "

GPT-5.5 เป็นโมเดลการให้เหตุผลระดับเรือธงของ OpenAI สำหรับงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ด รับข้อความและภาพและส่งข้อความกลับมา โดยผสานการวิเคราะห์กับการใช้เครื่องมือเมื่องานต้องการข้อมูลหรือการดำเนินการนอกเหนือจากพรอมต์ที่ให้ แนวทางของ OpenAI เน้นให้เริ่มจากผลลัพธ์ที่ชัดเจน อธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการ ข้อจำกัดที่ต้องรักษา หลักฐานที่จะใช้ และเงื่อนไขที่จบงาน

สำหรับการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์ครั้งใหญ่ ให้ส่งข้อมูลจากคลังโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมปัจจุบัน พฤติกรรมที่ต้องการ และเกณฑ์การยอมรับ ระบุสิ่งที่เปลี่ยนได้และสิ่งที่ต้องรักษาความเข้ากันได้ ผลลัพธ์ที่ควรขอคือการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ คำอธิบายพฤติกรรมที่ได้รับผลกระทบ และหลักฐานจากการตรวจสอบที่ทำจริง สำหรับงานที่ใช้เอกสารจำนวนมาก ให้ติดป้ายเอกสารต้นทางและขอคำตอบที่จัดตามการตัดสินใจที่ต้องทำ โดยเชื่อมข้อสรุปแต่ละข้อกับหลักฐานที่ให้มา และแยกคำถามที่ยังไม่คลี่คลายออกจากข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว

GPT-5.5 รองรับระดับความเข้มข้นในการให้เหตุผล none, low, medium, high และ xhigh โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น OpenAI แนะนำให้พิจารณา low ก่อน none หากเวิร์กโฟลว์ที่ต้องตอบสนองเร็วยังต้องวางแผน ค้นหา หรือเรียกเครื่องมือหลายครั้ง none เหมาะกับงานตรงไปตรงมาที่ไม่ต้องใช้กระบวนการให้เหตุผลนั้น ระดับความเข้มข้นสูงกว่าไม่ได้ดีกว่าโดยอัตโนมัติ ข้อกำหนดที่ขัดแย้ง การเข้าถึงเครื่องมือแบบไม่จำกัด หรือกฎหยุดที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ค้นหาโดยไม่จำเป็นและคิดมากเกินไป เลือกระดับความเข้มข้นให้ตรงกับงานจริง และกำหนดชิ้นงานสุดท้ายกับเกณฑ์การเสร็จสิ้นอย่างชัดเจน

ผู้พัฒนาระบุหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเค็นและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น โดยมีวันที่ตัดความรู้ 1 ธันวาคม 2025 บริบทรองรับบทสนทนา ข้อมูลที่ให้มา และเนื้อหาที่สร้าง ไม่ใช่โควตาแยกที่นำไปเพิ่มจากเอาต์พุตสูงสุด การให้เหตุผลภายในยังใช้โทเค็นและความจุเอาต์พุต ดังนั้นชุดแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ควรจัดตามคำถาม โดยรักษาตัวระบุสำคัญ หน่วย และขอบเขตเอกสาร พร้อมเผื่อพื้นที่เพียงพอสำหรับการให้เหตุผลและคำตอบสุดท้าย

การจัดการภาพแตกต่างจากค่าเริ่มต้นในรุ่นก่อน ในแนวทาง GPT-5.5 ของ OpenAI หากไม่ตั้งค่าระดับรายละเอียดภาพหรือตั้งเป็น auto จะใช้พฤติกรรม original โดยคงภาพไว้โดยไม่ปรับขนาด เมื่อภาพอยู่ภายในทั้งงบ 10,240,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 6,000 พิกเซลตามที่ระบุ การเลือก high อย่างชัดเจนจะคงรายละเอียดภายในทั้งงบ 2,500,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 2,048 พิกเซล ส่วน low จะย่อภาพที่มีด้านใดเกิน 512 พิกเซลอย่างเข้มงวดกว่า ค่าต่าง ๆ เหล่านี้เป็นการตั้งค่าประมวลผลภาพ ไม่ใช่การรับประกันว่าจะรับทุกไฟล์ที่อัปโหลด สำหรับภาพหน้าจอ แผนภาพ หรือหน้าเอกสาร ให้ระบุบริเวณและคำถาม ส่งภาพที่อ่านได้ และขอข้อสังเกตหรือการตีความที่ต้องการ แทนการบรรยายแบบไม่จำกัด

OpenAI ระบุอินเทอร์เฟซ Responses, Chat Completions และ Batch พร้อมการสตรีม Structured Outputs การเรียกใช้ฟังก์ชัน การอัปโหลดไฟล์ อินพุตภาพ การค้นหาไฟล์และเว็บ และการแคชพรอมต์ ชุดเครื่องมือในเอกสารยังมีการค้นหาเครื่องมือ การสร้างภาพ การรันโค้ด shell แบบโฮสต์ การดำเนินการ patch ทักษะ การใช้คอมพิวเตอร์ และ MCP อธิบายวัตถุประสงค์ อาร์กิวเมนต์ ผลข้างเคียง และข้อมูลที่ส่งกลับของเครื่องมือแต่ละตัวในแอปพลิเคชัน คำขอเรียกฟังก์ชันของแอปพลิเคชันต้องให้แอปพลิเคชันดำเนินการนั้นและส่งผลลัพธ์จริงกลับมา ข้อเสนอการดำเนินการที่สร้างขึ้นไม่ใช่หลักฐานว่าการดำเนินการเกิดขึ้นแล้ว รูปแบบเอาต์พุตของโมเดลเองยังเป็นข้อความ ขณะที่เครื่องมือสร้างภาพอาจผลิตชิ้นงานแยกต่างหาก

สำหรับการโต้ตอบที่ยาว ให้เก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อการแยกงานระหว่างทางจากคำตอบที่เสร็จแล้ว คู่มือของ OpenAI อธิบายค่า phase ของ assistant สำหรับคำตอบ commentary และ final แอปพลิเคชันที่ส่งรายการ assistant ซ้ำด้วยตนเองต้องรักษาค่า phase เดิม ขณะที่การเชื่อมผ่านกลไกการตอบก่อนหน้าของผู้พัฒนาจะรักษาสถานะนั้นโดยอัตโนมัติ สำหรับคำตอบที่มองเห็นได้ ให้กำหนดความยาว น้ำเสียง และโครงสร้างที่ต้องการอย่างชัดเจน GPT-5.5 มีรูปแบบเริ่มต้นที่กระชับและตรงประเด็น และ verbosity ของข้อความมีค่าเริ่มต้นเป็น medium หากต้องการผลลัพธ์กระชับ อาจขอระดับรายละเอียดที่ต่ำลงโดยไม่ตัดหลักฐานหรือเงื่อนไขที่จำเป็น

