GPT-6 Sol là mô hình suy luận của OpenAI dành cho lập trình phức tạp và quy trình tác nhân. Mô hình làm việc với văn bản, hình ảnh và trả về văn bản như lời giải thích, bản triển khai, bản ghi có cấu trúc hoặc đề xuất thao tác công cụ. Phiên bản mang tên GPT-6 Sol vẫn tách biệt với GPT-6.1 Sol mới hơn và chế độ thực thi Pro của Sol, nên cần giữ đúng các điều khiển và hồ sơ kiến thức của nó khi so sánh kết quả giữa các phiên bản.
Cung cấp phần triển khai liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và các điều kiện mà thay đổi phải giữ nguyên. Xác định sản phẩm cuối cùng và những quan sát cần có để xác nhận hoàn tất. Một đề bài ví dụ là: “Tìm lý do đầu vào này gây lỗi, đề xuất cách sửa nhỏ nhất và trả về hàm đã thay đổi kèm lời giải thích dựa trên nguồn về điều kiện mà hàm xử lý.”
Với nhiệm vụ có nhiều tệp, hãy nêu các mô-đun chịu ảnh hưởng và giao diện giữa chúng. Với giao diện trực quan, kết hợp mã và yêu cầu về hành vi với ảnh chụp màn hình hoặc bản mẫu dễ đọc, rồi xác định các trạng thái hiển thị cần triển khai. Mã được tạo ra vẫn là sản phẩm đề xuất cho đến khi chạy trong ứng dụng dự kiến; lỗi thực tế hoặc trạng thái đã hiển thị là bằng chứng cho lần sửa tiếp theo.
Nhà sản xuất hỗ trợ các mức độ suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Mức suy luận chọn lượng suy luận; chế độ tiêu chuẩn và Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Nhiệm vụ trực tiếp có thể dùng none, còn gỡ lỗi hoặc lập kế hoạch phức tạp hơn có thể hưởng lợi từ phân tích có chủ đích. Xác định câu trả lời cuối cùng cần có tách biệt với quá trình trung gian.
Nhiệm vụ phân tích dựa trên nguồn nên nêu quyết định, tiêu chí so sánh và tài liệu có thẩm quyền. Yêu cầu kết quả liên kết từng kết luận với đoạn trích đã cung cấp và nêu thông tin còn thiếu. Nhờ vậy, mục tiêu vẫn rõ ràng ngay cả khi mô hình chọn nhiều bước công cụ.
Hồ sơ công bố có ngữ cảnh 1,050,000 token, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 20 tháng Tư năm 2026. Suy luận sử dụng một phần ngân sách phản hồi và ngữ cảnh. Hãy chừa chỗ cho phân tích, quan sát từ công cụ và kết quả cuối cùng, đồng thời kiểm tra phản hồi chưa đầy đủ trước khi coi nhiệm vụ đã hoàn tất.
Sử dụng quy trình Responses đã được tài liệu hóa cho công cụ tích hợp và gọi hàm. Hồ sơ Chat Completions của OpenAI hỗ trợ gọi hàm khi mức độ suy luận được đặt thành none. Thẻ mô hình liệt kê truyền phát, Structured Outputs và các công cụ tìm kiếm web, tìm kiếm tệp, tạo hình ảnh, thông dịch mã, thao tác shell, áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và khám phá công cụ. Mô hình trả về văn bản; thao tác đã thực thi hoặc hình ảnh đã tạo thuộc về kết quả công cụ tương ứng.
Ứng dụng bao quanh mô hình xác định, thực hiện thao tác và trả về các quan sát. Giữ kết quả thực tế cùng mã định danh lần gọi và nguồn của nó. Hướng dẫn họ GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, duy trì suy luận và cô đọng hội thoại cho các nhiệm vụ dài hơn.
Một gói bàn giao hữu ích chứa bản triển khai hoặc kết luận, bằng chứng hỗ trợ và mọi điều kiện chưa được giải quyết. Kiểm tra các giá trị rút ra từ nguồn và mã được tạo so với yêu cầu. Nhiệm vụ nên kết thúc khi đã đáp ứng sản phẩm và tiêu chí hoàn tất đã nêu, thay vì coi kế hoạch hoặc lệnh kiểm tra được đề xuất là bằng chứng công việc đã thực thi.
