GPT-5.6 Terra là mô hình cân bằng của OpenAI trong dòng GPT-5.6. Nhà sản xuất liên hệ vai trò xử lý khối lượng công việc của mô hình với cấp mini từng dùng trong các dòng GPT-5 trước, trong khi Terra vẫn giữ cấu hình mang tên riêng. Mô hình làm việc với văn bản và hình ảnh, rồi trả về văn bản như lời giải thích, bản thảo, đề xuất mã hoặc bản ghi phân tích có cấu trúc.
Cung cấp tài liệu nguồn, câu hỏi và tiêu chí để đưa ra kết luận. Một yêu cầu thực tế là: “So sánh các yêu cầu này với đề xuất, xác định từng điểm không khớp và trả về đoạn văn làm bằng chứng, hệ quả cùng câu hỏi chưa được giải quyết.” Gắn nhãn tài liệu và giữ các thuật ngữ hoặc đơn vị ảnh hưởng đến ý nghĩa. Kết quả nên nêu rõ điều gì được tài liệu chứng minh và điều gì vẫn chỉ là giả định.
Với việc viết, xác định đối tượng đọc, giọng văn và những dữ kiện bắt buộc giữ lại. Với việc chỉnh sửa, chỉ ra đoạn cần thay đổi và ý nghĩa cần bảo toàn. Với tác vụ lập trình, cung cấp phần triển khai liên quan, lỗi quan sát được và hành vi mong muốn. Một sản phẩm có mục tiêu rõ ràng hữu ích hơn chỉ dẫn chung chung nhằm cải thiện một tập tài liệu chưa xác định.
Mô hình hỗ trợ các mức nỗ lực suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Nỗ lực điều chỉnh độ sâu phân tích, còn chế độ standard hoặc Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Yêu cầu đối với đầu ra cuối cùng vẫn quan trọng ở mọi thiết lập: xác định ngôn ngữ trả lời, các trường bắt buộc và tiêu chí hoàn thành.
OpenAI mô tả việc suy luận trước đó còn khả dụng được đưa vào các lượt GPT-5.6 tiếp theo theo mặc định, kèm tùy chọn kiểm soát ngữ cảnh cho những quy trình được hỗ trợ. Điều này có thể giúp duy trì một quá trình phân tích, nhưng tài liệu được giữ lại vẫn chiếm ngữ cảnh. Phân biệt các dữ kiện đã chấp nhận và quan sát mới với những kết luận trung gian còn sơ bộ.
Ngữ cảnh được công bố của Terra là 1,050,000 token, với tối đa 922,000 token đầu vào và tối đa 128,000 token đầu ra. Mốc giới hạn kiến thức là ngày 16 tháng Hai năm 2026. Nguồn, lịch sử, kết quả công cụ, suy luận và câu trả lời hiển thị cần cùng nằm trong dung lượng đó. Chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng đầy đủ và kiểm tra phản hồi chưa hoàn chỉnh trước khi coi tác vụ đã xong.
Với tài liệu trực quan, giữ văn bản dễ đọc, nhãn và ngữ cảnh xung quanh. Yêu cầu câu trả lời chỉ ra chi tiết hình ảnh hỗ trợ kết luận. Mô hình xử lý văn bản và hình ảnh để tạo văn bản; nội dung đa phương tiện được tạo ra hoặc hành động ứng dụng đã thực thi là những kết quả khác.
Nhà sản xuất liệt kê gọi hàm, Structured Outputs và truyền dòng, cùng tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo ảnh, trình thông dịch mã, thao tác shell và patch, skills, sử dụng máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Ứng dụng bao quanh thực hiện những thao tác được chọn và trả lại quan sát để mô hình tiếp tục.
Định nghĩa mục đích và lược đồ tham số chính xác cho các hàm. Với bản ghi có cấu trúc, xác định từng trường và cách biểu diễn bằng chứng còn thiếu, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Một câu trả lời đúng định dạng tự nó không chứng minh đã diễn ra truy xuất, thực thi hoặc xác thực.