ชิ้นงานสุดท้ายที่เป็นประโยชน์อาจเป็นไฟล์ที่แก้ไขพร้อมคำอธิบายการเปลี่ยนแปลงเฉพาะจุด บันทึกเพื่อการตัดสินใจที่ยึดเอกสารซึ่งระบุชื่อ หรือผลการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและระบุค่าที่ขาดไปชัดเจน ส่งข้อเท็จจริงที่ต้องเป็นปัจจุบันแทนการพึ่งวันที่ตัดความรู้ของโมเดล และเปรียบเทียบข้อความสำคัญกับข้อมูลต้นฉบับ กฎเรื่องหลักฐานที่ชัดเจน เครื่องมือที่มีขอบเขต และเงื่อนไขหยุดที่ระบุชัดช่วยให้ GPT-5.5 ทำงานใหญ่ได้ครบ พร้อมรักษาผลลัพธ์ให้เข้าใจและตรวจสอบได้

", "aboutText": "GPT-5.5 เป็นโมเดลการให้เหตุผลระดับเรือธงของ OpenAI สำหรับงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ด รับข้อความและภาพและส่งข้อความกลับมา โดยผสานการวิเคราะห์กับการใช้เครื่องมือเมื่องานต้องการข้อมูลหรือการดำเนินการนอกเหนือจากพรอมต์ที่ให้ แนวทางของ OpenAI เน้นให้เริ่มจากผลลัพธ์ที่ชัดเจน อธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการ ข้อจำกัดที่ต้องรักษา หลักฐานที่จะใช้ และเงื่อนไขที่จบงาน\n\nสำหรับการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์ครั้งใหญ่ ให้ส่งข้อมูลจากคลังโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมปัจจุบัน พฤติกรรมที่ต้องการ และเกณฑ์การยอมรับ ระบุสิ่งที่เปลี่ยนได้และสิ่งที่ต้องรักษาความเข้ากันได้ ผลลัพธ์ที่ควรขอคือการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ คำอธิบายพฤติกรรมที่ได้รับผลกระทบ และหลักฐานจากการตรวจสอบที่ทำจริง สำหรับงานที่ใช้เอกสารจำนวนมาก ให้ติดป้ายเอกสารต้นทางและขอคำตอบที่จัดตามการตัดสินใจที่ต้องทำ โดยเชื่อมข้อสรุปแต่ละข้อกับหลักฐานที่ให้มา และแยกคำถามที่ยังไม่คลี่คลายออกจากข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว\n\nGPT-5.5 รองรับระดับความเข้มข้นในการให้เหตุผล none, low, medium, high และ xhigh โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น OpenAI แนะนำให้พิจารณา low ก่อน none หากเวิร์กโฟลว์ที่ต้องตอบสนองเร็วยังต้องวางแผน ค้นหา หรือเรียกเครื่องมือหลายครั้ง none เหมาะกับงานตรงไปตรงมาที่ไม่ต้องใช้กระบวนการให้เหตุผลนั้น ระดับความเข้มข้นสูงกว่าไม่ได้ดีกว่าโดยอัตโนมัติ ข้อกำหนดที่ขัดแย้ง การเข้าถึงเครื่องมือแบบไม่จำกัด หรือกฎหยุดที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ค้นหาโดยไม่จำเป็นและคิดมากเกินไป เลือกระดับความเข้มข้นให้ตรงกับงานจริง และกำหนดชิ้นงานสุดท้ายกับเกณฑ์การเสร็จสิ้นอย่างชัดเจน\n\nผู้พัฒนาระบุหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเค็นและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น โดยมีวันที่ตัดความรู้ 1 ธันวาคม 2025 บริบทรองรับบทสนทนา ข้อมูลที่ให้มา และเนื้อหาที่สร้าง ไม่ใช่โควตาแยกที่นำไปเพิ่มจากเอาต์พุตสูงสุด การให้เหตุผลภายในยังใช้โทเค็นและความจุเอาต์พุต ดังนั้นชุดแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ควรจัดตามคำถาม โดยรักษาตัวระบุสำคัญ หน่วย และขอบเขตเอกสาร พร้อมเผื่อพื้นที่เพียงพอสำหรับการให้เหตุผลและคำตอบสุดท้าย\n\nการจัดการภาพแตกต่างจากค่าเริ่มต้นในรุ่นก่อน ในแนวทาง GPT-5.5 ของ OpenAI หากไม่ตั้งค่าระดับรายละเอียดภาพหรือตั้งเป็น auto จะใช้พฤติกรรม original โดยคงภาพไว้โดยไม่ปรับขนาด เมื่อภาพอยู่ภายในทั้งงบ 10,240,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 6,000 พิกเซลตามที่ระบุ การเลือก high อย่างชัดเจนจะคงรายละเอียดภายในทั้งงบ 2,500,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 2,048 พิกเซล ส่วน low จะย่อภาพที่มีด้านใดเกิน 512 พิกเซลอย่างเข้มงวดกว่า ค่าต่าง ๆ เหล่านี้เป็นการตั้งค่าประมวลผลภาพ ไม่ใช่การรับประกันว่าจะรับทุกไฟล์ที่อัปโหลด สำหรับภาพหน้าจอ แผนภาพ หรือหน้าเอกสาร ให้ระบุบริเวณและคำถาม ส่งภาพที่อ่านได้ และขอข้อสังเกตหรือการตีความที่ต้องการ แทนการบรรยายแบบไม่จำกัด\n\nOpenAI ระบุอินเทอร์เฟซ Responses, Chat Completions และ Batch พร้อมการสตรีม Structured Outputs การเรียกใช้ฟังก์ชัน การอัปโหลดไฟล์ อินพุตภาพ การค้นหาไฟล์และเว็บ และการแคชพรอมต์ ชุดเครื่องมือในเอกสารยังมีการค้นหาเครื่องมือ การสร้างภาพ การรันโค้ด shell แบบโฮสต์ การดำเนินการ patch ทักษะ การใช้คอมพิวเตอร์ และ MCP อธิบายวัตถุประสงค์ อาร์กิวเมนต์ ผลข้างเคียง และข้อมูลที่ส่งกลับของเครื่องมือแต่ละตัวในแอปพลิเคชัน คำขอเรียกฟังก์ชันของแอปพลิเคชันต้องให้แอปพลิเคชันดำเนินการนั้นและส่งผลลัพธ์จริงกลับมา ข้อเสนอการดำเนินการที่สร้างขึ้นไม่ใช่หลักฐานว่าการดำเนินการเกิดขึ้นแล้ว รูปแบบเอาต์พุตของโมเดลเองยังเป็นข้อความ ขณะที่เครื่องมือสร้างภาพอาจผลิตชิ้นงานแยกต่างหาก\n\nสำหรับการโต้ตอบที่ยาว ให้เก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อการแยกงานระหว่างทางจากคำตอบที่เสร็จแล้ว คู่มือของ OpenAI อธิบายค่า phase ของ assistant สำหรับคำตอบ commentary และ final แอปพลิเคชันที่ส่งรายการ assistant ซ้ำด้วยตนเองต้องรักษาค่า phase เดิม ขณะที่การเชื่อมผ่านกลไกการตอบก่อนหน้าของผู้พัฒนาจะรักษาสถานะนั้นโดยอัตโนมัติ สำหรับคำตอบที่มองเห็นได้ ให้กำหนดความยาว น้ำเสียง และโครงสร้างที่ต้องการอย่างชัดเจน GPT-5.5 มีรูปแบบเริ่มต้นที่กระชับและตรงประเด็น และ verbosity ของข้อความมีค่าเริ่มต้นเป็น medium หากต้องการผลลัพธ์กระชับ อาจขอระดับรายละเอียดที่ต่ำลงโดยไม่ตัดหลักฐานหรือเงื่อนไขที่จำเป็น\n\nชิ้นงานสุดท้ายที่เป็นประโยชน์อาจเป็นไฟล์ที่แก้ไขพร้อมคำอธิบายการเปลี่ยนแปลงเฉพาะจุด บันทึกเพื่อการตัดสินใจที่ยึดเอกสารซึ่งระบุชื่อ หรือผลการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและระบุค่าที่ขาดไปชัดเจน ส่งข้อเท็จจริงที่ต้องเป็นปัจจุบันแทนการพึ่งวันที่ตัดความรู้ของโมเดล และเปรียบเทียบข้อความสำคัญกับข้อมูลต้นฉบับ กฎเรื่องหลักฐานที่ชัดเจน เครื่องมือที่มีขอบเขต และเงื่อนไขหยุดที่ระบุชัดช่วยให้ GPT-5.5 ทำงานใหญ่ได้ครบ พร้อมรักษาผลลัพธ์ให้เข้าใจและตรวจสอบได้", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c1cf9ca263c6b49d23946409530b13e9a880349d14931b2032376fa617fadd6c", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "th", "methods": [ { "html": "
O