", "aboutText": "GPT-6 Sol là mô hình suy luận của OpenAI dành cho lập trình phức tạp và quy trình tác nhân. Mô hình làm việc với văn bản, hình ảnh và trả về văn bản như lời giải thích, bản triển khai, bản ghi có cấu trúc hoặc đề xuất thao tác công cụ. Phiên bản mang tên GPT-6 Sol vẫn tách biệt với GPT-6.1 Sol mới hơn và chế độ thực thi Pro của Sol, nên cần giữ đúng các điều khiển và hồ sơ kiến thức của nó khi so sánh kết quả giữa các phiên bản.\n\n### Lập trình từ một đề bài cụ thể\n\nCung cấp phần triển khai liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và các điều kiện mà thay đổi phải giữ nguyên. Xác định sản phẩm cuối cùng và những quan sát cần có để xác nhận hoàn tất. Một đề bài ví dụ là: “Tìm lý do đầu vào này gây lỗi, đề xuất cách sửa nhỏ nhất và trả về hàm đã thay đổi kèm lời giải thích dựa trên nguồn về điều kiện mà hàm xử lý.”\n\nVới nhiệm vụ có nhiều tệp, hãy nêu các mô-đun chịu ảnh hưởng và giao diện giữa chúng. Với giao diện trực quan, kết hợp mã và yêu cầu về hành vi với ảnh chụp màn hình hoặc bản mẫu dễ đọc, rồi xác định các trạng thái hiển thị cần triển khai. Mã được tạo ra vẫn là sản phẩm đề xuất cho đến khi chạy trong ứng dụng dự kiến; lỗi thực tế hoặc trạng thái đã hiển thị là bằng chứng cho lần sửa tiếp theo.\n\n### Mức suy luận và độ sâu của nhiệm vụ\n\nNhà sản xuất hỗ trợ các mức độ suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Mức suy luận chọn lượng suy luận; chế độ tiêu chuẩn và Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Nhiệm vụ trực tiếp có thể dùng none, còn gỡ lỗi hoặc lập kế hoạch phức tạp hơn có thể hưởng lợi từ phân tích có chủ đích. Xác định câu trả lời cuối cùng cần có tách biệt với quá trình trung gian.\n\nNhiệm vụ phân tích dựa trên nguồn nên nêu quyết định, tiêu chí so sánh và tài liệu có thẩm quyền. Yêu cầu kết quả liên kết từng kết luận với đoạn trích đã cung cấp và nêu thông tin còn thiếu. Nhờ vậy, mục tiêu vẫn rõ ràng ngay cả khi mô hình chọn nhiều bước công cụ.\n\n### Ngữ cảnh và giới hạn\n\nHồ sơ công bố có ngữ cảnh 1,050,000 token, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 20 tháng Tư năm 2026. Suy luận sử dụng một phần ngân sách phản hồi và ngữ cảnh. Hãy chừa chỗ cho phân tích, quan sát từ công cụ và kết quả cuối cùng, đồng thời kiểm tra phản hồi chưa đầy đủ trước khi coi nhiệm vụ đã hoàn tất.\n\n### Công cụ và giao diện của nhà sản xuất\n\nSử dụng quy trình Responses đã được tài liệu hóa cho công cụ tích hợp và gọi hàm. Hồ sơ Chat Completions của OpenAI hỗ trợ gọi hàm khi mức độ suy luận được đặt thành none. Thẻ mô hình liệt kê truyền phát, Structured Outputs và các công cụ tìm kiếm web, tìm kiếm tệp, tạo hình ảnh, thông dịch mã, thao tác shell, áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và khám phá công cụ. Mô hình trả về văn bản; thao tác đã thực thi hoặc hình ảnh đã tạo thuộc về kết quả công cụ tương ứng.\n\nỨng dụng bao quanh mô hình xác định, thực hiện thao tác và trả về các quan sát. Giữ kết quả thực tế cùng mã định danh lần gọi và nguồn của nó. Hướng dẫn họ GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, duy trì suy luận và cô đọng hội thoại cho các nhiệm vụ dài hơn.\n\n### Đầu ra có thể rà soát\n\nMột gói bàn giao hữu ích chứa bản triển khai hoặc kết luận, bằng chứng hỗ trợ và mọi điều kiện chưa được giải quyết. Kiểm tra các giá trị rút ra từ nguồn và mã được tạo so với yêu cầu. Nhiệm vụ nên kết thúc khi đã đáp ứng sản phẩm và tiêu chí hoàn tất đã nêu, thay vì coi kế hoạch hoặc lệnh kiểm tra được đề xuất là bằng chứng công việc đã thực thi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "3847e226581827431d269a866dec0fdc8d80fd0aa59277352c3fe9e771c81f7d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "openai/gpt-6-sol:batchGPT-6 Sol là mô hình suy luận của OpenAI dành cho lập trình phức tạp và quy trình tác nhân. Mô hình kết nối ngữ cảnh văn bản, hình ảnh với một bản triển khai hoặc kết quả phân tích đã xác định, sử dụng mức suy luận có thể cấu hình, đầu ra có cấu trúc 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-6 Sol là mô hình suy luận của OpenAI dành cho lập trình phức tạp và quy trình tác nhân. Mô hình làm việc với văn bản, hình ảnh và trả về văn bản như lời giải thích, bản triển khai, bản ghi có cấu trúc hoặc đề xuất thao tác công cụ. Phiên bản mang tên GPT-6 Sol vẫn tách biệt với GPT-6.1 Sol mới hơn và chế độ thực thi Pro của Sol, nên cần giữ đúng các điều khiển và hồ sơ kiến thức của nó khi so sánh kết quả giữa các phiên bản.
