OpenAI o3-mini là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung giải quyết vấn đề kỹ thuật, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận văn bản và tạo văn bản, với phần suy luận nội bộ bổ sung trước câu trả lời hiển thị. Dùng cho bài toán được nêu rõ, phân tích thuật toán, sửa mã hoặc so sánh kỹ thuật có kết luận phụ thuộc nhiều điều kiện. Có thể cấu hình nỗ lực suy luận cho phiên bản o3-mini cơ sở; thiết lập sẵn o3-mini High chọn mức nỗ lực cao, không phải bộ trọng số mô hình riêng.
Nhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high. Nỗ lực cao hơn có thể hỗ trợ vấn đề khó và cần thêm thời gian tạo, trong khi câu trả lời hiển thị mong muốn vẫn có thể ngắn gọn. Cung cấp tác vụ, ràng buộc và yêu cầu đầu ra cho mô hình, thay vì quy định chuỗi suy nghĩ trung gian dài. Với bài toán thuật toán, cung cấp giới hạn đầu vào, hành vi cần có và các trường hợp quyết định tính đúng. Với toán học, định nghĩa biến, miền xét, ký hiệu và kết quả cần có.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, ngân sách đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Token suy luận tiêu thụ ngữ cảnh và ngân sách đầu ra được tạo trước phản hồi cuối, nên mức tối đa không hứa hẹn số lượng token trả lời hiển thị tương ứng. Chừa chỗ cho cả phân tích và kết quả cần có. Yêu cầu có thể dùng hết hạn mức token được tạo trước khi trả văn bản hiển thị hữu ích nếu ngân sách quá nhỏ cho vấn đề.
Phương thức đầu vào gốc là văn bản, không phải thị giác. Nếu tác vụ xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp các điều kiện liên quan bằng văn bản. Nhà sản xuất liệt kê hỗ trợ tải tệp lên và tìm kiếm tệp trong quy trình có công cụ hỗ trợ; chúng có thể cung cấp tài liệu văn bản liên quan mà không đổi phương thức đầu vào gốc của mô hình. Xác định đoạn nguồn hoặc nội dung tệp cần để trả lời câu hỏi, thay vì mặc định mọi tệp đính kèm tự động đóng góp bằng chứng hữu ích.
Mô hình hỗ trợ Structured Outputs, gọi hàm và truyền theo luồng; thẻ mô hình của nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch. Với tác vụ có cấu trúc, xác định các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Trong quy trình công cụ, mô hình đề xuất hàm và đối số; ứng dụng thực thi hành động và trả quan sát thực tế. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã nhận được kết quả.
Bộ công cụ hiện tại của nhà sản xuất còn liệt kê tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các công cụ được cấu hình đó có thao tác riêng; chúng không biến phản hồi văn bản trực tiếp của o3-mini thành đầu ra ảnh hoặc âm thanh gốc của mô hình. Với tác vụ lập trình, cung cấp mã, lỗi quan sát được và yêu cầu, rồi đề nghị thay đổi kèm giải thích những trường hợp nó xử lý. Nếu có kết quả thực thi, cung cấp làm bằng chứng cho lần sửa tiếp theo, thay vì xem mã chưa chạy như kết quả đã hoàn thành.
Thành phẩm cuối hữu ích có thể là công thức, so sánh có căn cứ, đề xuất mã hoặc kết quả kỹ thuật có cấu trúc gắn kết luận với điều kiện gốc. Với lượt tiếp theo, nêu bằng chứng mới và phần câu trả lời cần sửa. Giữ hội thoại liên quan và quan sát từ công cụ để phản hồi sau dựa trên kết quả thực tế. Vai trò suy luận nhỏ hơn của mô hình phù hợp khi tác vụ cần phân tích, ràng buộc rõ và thành phẩm văn bản tập trung, thay vì giả định không có căn cứ về hành động bên ngoài.