OpenAI: GPT-5.5 (batch)

OpenAI /openai/gpt-5.5:batch

เริ่มต้น

GPT-5.5 ของ OpenAI จัดการงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ดด้วยอินพุตข้อความและภาพ การให้เหตุผลที่ตั้งค่าได้ และเครื่องมือหลากหลาย บริบทขนาดใหญ่รองรับการทำงานกับข้อมูลต้นทางจำนวนมาก และส่งผลลัพธ์ข้อความที่ชัดเจนและตรงกับงานกลับมา

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ
เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

GPT-5.5 เป็นโมเดลการให้เหตุผลระดับเรือธงของ OpenAI สำหรับงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ด รับข้อความและภาพและส่งข้อความกลับมา โดยผสานการวิเคราะห์กับการใช้เครื่องมือเมื่องานต้องการข้อมูลหรือการดำเนินการนอกเหนือจากพรอมต์ที่ให้ แนวทางของ OpenAI เน้นให้เริ่มจากผลลัพธ์ที่ชัดเจน อธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการ ข้อจำกัดที่ต้องรักษา หลักฐานที่จะใช้ และเงื่อนไขที่จบงาน

สำหรับการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์ครั้งใหญ่ ให้ส่งข้อมูลจากคลังโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมปัจจุบัน พฤติกรรมที่ต้องการ และเกณฑ์การยอมรับ ระบุสิ่งที่เปลี่ยนได้และสิ่งที่ต้องรักษาความเข้ากันได้ ผลลัพธ์ที่ควรขอคือการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ คำอธิบายพฤติกรรมที่ได้รับผลกระทบ และหลักฐานจากการตรวจสอบที่ทำจริง สำหรับงานที่ใช้เอกสารจำนวนมาก ให้ติดป้ายเอกสารต้นทางและขอคำตอบที่จัดตามการตัดสินใจที่ต้องทำ โดยเชื่อมข้อสรุปแต่ละข้อกับหลักฐานที่ให้มา และแยกคำถามที่ยังไม่คลี่คลายออกจากข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว

GPT-5.5 รองรับระดับความเข้มข้นในการให้เหตุผล none, low, medium, high และ xhigh โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น OpenAI แนะนำให้พิจารณา low ก่อน none หากเวิร์กโฟลว์ที่ต้องตอบสนองเร็วยังต้องวางแผน ค้นหา หรือเรียกเครื่องมือหลายครั้ง none เหมาะกับงานตรงไปตรงมาที่ไม่ต้องใช้กระบวนการให้เหตุผลนั้น ระดับความเข้มข้นสูงกว่าไม่ได้ดีกว่าโดยอัตโนมัติ ข้อกำหนดที่ขัดแย้ง การเข้าถึงเครื่องมือแบบไม่จำกัด หรือกฎหยุดที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ค้นหาโดยไม่จำเป็นและคิดมากเกินไป เลือกระดับความเข้มข้นให้ตรงกับงานจริง และกำหนดชิ้นงานสุดท้ายกับเกณฑ์การเสร็จสิ้นอย่างชัดเจน

ผู้พัฒนาระบุหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเค็นและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น โดยมีวันที่ตัดความรู้ 1 ธันวาคม 2025 บริบทรองรับบทสนทนา ข้อมูลที่ให้มา และเนื้อหาที่สร้าง ไม่ใช่โควตาแยกที่นำไปเพิ่มจากเอาต์พุตสูงสุด การให้เหตุผลภายในยังใช้โทเค็นและความจุเอาต์พุต ดังนั้นชุดแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ควรจัดตามคำถาม โดยรักษาตัวระบุสำคัญ หน่วย และขอบเขตเอกสาร พร้อมเผื่อพื้นที่เพียงพอสำหรับการให้เหตุผลและคำตอบสุดท้าย