Cung cấp phần triển khai liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và các điều kiện mà thay đổi phải giữ nguyên. Xác định sản phẩm cuối cùng và những quan sát cần có để xác nhận hoàn tất. Một đề bài ví dụ là: “Tìm lý do đầu vào này gây lỗi, đề xuất cách sửa nhỏ nhất và trả về hàm đã thay đổi kèm lời giải thích dựa trên nguồn về điều kiện mà hàm xử lý.”
Với nhiệm vụ có nhiều tệp, hãy nêu các mô-đun chịu ảnh hưởng và giao diện giữa chúng. Với giao diện trực quan, kết hợp mã và yêu cầu về hành vi với ảnh chụp màn hình hoặc bản mẫu dễ đọc, rồi xác định các trạng thái hiển thị cần triển khai. Mã được tạo ra vẫn là sản phẩm đề xuất cho đến khi chạy trong ứng dụng dự kiến; lỗi thực tế hoặc trạng thái đã hiển thị là bằng chứng cho lần sửa tiếp theo.
Nhà sản xuất hỗ trợ các mức độ suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Mức suy luận chọn lượng suy luận; chế độ tiêu chuẩn và Pro là một lựa chọn thực thi riêng. Nhiệm vụ trực tiếp có thể dùng none, còn gỡ lỗi hoặc lập kế hoạch phức tạp hơn có thể hưởng lợi từ phân tích có chủ đích. Xác định câu trả lời cuối cùng cần có tách biệt với quá trình trung gian.
Nhiệm vụ phân tích dựa trên nguồn nên nêu quyết định, tiêu chí so sánh và tài liệu có thẩm quyền. Yêu cầu kết quả liên kết từng kết luận với đoạn trích đã cung cấp và nêu thông tin còn thiếu. Nhờ vậy, mục tiêu vẫn rõ ràng ngay cả khi mô hình chọn nhiều bước công cụ.
Hồ sơ công bố có ngữ cảnh 1,050,000 token, đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, với mốc kiến thức ngày 20 tháng Tư năm 2026. Suy luận sử dụng một phần ngân sách phản hồi và ngữ cảnh. Hãy chừa chỗ cho phân tích, quan sát từ công cụ và kết quả cuối cùng, đồng thời kiểm tra phản hồi chưa đầy đủ trước khi coi nhiệm vụ đã hoàn tất.
Sử dụng quy trình Responses đã được tài liệu hóa cho công cụ tích hợp và gọi hàm. Hồ sơ Chat Completions của OpenAI hỗ trợ gọi hàm khi mức độ suy luận được đặt thành none. Thẻ mô hình liệt kê truyền phát, Structured Outputs và các công cụ tìm kiếm web, tìm kiếm tệp, tạo hình ảnh, thông dịch mã, thao tác shell, áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và khám phá công cụ. Mô hình trả về văn bản; thao tác đã thực thi hoặc hình ảnh đã tạo thuộc về kết quả công cụ tương ứng.
Ứng dụng bao quanh mô hình xác định, thực hiện thao tác và trả về các quan sát. Giữ kết quả thực tế cùng mã định danh lần gọi và nguồn của nó. Hướng dẫn họ GPT-6 cũng mô tả công cụ hoạt động bất đồng bộ, điều chỉnh chỉ dẫn trong một lượt đang diễn ra, duy trì suy luận và cô đọng hội thoại cho các nhiệm vụ dài hơn.
Một gói bàn giao hữu ích chứa bản triển khai hoặc kết luận, bằng chứng hỗ trợ và mọi điều kiện chưa được giải quyết. Kiểm tra các giá trị rút ra từ nguồn và mã được tạo so với yêu cầu. Nhiệm vụ nên kết thúc khi đã đáp ứng sản phẩm và tiêu chí hoàn tất đã nêu, thay vì coi kế hoạch hoặc lệnh kiểm tra được đề xuất là bằng chứng công việc đã thực thi.
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-6-sol: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-6-sol:batch, openai/gpt-6-sol | 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 $0.01 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0025 / 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 $0.01 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0025 / 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 $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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-6-sol: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-6-sol:batch', 'openai/gpt-6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-sol: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-6-sol:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.