GPT-5 Nano là bản Nano của OpenAI trong họ mô hình suy luận GPT-5. Nhà sản xuất nhấn mạnh tóm tắt và phân loại là những ứng dụng thực tế. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra, phù hợp làm lựa chọn có trọng tâm cho một thao tác xác định trong quy trình lớn hơn. Nano giữ danh tính và các thông số riêng của bản này.
Khi tóm tắt, hãy cung cấp tài liệu nguồn và mục đích của bản tóm tắt. Một yêu cầu minh họa là chuyển nhiều thông điệp về cùng một vấn đề thành bản tóm lược có chủ đề, dữ kiện đã xác lập và câu hỏi tiếp theo. Hãy chỉ định độ dài, các chi tiết phải giữ lại và sự khác biệt giữa phát biểu trong nguồn với nhận định được suy ra. Điều này tạo mục đích sử dụng cụ thể cho bản tóm tắt, thay vì yêu cầu mô hình rút ngắn mọi phần như nhau.
Khi phân loại, hãy cung cấp các nhóm được phép và tiêu chí phân biệt chúng. Hãy thêm ví dụ khi chúng làm rõ ranh giới khó và xác định cách biểu diễn trường hợp không phù hợp với bất kỳ nhóm hiện có nào. Kết quả hữu ích là nhóm cùng lời giải thích ngắn gọn gắn với đầu vào. Ảnh có thể cung cấp thông tin hình ảnh liên quan khi nhiệm vụ chỉ rõ chi tiết hoặc nhãn quan trọng.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Năm năm 2024. Bản giới thiệu GPT-5 dành cho nhà phát triển đưa Nano vào ba cỡ mô hình hỗ trợ điều chỉnh mức suy luận, verbosity và công cụ tùy chỉnh. Các mức suy luận được tài liệu hóa của họ mô hình này là minimal, low, medium và high; verbosity điều khiển độ chi tiết của câu trả lời tách biệt với phân tích. Suy luận và đầu ra hiển thị dùng chung hạn mức token được tạo.
Thẻ của đúng mô hình này liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và ảnh, tìm kiếm tệp và lưu bộ nhớ đệm prompt. Bộ công cụ được nêu gồm hàm, tìm kiếm web và tệp, tạo ảnh, diễn giải và thực thi mã, cùng kết nối MCP. Thao tác công cụ tách biệt với kết quả bằng văn bản của mô hình: ứng dụng thực hiện hành động và trả về đầu ra thực tế để tiếp tục công việc.
Hãy xác định yêu cầu đầu ra hẹp, chẳng hạn bản tóm tắt, nhóm phân loại, danh sách trường được trích xuất hoặc câu trả lời ngắn được đề xuất. Hãy nêu cách xử lý thông tin còn thiếu và giữ quy tắc nhất quán khi xử lý các đầu vào tương tự. Với nhiệm vụ nhiều giai đoạn, hãy chuyển kết quả liên quan sang giai đoạn tiếp theo cùng câu hỏi chưa được giải quyết. Hãy rà soát sản phẩm cuối theo nguồn và tiêu chí được cung cấp, phân biệt thao tác đã thực hiện với thao tác mới được đề xuất.
", "aboutText": "GPT-5 Nano là bản Nano của OpenAI trong họ mô hình suy luận GPT-5. Nhà sản xuất nhấn mạnh tóm tắt và phân loại là những ứng dụng thực tế. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra, phù hợp làm lựa chọn có trọng tâm cho một thao tác xác định trong quy trình lớn hơn. Nano giữ danh tính và các thông số riêng của bản này.\n\nKhi tóm tắt, hãy cung cấp tài liệu nguồn và mục đích của bản tóm tắt. Một yêu cầu minh họa là chuyển nhiều thông điệp về cùng một vấn đề thành bản tóm lược có chủ đề, dữ kiện đã xác lập và câu hỏi tiếp theo. Hãy chỉ định độ dài, các chi tiết phải giữ lại và sự khác biệt giữa phát biểu trong nguồn với nhận định được suy ra. Điều này tạo mục đích sử dụng cụ thể cho bản tóm tắt, thay vì yêu cầu mô hình rút ngắn mọi phần như nhau.\n\nKhi phân loại, hãy cung cấp các nhóm được phép và tiêu chí phân biệt chúng. Hãy thêm ví dụ khi chúng làm rõ ranh giới khó và xác định cách biểu diễn trường hợp không phù hợp với bất kỳ nhóm hiện có nào. Kết quả hữu ích là nhóm cùng lời giải thích ngắn gọn gắn với đầu vào. Ảnh có thể cung cấp thông tin hình ảnh liên quan khi nhiệm vụ chỉ rõ chi tiết hoặc nhãn quan trọng.\n\nOpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Năm năm 2024. Bản giới thiệu GPT-5 dành cho nhà phát triển đưa Nano vào ba cỡ mô hình hỗ trợ điều chỉnh mức suy luận, verbosity và công cụ tùy chỉnh. Các mức suy luận được tài liệu hóa của họ mô hình này là minimal, low, medium và high; verbosity điều khiển độ chi tiết của câu trả lời tách biệt với phân tích. Suy luận và đầu ra hiển thị dùng chung hạn mức token được tạo.\n\nThẻ của đúng mô hình này liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và ảnh, tìm kiếm tệp và lưu bộ nhớ đệm prompt. Bộ công cụ được nêu gồm hàm, tìm kiếm web và tệp, tạo ảnh, diễn giải và thực thi mã, cùng kết nối MCP. Thao tác công cụ tách biệt với kết quả bằng văn bản của mô hình: ứng dụng thực hiện hành động và trả về đầu ra thực tế để tiếp tục công việc.