การจัดการภาพแตกต่างจากค่าเริ่มต้นในรุ่นก่อน ในแนวทาง GPT-5.5 ของ OpenAI หากไม่ตั้งค่าระดับรายละเอียดภาพหรือตั้งเป็น auto จะใช้พฤติกรรม original โดยคงภาพไว้โดยไม่ปรับขนาด เมื่อภาพอยู่ภายในทั้งงบ 10,240,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 6,000 พิกเซลตามที่ระบุ การเลือก high อย่างชัดเจนจะคงรายละเอียดภายในทั้งงบ 2,500,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 2,048 พิกเซล ส่วน low จะย่อภาพที่มีด้านใดเกิน 512 พิกเซลอย่างเข้มงวดกว่า ค่าต่าง ๆ เหล่านี้เป็นการตั้งค่าประมวลผลภาพ ไม่ใช่การรับประกันว่าจะรับทุกไฟล์ที่อัปโหลด สำหรับภาพหน้าจอ แผนภาพ หรือหน้าเอกสาร ให้ระบุบริเวณและคำถาม ส่งภาพที่อ่านได้ และขอข้อสังเกตหรือการตีความที่ต้องการ แทนการบรรยายแบบไม่จำกัด

OpenAI ระบุอินเทอร์เฟซ Responses, Chat Completions และ Batch พร้อมการสตรีม Structured Outputs การเรียกใช้ฟังก์ชัน การอัปโหลดไฟล์ อินพุตภาพ การค้นหาไฟล์และเว็บ และการแคชพรอมต์ ชุดเครื่องมือในเอกสารยังมีการค้นหาเครื่องมือ การสร้างภาพ การรันโค้ด shell แบบโฮสต์ การดำเนินการ patch ทักษะ การใช้คอมพิวเตอร์ และ MCP อธิบายวัตถุประสงค์ อาร์กิวเมนต์ ผลข้างเคียง และข้อมูลที่ส่งกลับของเครื่องมือแต่ละตัวในแอปพลิเคชัน คำขอเรียกฟังก์ชันของแอปพลิเคชันต้องให้แอปพลิเคชันดำเนินการนั้นและส่งผลลัพธ์จริงกลับมา ข้อเสนอการดำเนินการที่สร้างขึ้นไม่ใช่หลักฐานว่าการดำเนินการเกิดขึ้นแล้ว รูปแบบเอาต์พุตของโมเดลเองยังเป็นข้อความ ขณะที่เครื่องมือสร้างภาพอาจผลิตชิ้นงานแยกต่างหาก

สำหรับการโต้ตอบที่ยาว ให้เก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อการแยกงานระหว่างทางจากคำตอบที่เสร็จแล้ว คู่มือของ OpenAI อธิบายค่า phase ของ assistant สำหรับคำตอบ commentary และ final แอปพลิเคชันที่ส่งรายการ assistant ซ้ำด้วยตนเองต้องรักษาค่า phase เดิม ขณะที่การเชื่อมผ่านกลไกการตอบก่อนหน้าของผู้พัฒนาจะรักษาสถานะนั้นโดยอัตโนมัติ สำหรับคำตอบที่มองเห็นได้ ให้กำหนดความยาว น้ำเสียง และโครงสร้างที่ต้องการอย่างชัดเจน GPT-5.5 มีรูปแบบเริ่มต้นที่กระชับและตรงประเด็น และ verbosity ของข้อความมีค่าเริ่มต้นเป็น medium หากต้องการผลลัพธ์กระชับ อาจขอระดับรายละเอียดที่ต่ำลงโดยไม่ตัดหลักฐานหรือเงื่อนไขที่จำเป็น

ชิ้นงานสุดท้ายที่เป็นประโยชน์อาจเป็นไฟล์ที่แก้ไขพร้อมคำอธิบายการเปลี่ยนแปลงเฉพาะจุด บันทึกเพื่อการตัดสินใจที่ยึดเอกสารซึ่งระบุชื่อ หรือผลการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและระบุค่าที่ขาดไปชัดเจน ส่งข้อเท็จจริงที่ต้องเป็นปัจจุบันแทนการพึ่งวันที่ตัดความรู้ของโมเดล และเปรียบเทียบข้อความสำคัญกับข้อมูลต้นฉบับ กฎเรื่องหลักฐานที่ชัดเจน เครื่องมือที่มีขอบเขต และเงื่อนไขหยุดที่ระบุชัดช่วยให้ GPT-5.5 ทำงานใหญ่ได้ครบ พร้อมรักษาผลลัพธ์ให้เข้าใจและตรวจสอบได้

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์endpointประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
/v1/chat/completions
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
openai/gpt-5.5:batch
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์requestsประเภทbatch_item[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์requests[].custom_idประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์requests[].body.messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์completion_windowประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
24h
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobject|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์requests[].body.modelประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
openai/gpt-5.5:batch, openai/gpt-5.5
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์provider.onlyประเภทstring[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
openai
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์provider.allow_fallbacksประเภทboolean|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
false, null
ค่าเริ่มต้น—
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดendpoint, model, requests
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์representationข้อกำหนดส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body
พารามิเตอร์request_endpoint_profileข้อกำหนด/v1/chat/completions
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST
พารามิเตอร์serialization_orderข้อกำหนดendpoint, model, provider (หากระบุมา), completion_window (หากระบุมา), requests อยู่ท้ายสุด
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
พารามิเตอร์schema_scopeข้อกำหนดเนื้อหาคำขอ 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

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า272,000ค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 2ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า272,000โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.01 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.045 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.001 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

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-5.5: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\n

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง

ตรวจสอบสถานะงาน
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\n
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
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์results[].custom_idประเภทstring
ฟิลด์results[].response.body.choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์results[].errorประเภทobject|null
ฟิลด์usageประเภทobject|null
ฟิลด์idประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์endpointประเภทstring
ฟิลด์statusประเภทstring
ฟิลด์request_countsประเภทobject
ฟิลด์results[].idประเภทstring
ฟิลด์results[].response.status_codeประเภทinteger
ฟิลด์results[].response.request_idประเภทstring
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขโครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้ขั้นตอนถัดไปแก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง
การตอบกลับ401 · authentication_errorเงื่อนไขคีย์ API ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต
การตอบกลับ403 · permission_errorเงื่อนไขกลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งานขั้นตอนถัดไปตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม
การตอบกลับ422 · invalid_request_errorเงื่อนไขการประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธขั้นตอนถัดไปใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ
การตอบกลับ422 · price_unavailableเงื่อนไขไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น
การตอบกลับ402 · billing_errorเงื่อนไขไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้ขั้นตอนถัดไปแก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่
การตอบกลับ503 · price_unavailableเงื่อนไขราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งานขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น
การตอบกลับ503 · api_errorเงื่อนไขเส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งานขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ
การตอบกลับ503 · result_pending_checkเงื่อนไขผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:falseขั้นตอนถัดไปเก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด
การตอบกลับ404 · not_foundเงื่อนไขไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่นขั้นตอนถัดไปใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra openai/gpt-5.5:batch