", "aboutText": "OpenAI o3-mini là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung giải quyết vấn đề kỹ thuật, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận văn bản và tạo văn bản, với phần suy luận nội bộ bổ sung trước câu trả lời hiển thị. Dùng cho bài toán được nêu rõ, phân tích thuật toán, sửa mã hoặc so sánh kỹ thuật có kết luận phụ thuộc nhiều điều kiện. Có thể cấu hình nỗ lực suy luận cho phiên bản o3-mini cơ sở; thiết lập sẵn o3-mini High chọn mức nỗ lực cao, không phải bộ trọng số mô hình riêng.\n\nNhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high. Nỗ lực cao hơn có thể hỗ trợ vấn đề khó và cần thêm thời gian tạo, trong khi câu trả lời hiển thị mong muốn vẫn có thể ngắn gọn. Cung cấp tác vụ, ràng buộc và yêu cầu đầu ra cho mô hình, thay vì quy định chuỗi suy nghĩ trung gian dài. Với bài toán thuật toán, cung cấp giới hạn đầu vào, hành vi cần có và các trường hợp quyết định tính đúng. Với toán học, định nghĩa biến, miền xét, ký hiệu và kết quả cần có.\n\nOpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, ngân sách đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Token suy luận tiêu thụ ngữ cảnh và ngân sách đầu ra được tạo trước phản hồi cuối, nên mức tối đa không hứa hẹn số lượng token trả lời hiển thị tương ứng. Chừa chỗ cho cả phân tích và kết quả cần có. Yêu cầu có thể dùng hết hạn mức token được tạo trước khi trả văn bản hiển thị hữu ích nếu ngân sách quá nhỏ cho vấn đề.\n\nPhương thức đầu vào gốc là văn bản, không phải thị giác. Nếu tác vụ xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp các điều kiện liên quan bằng văn bản. Nhà sản xuất liệt kê hỗ trợ tải tệp lên và tìm kiếm tệp trong quy trình có công cụ hỗ trợ; chúng có thể cung cấp tài liệu văn bản liên quan mà không đổi phương thức đầu vào gốc của mô hình. Xác định đoạn nguồn hoặc nội dung tệp cần để trả lời câu hỏi, thay vì mặc định mọi tệp đính kèm tự động đóng góp bằng chứng hữu ích.\n\nMô hình hỗ trợ Structured Outputs, gọi hàm và truyền theo luồng; thẻ mô hình của nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch. Với tác vụ có cấu trúc, xác định các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Trong quy trình công cụ, mô hình đề xuất hàm và đối số; ứng dụng thực thi hành động và trả quan sát thực tế. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã nhận được kết quả.\n\nBộ công cụ hiện tại của nhà sản xuất còn liệt kê tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các công cụ được cấu hình đó có thao tác riêng; chúng không biến phản hồi văn bản trực tiếp của o3-mini thành đầu ra ảnh hoặc âm thanh gốc của mô hình. Với tác vụ lập trình, cung cấp mã, lỗi quan sát được và yêu cầu, rồi đề nghị thay đổi kèm giải thích những trường hợp nó xử lý. Nếu có kết quả thực thi, cung cấp làm bằng chứng cho lần sửa tiếp theo, thay vì xem mã chưa chạy như kết quả đã hoàn thành.\n\nThành phẩm cuối hữu ích có thể là công thức, so sánh có căn cứ, đề xuất mã hoặc kết quả kỹ thuật có cấu trúc gắn kết luận với điều kiện gốc. Với lượt tiếp theo, nêu bằng chứng mới và phần câu trả lời cần sửa. Giữ hội thoại liên quan và quan sát từ công cụ để phản hồi sau dựa trên kết quả thực tế. Vai trò suy luận nhỏ hơn của mô hình phù hợp khi tác vụ cần phân tích, ràng buộc rõ và thành phẩm văn bản tập trung, thay vì giả định không có căn cứ về hành động bên ngoài.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "5f5634c27a97e9856f88e89ae5d55d15c431119ffa4626130e9ceb65ed326b64", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "openai/o3-mini:batchOpenAI o3-mini là mô hình suy luận văn bản cho khoa học, toán học và lập trình. Mô hình cung cấp mức nỗ lực suy luận low, medium và high, ngữ cảnh 200K, đầu ra có cấu trúc và quy trình có công cụ hỗ trợ, với ngân sách đầu ra được tạo tối đa 100K token.
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.
