o3 là mô hình suy luận đa dụng thuộc o-series của OpenAI dành cho tác vụ phức tạp. Nhà sản xuất nhấn mạnh toán học, khoa học, lập trình, suy luận trực quan, viết tài liệu kỹ thuật và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và ảnh, tạo văn bản, nên một tác vụ có thể kết hợp đề bài, mã và sơ đồ thay vì coi từng nguồn là câu hỏi riêng. Kết quả mong muốn là câu trả lời được cân nhắc cho vấn đề nhiều bước, kèm thông tin cần để đánh giá câu trả lời đó.
Với câu hỏi toán học hoặc khoa học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, đại lượng đã biết, đơn vị và ràng buộc. Nêu rõ cần phép suy dẫn, kết quả số, so sánh giả thuyết hay lời giải thích cho đối tượng cụ thể. Một yêu cầu đầu ra minh họa là: xác định các giả định liên quan, trình bày lời giải cùng đơn vị và giải thích dữ kiện đã cung cấp nào hỗ trợ nó. Yêu cầu lời giải thích hữu ích trong câu trả lời cuối; các token suy luận nội bộ của OpenAI không được cung cấp dưới dạng bản ghi suy luận thô của mô hình.
Với công việc phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và lỗi quan sát được, gồm thông báo lỗi hoặc đầu vào chính xác làm lộ lỗi. Yêu cầu o3 liên hệ triệu chứng với nguyên nhân khả dĩ và đề xuất thay đổi tập trung kèm giải thích. Tác vụ trực quan có thể gồm sơ đồ, ảnh chụp màn hình hoặc kết quả biểu đồ: xác định câu hỏi cùng nhãn hay vùng quan trọng, giữ thang đo dễ đọc và yêu cầu kết luận gắn với điều thực sự nhìn thấy. Các bước chuẩn bị này cho mô hình vấn đề xác định và đầu ra cụ thể, thay vì yêu cầu kiểm tra mọi thứ không giới hạn.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Sáu năm 2024. Suy luận nội bộ dùng dung lượng ngữ cảnh và đầu ra bên cạnh câu trả lời hiển thị. Vì vậy đầu ra tối đa không hứa hẹn 100,000 token trả lời hiển thị, và ngữ cảnh không phải hạn mức đầu ra độc lập bổ sung. Chừa chỗ sau tài liệu đầu vào cho phân tích và kết quả cần trả. Hướng dẫn suy luận của nhà sản xuất mô tả phản hồi chưa hoàn tất khi chạm giới hạn ngữ cảnh hoặc đầu ra; điều này có thể xảy ra trước khi xuất hiện câu trả lời hiển thị.
Đặc tả o3 cụ thể ghi các giao diện Chat Completions, Responses và Batch, cùng truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm, tải tệp lên, đầu vào ảnh, tìm kiếm tệp và lưu đệm prompt. Bộ công cụ được ghi gồm tìm kiếm web và tệp, thông dịch mã, tạo ảnh và kết nối MCP. Kết quả tìm kiếm hoặc phép tính là bằng chứng bổ sung cho tác vụ, còn lời gọi hàm yêu cầu ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác. Giữ bằng chứng được trả gắn với câu hỏi mà nó trả lời, đồng thời phân biệt hành động đề xuất với kết quả đã xác nhận. Đầu ra của chính mô hình vẫn là văn bản ngay cả khi công cụ tạo ảnh tạo thành phẩm riêng.
Hướng dẫn suy luận của OpenAI ưu tiên chỉ dẫn đơn giản, trực tiếp, với ranh giới rõ giữa chỉ dẫn và tài liệu nguồn. Nêu mục tiêu, ràng buộc và định dạng câu trả lời cần có, thay vì quy định quá trình suy nghĩ riêng của mô hình. Dùng ví dụ khi chúng làm rõ định dạng khó hoặc quy tắc quyết định, và giữ ví dụ thống nhất với yêu cầu thực tế. Với tài liệu kỹ thuật dài, gắn nhãn các phần và hỏi đoạn hay quan hệ liên quan đến câu hỏi cụ thể; với đánh giá mã, nêu hành vi và rủi ro cần điều tra.