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

openai/gpt-5.5:batch

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "fmt": "batches", "http": "POST", "path": "/v1/batches", "request_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|batches|/v1/batches|openai%2Fgpt-5.5%3Abatch", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.5, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Preserve full JSON and every result; provider real IDs are only read from actual returned responses.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "โครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้", "http_status": 400, "recovery": "แก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "คีย์ API ไม่ถูกต้อง", "http_status": 401, "recovery": "ใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "กลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 403, "recovery": "ตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "การประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธ", "http_status": 422, "recovery": "ใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "ไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้", "http_status": 422, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "ไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้", "http_status": 402, "recovery": "แก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่", "type": "billing_error" }, { "code": null, "condition": "ราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 503, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "เส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 503, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ", "type": "api_error" }, { "code": "result_pending_check", "condition": "ผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:false", "http_status": 503, "recovery": "เก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด", "type": null }, { "code": "not_found", "condition": "ไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่น", "http_status": 404, "recovery": "ใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม", "type": null } ], "example_body": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "model": "openai/gpt-5.5:batch", "requests": [ { "body": { "max_tokens": 16, "messages": [ { "content": "Hello!", "role": "user" } ] }, "custom_id": "req-0001" } ] }, "input_constraints": [ "Use the exact shown :batch model ID.", "Each custom_id must be nonempty and unique within the batch.", "Keep requests last in the serialized body; duplicate JSON keys are rejected.", "Each body.model is omitted or equals the exact batch caller or its documented base ID.", "Per-item provider, service_tier and input_type are outside this batch profile.", "stream is omitted or false.", "Supply text messages for this Chat batch profile; image/audio/file/video objects, hosted tools and cache-control fields are outside this profile.", "If body.model is present, use only the exact caller or wire ID listed here; no suffix conversion is needed.", "For google/ wire IDs, all items use an identical response_format." ], "outputs": { "all_results": "เก็บ JSON สถานะเดิมให้ครบถ้วน รวมถึงผลลัพธ์/custom_id ทุกรายการ และเนื้อหาการตอบกลับหรือข้อผิดพลาดทั้งหมด บันทึก results[] ที่เสร็จสมบูรณ์เป็น JSONL โดยไม่กรองข้อมูล", "enclosing_family": "batch", "family": "text", "fields": [ { "name": "results[].custom_id", "type": "string" }, { "name": "results[].response.body.choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "name": "results[].error", "type": "object|null" }, { "name": "usage", "type": "object|null" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "endpoint", "type": "string" }, { "description": null, "name": "status", "type": "string" }, { "description": null, "name": "request_counts", "type": "object" }, { "description": null, "name": "results[].id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].response.status_code", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].response.request_id", "type": "string" } ], "format": "JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "/v1/chat/completions" ], "enum_known": true, "name": "endpoint", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "requests", "required": true, "type": "batch_item[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "requests[].custom_id", "required": true, "type": "string", "unique_within_batch": true }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "requests[].body.messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "24h" ], "enum_known": true, "name": "completion_window", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch", "openai/gpt-5.5" ], "enum_known": true, "name": "requests[].body.model", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ [ "openai" ] ], "enum_known": true, "name": "provider.only", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ false, null ], "enum_known": true, "name": "provider.allow_fallbacks", "required": false, "type": "boolean|null" } ], "provider_policy": { "allow_fallbacks": false, "configured_only": [ "openai" ], "per_item_override": false, "when_omitted": "Current Source injects the exact persisted declaration before fresh submission." }, "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "completion_window": { "enum": [ "24h" ], "type": "string" }, "endpoint": { "enum": [ "/v1/chat/completions" ], "type": "string" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch" ], "type": "string" }, "provider": { "additionalProperties": false, "properties": { "allow_fallbacks": { "enum": [ false, null ], "type": [ "boolean", "null" ] }, "only": { "enum": [ [ "openai" ] ], "items": { "enum": [ "openai" ], "type": "string" }, "maxItems": 1, "minItems": 1, "type": "array" } }, "type": [ "object", "null" ] }, "requests": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "body": { "additionalProperties": true, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch", "openai/gpt-5.5" ], "type": "string" } }, "required": [ "messages" ], "type": "object" }, "custom_id": { "minLength": 1, "type": "string" } }, "required": [ "custom_id", "body" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" } }, "required": [ "endpoint", "model", "requests" ], "type": "object" }, "schema_template": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "model": "openai/gpt-5.5:batch", "requests": [ { "body": { "max_tokens": 16, "messages": [ { "content": "Hello!", "role": "user" } ] }, "custom_id": "req-0001" } ] }, "unsupported": [ "Files/input_file_id batch upload workflow", "active cancel route", "public batch list/delete/result-download route", "model-name-derived capability or weights equivalence" ] }, "input": { "content_type": "application/json", "file_material": "ผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "provider.only", "provider.allow_fallbacks", "completion_window" ], "representation": "ส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body", "request_endpoint_profile": "/v1/chat/completions", "required": [ "endpoint", "model", "requests" ], "schema_scope": "เนื้อหาคำขอ Chat Completions แบบข้อความ ภายในโครงสร้างคำขอแบบชุดที่ส่งโดยตรงตามที่ระบุในเอกสาร", "serialization_order": [ "endpoint", "model", "provider (หากระบุมา)", "completion_window (หากระบุมา)", "requests อยู่ท้ายสุด" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "create": { "accepted_status": 