OpenAI o3-mini là mô hình suy luận o-series nhỏ hơn, tập trung giải quyết vấn đề kỹ thuật, gồm khoa học, toán học và lập trình. Mô hình nhận văn bản và tạo văn bản, với phần suy luận nội bộ bổ sung trước câu trả lời hiển thị. Dùng cho bài toán được nêu rõ, phân tích thuật toán, sửa mã hoặc so sánh kỹ thuật có kết luận phụ thuộc nhiều điều kiện. Có thể cấu hình nỗ lực suy luận cho phiên bản o3-mini cơ sở; thiết lập sẵn o3-mini High chọn mức nỗ lực cao, không phải bộ trọng số mô hình riêng.
Nhà sản xuất ghi các mức nỗ lực suy luận low, medium và high. Nỗ lực cao hơn có thể hỗ trợ vấn đề khó và cần thêm thời gian tạo, trong khi câu trả lời hiển thị mong muốn vẫn có thể ngắn gọn. Cung cấp tác vụ, ràng buộc và yêu cầu đầu ra cho mô hình, thay vì quy định chuỗi suy nghĩ trung gian dài. Với bài toán thuật toán, cung cấp giới hạn đầu vào, hành vi cần có và các trường hợp quyết định tính đúng. Với toán học, định nghĩa biến, miền xét, ký hiệu và kết quả cần có.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, ngân sách đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Mười năm 2023. Token suy luận tiêu thụ ngữ cảnh và ngân sách đầu ra được tạo trước phản hồi cuối, nên mức tối đa không hứa hẹn số lượng token trả lời hiển thị tương ứng. Chừa chỗ cho cả phân tích và kết quả cần có. Yêu cầu có thể dùng hết hạn mức token được tạo trước khi trả văn bản hiển thị hữu ích nếu ngân sách quá nhỏ cho vấn đề.
Phương thức đầu vào gốc là văn bản, không phải thị giác. Nếu tác vụ xuất phát từ sơ đồ hoặc ảnh chụp màn hình, cung cấp các điều kiện liên quan bằng văn bản. Nhà sản xuất liệt kê hỗ trợ tải tệp lên và tìm kiếm tệp trong quy trình có công cụ hỗ trợ; chúng có thể cung cấp tài liệu văn bản liên quan mà không đổi phương thức đầu vào gốc của mô hình. Xác định đoạn nguồn hoặc nội dung tệp cần để trả lời câu hỏi, thay vì mặc định mọi tệp đính kèm tự động đóng góp bằng chứng hữu ích.
Mô hình hỗ trợ Structured Outputs, gọi hàm và truyền theo luồng; thẻ mô hình của nhà sản xuất liệt kê các giao diện Responses, Chat Completions, Assistants và Batch. Với tác vụ có cấu trúc, xác định các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Trong quy trình công cụ, mô hình đề xuất hàm và đối số; ứng dụng thực thi hành động và trả quan sát thực tế. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã nhận được kết quả.
Bộ công cụ hiện tại của nhà sản xuất còn liệt kê tìm kiếm tệp, thông dịch mã, kết nối MCP và công cụ tạo ảnh. Các công cụ được cấu hình đó có thao tác riêng; chúng không biến phản hồi văn bản trực tiếp của o3-mini thành đầu ra ảnh hoặc âm thanh gốc của mô hình. Với tác vụ lập trình, cung cấp mã, lỗi quan sát được và yêu cầu, rồi đề nghị thay đổi kèm giải thích những trường hợp nó xử lý. Nếu có kết quả thực thi, cung cấp làm bằng chứng cho lần sửa tiếp theo, thay vì xem mã chưa chạy như kết quả đã hoàn thành.
Thành phẩm cuối hữu ích có thể là công thức, so sánh có căn cứ, đề xuất mã hoặc kết quả kỹ thuật có cấu trúc gắn kết luận với điều kiện gốc. Với lượt tiếp theo, nêu bằng chứng mới và phần câu trả lời cần sửa. Giữ hội thoại liên quan và quan sát từ công cụ để phản hồi sau dựa trên kết quả thực tế. Vai trò suy luận nhỏ hơn của mô hình phù hợp khi tác vụ cần phân tích, ràng buộc rõ và thành phẩm văn bản tập trung, thay vì giả định không có căn cứ về hành động bên ngoài.
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/o3-mini: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/o3-mini:batch, openai/o3-mini | 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 $0.0011 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0044 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00055 / 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 $0.0011 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0044 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00055 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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/o3-mini: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/o3-mini:batch', 'openai/o3-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3-mini: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/o3-mini:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.