Kết quả cuối cùng hữu ích là bản thảo có thể xem xét, bản so sánh nguồn, đề xuất mã hoặc bản ghi dữ liệu gắn với yêu cầu và quan sát của tác vụ. Dùng các mức suy luận và giới hạn được Terra hỗ trợ khi chuẩn bị tác vụ; Sol và GPT-6 có cấu hình riêng.
", "aboutText": "GPT-5.6 Terra là mô hình cân bằng của OpenAI trong dòng GPT-5.6. Nhà sản xuất liên hệ vai trò xử lý khối lượng công việc của mô hình với cấp mini từng dùng trong các dòng GPT-5 trước, trong khi Terra vẫn giữ cấu hình mang tên riêng. Mô hình làm việc với văn bản và hình ảnh, rồi trả về văn bản như lời giải thích, bản thảo, đề xuất mã hoặc bản ghi phân tích có cấu trúc.\n\n### Phân tích hướng đến một kết quả xác định\n\nCung cấp tài liệu nguồn, câu hỏi và tiêu chí để đưa ra kết luận. Một yêu cầu thực tế là: “So sánh các yêu cầu này với đề xuất, xác định từng điểm không khớp và trả về đoạn văn làm bằng chứng, hệ quả cùng câu hỏi chưa được giải quyết.” Gắn nhãn tài liệu và giữ các thuật ngữ hoặc đơn vị ảnh hưởng đến ý nghĩa. Kết quả nên nêu rõ điều gì được tài liệu chứng minh và điều gì vẫn chỉ là giả định.\n\nVới việc viết, xác định đối tượng đọc, giọng văn và những dữ kiện bắt buộc giữ lại. Với việc chỉnh sửa, chỉ ra đoạn cần thay đổi và ý nghĩa cần bảo toàn. Với tác vụ lập trình, cung cấp phần triển khai liên quan, lỗi quan sát được và hành vi mong muốn. Một sản phẩm có mục tiêu rõ ràng hữu ích hơn chỉ dẫn chung chung nhằm cải thiện một tập tài liệu chưa xác định.\n\n### Độ sâu suy luận và chế độ\n\nMô hình hỗ trợ các mức nỗ lực suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Nỗ lực điều chỉnh độ sâu phân tích, còn chế độ standard hoặc Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Yêu cầu đối với đầu ra cuối cùng vẫn quan trọng ở mọi thiết lập: xác định ngôn ngữ trả lời, các trường bắt buộc và tiêu chí hoàn thành.\n\nOpenAI mô tả việc suy luận trước đó còn khả dụng được đưa vào các lượt GPT-5.6 tiếp theo theo mặc định, kèm tùy chọn kiểm soát ngữ cảnh cho những quy trình được hỗ trợ. Điều này có thể giúp duy trì một quá trình phân tích, nhưng tài liệu được giữ lại vẫn chiếm ngữ cảnh. Phân biệt các dữ kiện đã chấp nhận và quan sát mới với những kết luận trung gian còn sơ bộ.\n\n### Giới hạn đầu vào và đầu ra\n\nNgữ cảnh được công bố của Terra là 1,050,000 token, với tối đa 922,000 token đầu vào và tối đa 128,000 token đầu ra. Mốc giới hạn kiến thức là ngày 16 tháng Hai năm 2026. Nguồn, lịch sử, kết quả công cụ, suy luận và câu trả lời hiển thị cần cùng nằm trong dung lượng đó. Chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng đầy đủ và kiểm tra phản hồi chưa hoàn chỉnh trước khi coi tác vụ đã xong.\n\nVới tài liệu trực quan, giữ văn bản dễ đọc, nhãn và ngữ cảnh xung quanh. Yêu cầu câu trả lời chỉ ra chi tiết hình ảnh hỗ trợ kết luận. Mô hình xử lý văn bản và hình ảnh để tạo văn bản; nội dung đa phương tiện được tạo ra hoặc hành động ứng dụng đã thực thi là những kết quả khác.