202, "http": "POST", "path": "/v1/batches" }, "delete": null, "file_upload": null, "mode": "asynchronous", "observed_status_values": [ "validating", "in_progress", "finalizing", "completed", "failed", "expired", "cancelling", "cancelled" ], "owned_results": { "behavior": "Completed results are saved as owned JSONL, read back byte-for-byte and registered in the existing media library before publication after settlement. Status returns inline results; no separate Batch download route is added.", "format": "application/x-ndjson", "public_url_field_in_status": null }, "status": { "http": "GET", "id_source": "ค่า response.id จริงจากการตอบกลับคำขอสร้างครั้งเดิม โดยใช้ผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม", "path": "/v1/batches/{operation_id}" }, "terminal": [ "completed", "failed", "expired", "cancelled" ], "unknown": "เก็บ ID การดำเนินการเดิมไว้ การตอบกลับ 503 result_pending_check มี X-Should-Retry:false ห้ามส่งงานแบบชุดเดิมซ้ำเด็ดขาดเมื่อยังไม่ทราบสถานะของงาน" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/batches" }, "output": { "all_results": "Preserve the full original status JSON, every result/custom_id and complete response or error body. Save completed results[] as JSONL without filtering.", "family": "batch", "format": "JSON; completed results[] are returned inline and can be saved as JSONL." } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": 272000, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 272000 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 2", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.045000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000045", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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-5.5: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\n", "label": "curl · retained fixture", "language": "bash" }, { "code": "import 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-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError(\"body.model must be an exact documented caller or wire ID\")\n return {\"endpoint\":\"/v1/chat/completions\", \"model\":\"openai/gpt-5.5: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\"))\n", "label": "Python HTTP · actual customer JSONL", "language": "python" }, { "code": "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\n", "label": "curl · original operation status", "language": "bash" }, { "code": "import 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.\n", "label": "Python · save every completed result", "language": "python" } ], "family": "batch", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "batches", "hints": [ "Read your actual request items before submission; inline requests are required.", "Keep the returned operation ID and every result. Never replay an unknown submission." ], "http": "POST", "in": 5, "input": [ "text" ], "label": "การประมวลผลแบบชุด", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "out": 30, "output": [ "text" ], "path": "/v1/batches", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" }, { "label": "Explicit cache pricing", "value": "Not enabled", "when": "When explicit cache is requested" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": 272000, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 272000 }, "label": "Request-length tier 2", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.045000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000045", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/batches/{operation_id}" ], "tiers": [ { "cache_read": 0.5, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 5, "input_multiplier": null, "max": 272000, "max_tokens": 272000, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 30, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" }, { "cache_read": 1, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 10, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 272000, "min_tokens": 272000, "out": 45, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 1, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "b616d85d05ea6165d5363f5519116af0f692fbdc256497c34d9b00b6545499fa", "input_html_sha256": "b10959898a13097f12708bb454ab75996a65e25f34e67c7bd828949292541b46", "private_audit_sha256": "6ce5c6cb617c90cec75a49952cd8819d60a40532335cb19fec4d5e827f7e1763", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/th/openai-gpt-5-5-u003a-batch/", "description": "GPT-5.5 ของ OpenAI จัดการงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ดด้วยอินพุตข้อความและภาพ การให้เหตุผลที่ตั้งค่าได้ และเครื่องมือหลากหลาย บริบทขนาดใหญ่รองรับการทำงานกับข้อมูลต้นทางจำนวนมาก และส่งผลลัพธ์ข้อความที่ชัดเจนและตรงกับงานกลับมา", "locale": "th", "md_url": "https://ailoot.ai/models/th/openai-gpt-5-5-u003a-batch/index.md", "title": "OpenAI: GPT-5.5 (batch) — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/th/openai-gpt-5-5-u003a-batch/" }, "rawModel": { "about": "GPT-5.5 เป็นโมเดลการให้เหตุผลระดับเรือธงของ OpenAI สำหรับงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ด รับข้อความและภาพและส่งข้อความกลับมา โดยผสานการวิเคราะห์กับการใช้เครื่องมือเมื่องานต้องการข้อมูลหรือการดำเนินการนอกเหนือจากพรอมต์ที่ให้ แนวทางของ OpenAI เน้นให้เริ่มจากผลลัพธ์ที่ชัดเจน อธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการ ข้อจำกัดที่ต้องรักษา หลักฐานที่จะใช้ และเงื่อนไขที่จบงาน\n\nสำหรับการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์ครั้งใหญ่ ให้ส่งข้อมูลจากคลังโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมปัจจุบัน พฤติกรรมที่ต้องการ และเกณฑ์การยอมรับ ระบุสิ่งที่เปลี่ยนได้และสิ่งที่ต้องรักษาความเข้ากันได้ ผลลัพธ์ที่ควรขอคือการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ คำอธิบายพฤติกรรมที่ได้รับผลกระทบ และหลักฐานจากการตรวจสอบที่ทำจริง สำหรับงานที่ใช้เอกสารจำนวนมาก ให้ติดป้ายเอกสารต้นทางและขอคำตอบที่จัดตามการตัดสินใจที่ต้องทำ โดยเชื่อมข้อสรุปแต่ละข้อกับหลักฐานที่ให้มา และแยกคำถามที่ยังไม่คลี่คลายออกจากข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว\n\nGPT-5.5 รองรับระดับความเข้มข้นในการให้เหตุผล none, low, medium, high และ xhigh โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น OpenAI แนะนำให้พิจารณา low ก่อน none หากเวิร์กโฟลว์ที่ต้องตอบสนองเร็วยังต้องวางแผน ค้นหา หรือเรียกเครื่องมือหลายครั้ง none เหมาะกับงานตรงไปตรงมาที่ไม่ต้องใช้กระบวนการให้เหตุผลนั้น ระดับความเข้มข้นสูงกว่าไม่ได้ดีกว่าโดยอัตโนมัติ ข้อกำหนดที่ขัดแย้ง การเข้าถึงเครื่องมือแบบไม่จำกัด หรือกฎหยุดที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ค้นหาโดยไม่จำเป็นและคิดมากเกินไป เลือกระดับความเข้มข้นให้ตรงกับงานจริง และกำหนดชิ้นงานสุดท้ายกับเกณฑ์การเสร็จสิ้นอย่างชัดเจน\n\nผู้พัฒนาระบุหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเค็นและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น โดยมีวันที่ตัดความรู้ 1 ธันวาคม 2025 บริบทรองรับบทสนทนา ข้อมูลที่ให้มา และเนื้อหาที่สร้าง ไม่ใช่โควตาแยกที่นำไปเพิ่มจากเอาต์พุตสูงสุด การให้เหตุผลภายในยังใช้โทเค็นและความจุเอาต์พุต ดังนั้นชุดแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ควรจัดตามคำถาม โดยรักษาตัวระบุสำคัญ หน่วย และขอบเขตเอกสาร พร้อมเผื่อพื้นที่เพียงพอสำหรับการให้เหตุผลและคำตอบสุดท้าย\n\nการจัดการภาพแตกต่างจากค่าเริ่มต้นในรุ่นก่อน ในแนวทาง GPT-5.5 ของ OpenAI หากไม่ตั้งค่าระดับรายละเอียดภาพหรือตั้งเป็น auto จะใช้พฤติกรรม original โดยคงภาพไว้โดยไม่ปรับขนาด เมื่อภาพอยู่ภายในทั้งงบ 10,240,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 6,000 พิกเซลตามที่ระบุ การเลือก high