\n\nHãy xác định yêu cầu đầu ra hẹp, chẳng hạn bản tóm tắt, nhóm phân loại, danh sách trường được trích xuất hoặc câu trả lời ngắn được đề xuất. Hãy nêu cách xử lý thông tin còn thiếu và giữ quy tắc nhất quán khi xử lý các đầu vào tương tự. Với nhiệm vụ nhiều giai đoạn, hãy chuyển kết quả liên quan sang giai đoạn tiếp theo cùng câu hỏi chưa được giải quyết. Hãy rà soát sản phẩm cuối theo nguồn và tiêu chí được cung cấp, phân biệt thao tác đã thực hiện với thao tác mới được đề xuất.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "90ac8d68d775206af6ca7a6b62d30f5c0ba83bace6fbb864f2dc9304c9ade695", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5-nano:batchBản Nano của GPT-5 được thiết kế cho tóm tắt và phân loại có trọng tâm. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và trả về văn bản, với suy luận có thể điều chỉnh và định dạng kết quả rõ ràng cho các nhiệm vụ lặp lại hoặc hỗ trợ.
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 Nano là bản Nano của OpenAI trong họ mô hình suy luận GPT-5. Nhà sản xuất nhấn mạnh tóm tắt và phân loại là những ứng dụng thực tế. Mô hình nhận văn bản cùng ảnh và tạo văn bản đầu ra, phù hợp làm lựa chọn có trọng tâm cho một thao tác xác định trong quy trình lớn hơn. Nano giữ danh tính và các thông số riêng của bản này.
Khi tóm tắt, hãy cung cấp tài liệu nguồn và mục đích của bản tóm tắt. Một yêu cầu minh họa là chuyển nhiều thông điệp về cùng một vấn đề thành bản tóm lược có chủ đề, dữ kiện đã xác lập và câu hỏi tiếp theo. Hãy chỉ định độ dài, các chi tiết phải giữ lại và sự khác biệt giữa phát biểu trong nguồn với nhận định được suy ra. Điều này tạo mục đích sử dụng cụ thể cho bản tóm tắt, thay vì yêu cầu mô hình rút ngắn mọi phần như nhau.
Khi phân loại, hãy cung cấp các nhóm được phép và tiêu chí phân biệt chúng. Hãy thêm ví dụ khi chúng làm rõ ranh giới khó và xác định cách biểu diễn trường hợp không phù hợp với bất kỳ nhóm hiện có nào. Kết quả hữu ích là nhóm cùng lời giải thích ngắn gọn gắn với đầu vào. Ảnh có thể cung cấp thông tin hình ảnh liên quan khi nhiệm vụ chỉ rõ chi tiết hoặc nhãn quan trọng.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 400,000 token, đầu vào tối đa 272,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 31 tháng Năm năm 2024. Bản giới thiệu GPT-5 dành cho nhà phát triển đưa Nano vào ba cỡ mô hình hỗ trợ điều chỉnh mức suy luận, verbosity và công cụ tùy chỉnh. Các mức suy luận được tài liệu hóa của họ mô hình này là minimal, low, medium và high; verbosity điều khiển độ chi tiết của câu trả lời tách biệt với phân tích. Suy luận và đầu ra hiển thị dùng chung hạn mức token được tạo.
Thẻ của đúng mô hình này liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions và Batch, truyền phát, Structured Outputs, gọi hàm, đầu vào tệp và ảnh, tìm kiếm tệp và lưu bộ nhớ đệm prompt. Bộ công cụ được nêu gồm hàm, tìm kiếm web và tệp, tạo ảnh, diễn giải và thực thi mã, cùng kết nối MCP. Thao tác công cụ tách biệt với kết quả bằng văn bản của mô hình: ứng dụng thực hiện hành động và trả về đầu ra thực tế để tiếp tục công việc.
Hãy xác định yêu cầu đầu ra hẹp, chẳng hạn bản tóm tắt, nhóm phân loại, danh sách trường được trích xuất hoặc câu trả lời ngắn được đề xuất. Hãy nêu cách xử lý thông tin còn thiếu và giữ quy tắc nhất quán khi xử lý các đầu vào tương tự. Với nhiệm vụ nhiều giai đoạn, hãy chuyển kết quả liên quan sang giai đoạn tiếp theo cùng câu hỏi chưa được giải quyết. Hãy rà soát sản phẩm cuối theo nguồn và tiêu chí được cung cấp, phân biệt thao tác đã thực hiện với thao tác mới được đề xuất.
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-nano: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-nano:batch, openai/gpt-5-nano | 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 $0.00005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000005 / 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 gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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-nano: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-nano:batch', 'openai/gpt-5-nano']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5-nano: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-nano:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.