\n\n### Công cụ và sản phẩm có cấu trúc\n\nNhà sản xuất liệt kê gọi hàm, Structured Outputs và truyền dòng, cùng tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo ảnh, trình thông dịch mã, thao tác shell và patch, skills, sử dụng máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Ứng dụng bao quanh thực hiện những thao tác được chọn và trả lại quan sát để mô hình tiếp tục.\n\nĐịnh nghĩa mục đích và lược đồ tham số chính xác cho các hàm. Với bản ghi có cấu trúc, xác định từng trường và cách biểu diễn bằng chứng còn thiếu, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Một câu trả lời đúng định dạng tự nó không chứng minh đã diễn ra truy xuất, thực thi hoặc xác thực.\n\nKết quả cuối cùng hữu ích là bản thảo có thể xem xét, bản so sánh nguồn, đề xuất mã hoặc bản ghi dữ liệu gắn với yêu cầu và quan sát của tác vụ. Dùng các mức suy luận và giới hạn được Terra hỗ trợ khi chuẩn bị tác vụ; Sol và GPT-6 có cấu hình riêng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "038bf6fe471bc029a597724335a3c6fe6107021eba93741977ea34813a661c58", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5.6-terra:batchGPT-5.6 Terra là mô hình suy luận cân bằng của OpenAI dành cho phân tích, soạn thảo và trợ giúp nhiều bước. Mô hình dùng văn bản, hình ảnh để tạo lời giải thích, mã hoặc kết quả có cấu trúc, với mức suy luận có thể cấu hình và ngữ cảnh 1,050,000 token do nhà sản xuất công bố.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
GPT-5.6 Terra là mô hình cân bằng của OpenAI trong dòng GPT-5.6. Nhà sản xuất liên hệ vai trò xử lý khối lượng công việc của mô hình với cấp mini từng dùng trong các dòng GPT-5 trước, trong khi Terra vẫn giữ cấu hình mang tên riêng. Mô hình làm việc với văn bản và hình ảnh, rồi trả về văn bản như lời giải thích, bản thảo, đề xuất mã hoặc bản ghi phân tích có cấu trúc.
Cung cấp tài liệu nguồn, câu hỏi và tiêu chí để đưa ra kết luận. Một yêu cầu thực tế là: “So sánh các yêu cầu này với đề xuất, xác định từng điểm không khớp và trả về đoạn văn làm bằng chứng, hệ quả cùng câu hỏi chưa được giải quyết.” Gắn nhãn tài liệu và giữ các thuật ngữ hoặc đơn vị ảnh hưởng đến ý nghĩa. Kết quả nên nêu rõ điều gì được tài liệu chứng minh và điều gì vẫn chỉ là giả định.
Với việc viết, xác định đối tượng đọc, giọng văn và những dữ kiện bắt buộc giữ lại. Với việc chỉnh sửa, chỉ ra đoạn cần thay đổi và ý nghĩa cần bảo toàn. Với tác vụ lập trình, cung cấp phần triển khai liên quan, lỗi quan sát được và hành vi mong muốn. Một sản phẩm có mục tiêu rõ ràng hữu ích hơn chỉ dẫn chung chung nhằm cải thiện một tập tài liệu chưa xác định.
Mô hình hỗ trợ các mức nỗ lực suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Nỗ lực điều chỉnh độ sâu phân tích, còn chế độ standard hoặc Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Yêu cầu đối với đầu ra cuối cùng vẫn quan trọng ở mọi thiết lập: xác định ngôn ngữ trả lời, các trường bắt buộc và tiêu chí hoàn thành.
OpenAI mô tả việc suy luận trước đó còn khả dụng được đưa vào các lượt GPT-5.6 tiếp theo theo mặc định, kèm tùy chọn kiểm soát ngữ cảnh cho những quy trình được hỗ trợ. Điều này có thể giúp duy trì một quá trình phân tích, nhưng tài liệu được giữ lại vẫn chiếm ngữ cảnh. Phân biệt các dữ kiện đã chấp nhận và quan sát mới với những kết luận trung gian còn sơ bộ.