อย่างชัดเจนจะคงรายละเอียดภายในทั้งงบ 2,500,000 พิกเซลและขนาดด้านยาวสูงสุด 2,048 พิกเซล ส่วน low จะย่อภาพที่มีด้านใดเกิน 512 พิกเซลอย่างเข้มงวดกว่า ค่าต่าง ๆ เหล่านี้เป็นการตั้งค่าประมวลผลภาพ ไม่ใช่การรับประกันว่าจะรับทุกไฟล์ที่อัปโหลด สำหรับภาพหน้าจอ แผนภาพ หรือหน้าเอกสาร ให้ระบุบริเวณและคำถาม ส่งภาพที่อ่านได้ และขอข้อสังเกตหรือการตีความที่ต้องการ แทนการบรรยายแบบไม่จำกัด\n\nOpenAI ระบุอินเทอร์เฟซ Responses, Chat Completions และ Batch พร้อมการสตรีม Structured Outputs การเรียกใช้ฟังก์ชัน การอัปโหลดไฟล์ อินพุตภาพ การค้นหาไฟล์และเว็บ และการแคชพรอมต์ ชุดเครื่องมือในเอกสารยังมีการค้นหาเครื่องมือ การสร้างภาพ การรันโค้ด shell แบบโฮสต์ การดำเนินการ patch ทักษะ การใช้คอมพิวเตอร์ และ MCP อธิบายวัตถุประสงค์ อาร์กิวเมนต์ ผลข้างเคียง และข้อมูลที่ส่งกลับของเครื่องมือแต่ละตัวในแอปพลิเคชัน คำขอเรียกฟังก์ชันของแอปพลิเคชันต้องให้แอปพลิเคชันดำเนินการนั้นและส่งผลลัพธ์จริงกลับมา ข้อเสนอการดำเนินการที่สร้างขึ้นไม่ใช่หลักฐานว่าการดำเนินการเกิดขึ้นแล้ว รูปแบบเอาต์พุตของโมเดลเองยังเป็นข้อความ ขณะที่เครื่องมือสร้างภาพอาจผลิตชิ้นงานแยกต่างหาก\n\nสำหรับการโต้ตอบที่ยาว ให้เก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อการแยกงานระหว่างทางจากคำตอบที่เสร็จแล้ว คู่มือของ OpenAI อธิบายค่า phase ของ assistant สำหรับคำตอบ commentary และ final แอปพลิเคชันที่ส่งรายการ assistant ซ้ำด้วยตนเองต้องรักษาค่า phase เดิม ขณะที่การเชื่อมผ่านกลไกการตอบก่อนหน้าของผู้พัฒนาจะรักษาสถานะนั้นโดยอัตโนมัติ สำหรับคำตอบที่มองเห็นได้ ให้กำหนดความยาว น้ำเสียง และโครงสร้างที่ต้องการอย่างชัดเจน GPT-5.5 มีรูปแบบเริ่มต้นที่กระชับและตรงประเด็น และ verbosity ของข้อความมีค่าเริ่มต้นเป็น medium หากต้องการผลลัพธ์กระชับ อาจขอระดับรายละเอียดที่ต่ำลงโดยไม่ตัดหลักฐานหรือเงื่อนไขที่จำเป็น\n\nชิ้นงานสุดท้ายที่เป็นประโยชน์อาจเป็นไฟล์ที่แก้ไขพร้อมคำอธิบายการเปลี่ยนแปลงเฉพาะจุด บันทึกเพื่อการตัดสินใจที่ยึดเอกสารซึ่งระบุชื่อ หรือผลการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและระบุค่าที่ขาดไปชัดเจน ส่งข้อเท็จจริงที่ต้องเป็นปัจจุบันแทนการพึ่งวันที่ตัดความรู้ของโมเดล และเปรียบเทียบข้อความสำคัญกับข้อมูลต้นฉบับ กฎเรื่องหลักฐานที่ชัดเจน เครื่องมือที่มีขอบเขต และเงื่อนไขหยุดที่ระบุชัดช่วยให้ GPT-5.5 ทำงานใหญ่ได้ครบ พร้อมรักษาผลลัพธ์ให้เข้าใจและตรวจสอบได้", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "OpenAI", "capabilities": { "context_length": 1050000, "manufacturer_input": [ "file", "image", "text" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "ดูราคาตามการกำหนดค่าแบบครบถ้วนในรายละเอียด" } ], "ctx": null, "formats": [ "batches" ], "id": "openai/gpt-5.5:batch", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.5, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Preserve full JSON and every result; provider real IDs are only read from actual returned responses.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "โครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้", "http_status": 400, "recovery": "แก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "คีย์ API ไม่ถูกต้อง", "http_status": 401, "recovery": "ใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "กลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 403, "recovery": "ตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "การประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธ", "http_status": 422, "recovery": "ใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "ไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้", "http_status": 422, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "ไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้", "http_status": 402, "recovery": "แก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่", "type": "billing_error" }, { "code": null, "condition": "ราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 503, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "เส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งาน", "http_status": 503, "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ", "type": "api_error" }, { "code": "result_pending_check", "condition": "ผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:false", "http_status": 503, "recovery": "เก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด", "type": null }, { "code": "not_found", "condition": "ไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่น", "http_status": 404, "recovery": "ใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม", "type": null } ], "example_body": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "model": "openai/gpt-5.5:batch", "requests": [ { "body": { "max_tokens": 16, "messages": [ { "content": "Hello!", "role": "user" } ] }, "custom_id": "req-0001" } ] }, "input_constraints": [ "Use the exact shown :batch model ID.", "Each custom_id must be nonempty and unique within the batch.", "Keep requests last in the serialized body; duplicate JSON keys are rejected.", "Each body.model is omitted or equals the exact batch caller or its documented base ID.", "Per-item provider, service_tier and input_type are outside this batch profile.", "stream is omitted or false.", "Supply text messages for this Chat batch profile; image/audio/file/video objects, hosted tools and cache-control fields are outside this profile.", "If body.model is present, use only the exact caller or wire ID listed here; no suffix conversion is needed.", "For google/ wire IDs, all items use an identical response_format." ], "outputs": { "all_results": "เก็บ JSON สถานะเดิมให้ครบถ้วน รวมถึงผลลัพธ์/custom_id ทุกรายการ และเนื้อหาการตอบกลับหรือข้อผิดพลาดทั้งหมด บันทึก results[] ที่เสร็จสมบูรณ์เป็น JSONL โดยไม่กรองข้อมูล", "enclosing_family": "batch", "family": "text", "fields": [ { "name": "results[].custom_id", "type": "string" }, { "name": "results[].response.body.choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "name": "results[].error", "type": "object|null" }, { "name": "usage", "type": "object|null" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "endpoint", "type": "string" }, { "description": null, "name": "status", "type": "string" }, { "description": null, "name": "request_counts", "type": "object" }, { "description": null, "name": "results[].id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].response.status_code", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].response.request_id", "type": "string" } ], "format": "JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "/v1/chat/completions" ], "enum_known": true, "name": "endpoint", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "requests", "required": true, "type": "batch_item[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "requests[].custom_id", "required": true, "type": "string", "unique_within_batch": true }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "requests[].body.messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "24h" ], "enum_known": true, "name": "completion_window", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch", "openai/gpt-5.5" ], "enum_known": true, "name": "requests[].body.model", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ [ "openai" ] ], "enum_known": true, "name": "provider.only", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ false, null ], "enum_known": true, "name": "provider.allow_fallbacks", "required": false, "type": "boolean|null" } ], "provider_policy": { "allow_fallbacks": false, "configured_only": [ "openai" ], "per_item_override": false, "when_omitted": "Current Source injects the exact persisted declaration before fresh submission." }, "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "completion_window": { "enum": [ "24h" ], "type": "string" }, "endpoint": { "enum": [ "/v1/chat/completions" ], "type": "string" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch" ], "type": "string" }, "provider": { "additionalProperties": false, "properties": { "allow_fallbacks": { "enum": [ false, null ], "type": [ "boolean", "null" ] }, "only": { "enum": [ [ "openai" ] ], "items": { "enum": [ "openai" ], "type": "string" }, "maxItems": 1, "minItems": 1, "type": "array" } }, "type": [ "object", "null" ] }, "requests": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "body": { "additionalProperties": true, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-5.5:batch", "openai/gpt-5.5" ], "type": "string" } }, "required": [ "messages" ], "type": "object" }, "custom_id": { "minLength": 1, "type": "string" } }, "required": [ "custom_id", "body" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" } }, "required": [ "endpoint", "model", "requests" ], "type": "object" }, "schema_template": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "model": "openai/gpt-5.5:batch", "requests": [ { "body": { "max_tokens": 16, "messages": [ { "content": "Hello!", "role": "user" } ] }, "custom_id": "req-0001" } ] }, "unsupported": [ "Files/input_file_id batch upload workflow", "active cancel route", "public batch list/delete/result-download route", "model-name-derived capability or weights equivalence" ] }, "input": { "content_type": "application/json", "file_material": "ผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "provider.only", "provider.allow_fallbacks", "completion_window" ], "representation": "ส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body", "request_endpoint_profile": "/v1/chat/completions", "required": [ "endpoint", "model", "requests" ], "schema_scope": "เนื้อหาคำขอ Chat Completions แบบข้อความ ภายในโครงสร้างคำขอแบบชุดที่ส่งโดยตรงตามที่ระบุในเอกสาร", "serialization_order": [ "endpoint", "model", "provider (หากระบุมา)", "completion_window (หากระบุมา)", "requests อยู่ท้ายสุด" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "create": { "accepted_status": 202, "http": "POST", "path": "/v1/batches" }, "delete": null, "file_upload": null, "mode": "asynchronous", "observed_status_values": [ "validating", "in_progress", "finalizing", "completed", "failed", "expired", "cancelling", "cancelled" ], "owned_results": { "behavior": "Completed results are saved as owned JSONL, read back byte-for-byte and registered in the existing media library before publication after settlement. Status returns inline results; no separate Batch download route is added.", "format": "application/x-ndjson", "public_url_field_in_status": null }, "status": { "http": "GET", "id_source": "ค่า response.id จริงจากการตอบกลับคำขอสร้างครั้งเดิม โดยใช้ผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม", "path": "/v1/batches/{operation_id}" }, "terminal": [ "completed", "failed", "expired", "cancelled" ], "unknown": "เก็บ ID การดำเนินการเดิมไว้ การตอบกลับ 503 result_pending_check มี X-Should-Retry:false ห้ามส่งงานแบบชุดเดิมซ้ำเด็ดขาดเมื่อยังไม่ทราบสถานะของงาน" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/batches" }, "output": { "all_results": "Preserve the full original status JSON, every result/custom_id and complete response or error body. Save completed results[] as JSONL without filtering.", "family": "batch", "format": "JSON; completed results[] are returned inline and can be saved as JSONL." } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": 272000, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 272000 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 2", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.045000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000045", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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-5.5: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\n", "label": "curl · retained fixture", "language": "bash" }, { "code": "import 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-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError(\"body.model must be an exact documented caller or wire ID\")\n return {\"endpoint\":\"/v1/chat/completions\", \"model\":\"openai/gpt-5.5: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\"))\n", "label": "Python HTTP · actual customer JSONL", "language": "python" }, { "code": "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\n", "label": "curl · original operation status", "language": "bash" }, { "code": "import 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.\n", "label": "Python · save every completed result", "language": "python" } ], "family": "batch", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "batches", "hints": [ "Read your actual request items before submission; inline requests are required.", "Keep the returned operation ID and every result. Never replay an unknown submission." ], "http": "POST", "in": 5, "input": [ "text" ], "label": "การประมวลผลแบบชุด", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "out": 30, "output": [ "text" ], "path": "/v1/batches", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" }, { "label": "Explicit cache pricing", "value": "Not enabled", "when": "When explicit cache is requested" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": 272000, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 272000 }, "label": "Request-length tier 2", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.045000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000045", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/batches/{operation_id}" ], "tiers": [ { "cache_read": 0.5, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 5, "input_multiplier": null, "max": 272000, "max_tokens": 272000, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 30, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" }, { "cache_read": 1, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 10, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 272000, "min_tokens": 272000, "out": 45, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 1, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "request_model_id": "openai/gpt-5.5:batch", "route_label": "Ultra" } ], "name": "OpenAI: GPT-5.5 (batch)", "price": { "in": 5, "in_label": null, "out": 30, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 5, "sort_out": 30, "varies": true }, "short": "GPT-5.5 ของ OpenAI จัดการงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ดด้วยอินพุตข้อความและภาพ การให้เหตุผลที่ตั้งค่าได้ และเครื่องมือหลากหลาย บริบทขนาดใหญ่รองรับการทำงานกับข้อมูลต้นทางจำนวนมาก และส่งผลลัพธ์ข้อความที่ชัดเจนและตรงกับงานกลับมา" }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "GPT-5.5 ของ OpenAI จัดการงานวิชาชีพที่ซับซ้อนและการเขียนโค้ดด้วยอินพุตข้อความและภาพ การให้เหตุผลที่ตั้งค่าได้ และเครื่องมือหลากหลาย บริบทขนาดใหญ่รองรับการทำงานกับข้อมูลต้นทางจำนวนมาก และส่งผลลัพธ์ข้อความที่ชัดเจนและตรงกับงานกลับมา", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "a6809a26bb425fa7cc994edef09959e22aea93749a16f6f7cf2b74bb4271a0b4", "renderer_sha256": "890edb706fafafdd4f598bb324acf65fada58918b0911b97eb80e68be2ef65d9" }, "sourceRevision": "b6a6860e539f371871a7a3a084ad80798430a84a4e2fccc8036a4dd6c952550f" }