Ngữ cảnh được công bố của Terra là 1,050,000 token, với tối đa 922,000 token đầu vào và tối đa 128,000 token đầu ra. Mốc giới hạn kiến thức là ngày 16 tháng Hai năm 2026. Nguồn, lịch sử, kết quả công cụ, suy luận và câu trả lời hiển thị cần cùng nằm trong dung lượng đó. Chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng đầy đủ và kiểm tra phản hồi chưa hoàn chỉnh trước khi coi tác vụ đã xong.
Với tài liệu trực quan, giữ văn bản dễ đọc, nhãn và ngữ cảnh xung quanh. Yêu cầu câu trả lời chỉ ra chi tiết hình ảnh hỗ trợ kết luận. Mô hình xử lý văn bản và hình ảnh để tạo văn bản; nội dung đa phương tiện được tạo ra hoặc hành động ứng dụng đã thực thi là những kết quả khác.
Nhà sản xuất liệt kê gọi hàm, Structured Outputs và truyền dòng, cùng tìm kiếm web và tệp, công cụ tạo ảnh, trình thông dịch mã, thao tác shell và patch, skills, sử dụng máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Ứng dụng bao quanh thực hiện những thao tác được chọn và trả lại quan sát để mô hình tiếp tục.
Định nghĩa mục đích và lược đồ tham số chính xác cho các hàm. Với bản ghi có cấu trúc, xác định từng trường và cách biểu diễn bằng chứng còn thiếu, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Một câu trả lời đúng định dạng tự nó không chứng minh đã diễn ra truy xuất, thực thi hoặc xác thực.
Kết quả cuối cùng hữu ích là bản thảo có thể xem xét, bản so sánh nguồn, đề xuất mã hoặc bản ghi dữ liệu gắn với yêu cầu và quan sát của tác vụ. Dùng các mức suy luận và giới hạn được Terra hỗ trợ khi chuẩn bị tác vụ; Sol và GPT-6 có cấu hình riêng.
POST /v1/batchestexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngendpoint | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn /v1/chat/completions | Mặc định— |
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/gpt-5.6-terra:batch | Mặc định— |
Trườngrequests | Loạibatch_item[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngrequests[].custom_id | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.messages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcompletion_window | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 24h | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.model | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn openai/gpt-5.6-terra:batch, openai/gpt-5.6-terra | Mặc định— |
Trườngprovider.only | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn openai | Mặc định— |
Trườngprovider.allow_fallbacks | Loạiboolean|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn false, null | Mặc định— |
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngendpoint, model, requests |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốrepresentation | Hợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body |
Tham sốrequest_endpoint_profile | Hợp đồng/v1/chat/completions |
Tham sốfile_material | Hợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST. |
Tham sốserialization_order | Hợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Tham sốschema_scope | Hợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu. |
Vòng đời: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.012 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm272.000 | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.012 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 2 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn272.000 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.018 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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-5.6-terra:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.6-terra:batch', 'openai/gpt-5.6-terra']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-terra:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON nội tuyến tại results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nLưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.
Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngresults[].custom_id | Loạistring |
Trườngresults[].response.body.choices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngresults[].error | Loạiobject|null |
Trườngusage | Loạiobject|null |
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngendpoint | Loạistring |
Trườngstatus | Loạistring |
Trườngrequest_counts | Loạiobject |
Trườngresults[].id | Loạistring |
Trườngresults[].response.status_code | Loạiinteger |
Trườngresults[].response.request_id | Loạistring |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình. | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào. |
Phản hồi401 · authentication_error | Điều kiệnKhóa API không hợp lệ. | Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền. |
Phản hồi403 · permission_error | Điều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm. |
Phản hồi422 · invalid_request_error | Điều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối. | Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư. |
Phản hồi422 · price_unavailable | Điều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu. |
Phản hồi402 · billing_error | Điều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới. |
Phản hồi503 · price_unavailable | Điều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá. |
Phản hồi503 · api_error | Điều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến. |
Phản hồi503 · result_pending_check | Điều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false. | Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc. |
Phản hồi404 · not_found | Điều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác. | Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-terra:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.