Sản phẩm hữu ích từ o3 có thể là lời giải thích kỹ thuật trình bày đầy đủ cách giải, phân tích sơ đồ, bản sửa mã có tài liệu hoặc so sánh dựa trên tài liệu đã cung cấp. Nêu rõ giả định chưa có căn cứ và thông tin còn thiếu, đồng thời kiểm tra phép tính hoặc hành vi mã mang tính quyết định với vấn đề gốc. Mốc kiến thức của mô hình có nghĩa là dữ kiện mới cần tài liệu được cung cấp hoặc công cụ thông tin phù hợp. Bằng chứng rõ, tiêu chí hoàn tất cụ thể và đủ chỗ cho đầu ra giúp biến tác vụ suy luận rộng thành kết quả người khác có thể kiểm tra và sử dụng.
", "aboutText": "o3 là mô hình suy luận đa dụng thuộc o-series của OpenAI dành cho tác vụ phức tạp. Nhà sản xuất nhấn mạnh toán học, khoa học, lập trình, suy luận trực quan, viết tài liệu kỹ thuật và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và ảnh, tạo văn bản, nên một tác vụ có thể kết hợp đề bài, mã và sơ đồ thay vì coi từng nguồn là câu hỏi riêng. Kết quả mong muốn là câu trả lời được cân nhắc cho vấn đề nhiều bước, kèm thông tin cần để đánh giá câu trả lời đó.\n\nVới câu hỏi toán học hoặc khoa học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, đại lượng đã biết, đơn vị và ràng buộc. Nêu rõ cần phép suy dẫn, kết quả số, so sánh giả thuyết hay lời giải thích cho đối tượng cụ thể. Một yêu cầu đầu ra minh họa là: xác định các giả định liên quan, trình bày lời giải cùng đơn vị và giải thích dữ kiện đã cung cấp nào hỗ trợ nó. Yêu cầu lời giải thích hữu ích trong câu trả lời cuối; các token suy luận nội bộ của OpenAI không được cung cấp dưới dạng bản ghi suy luận thô của mô hình.\n\nVới công việc phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và lỗi quan sát được, gồm thông báo lỗi hoặc đầu vào chính xác làm lộ lỗi. Yêu cầu o3 liên hệ triệu chứng với nguyên nhân khả dĩ và đề xuất thay đổi tập trung kèm giải thích. Tác vụ trực quan có thể gồm sơ đồ, ảnh chụp màn hình hoặc kết quả biểu đồ: xác định câu hỏi cùng nhãn hay vùng quan trọng, giữ thang đo dễ đọc và yêu cầu kết luận gắn với điều thực sự nhìn thấy. Các bước chuẩn bị này cho mô hình vấn đề xác định và đầu ra cụ thể, thay vì yêu cầu kiểm tra mọi thứ không giới hạn.\n\nOpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Sáu năm 2024. Suy luận nội bộ dùng dung lượng ngữ cảnh và đầu ra bên cạnh câu trả lời hiển thị. Vì vậy đầu ra tối đa không hứa hẹn 100,000 token trả lời hiển thị, và ngữ cảnh không phải hạn mức đầu ra độc lập bổ sung. Chừa chỗ sau tài liệu đầu vào cho phân tích và kết quả cần trả. Hướng dẫn suy luận của nhà sản xuất mô tả phản hồi chưa hoàn tất khi chạm giới hạn ngữ cảnh hoặc đầu ra; điều này có thể xảy ra trước khi xuất hiện câu trả lời hiển thị.\n\nĐặc tả o3 cụ thể ghi các giao diện Chat Completions, Responses và Batch, cùng truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm, tải tệp lên, đầu vào ảnh, tìm kiếm tệp và lưu đệm prompt. Bộ công cụ được ghi gồm tìm kiếm web và tệp, thông dịch mã, tạo ảnh và kết nối MCP. Kết quả tìm kiếm hoặc phép tính là bằng chứng bổ sung cho tác vụ, còn lời gọi hàm yêu cầu ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác. Giữ bằng chứng được trả gắn với câu hỏi mà nó trả lời, đồng thời phân biệt hành động đề xuất với kết quả đã xác nhận. Đầu ra của chính mô hình vẫn là văn bản ngay cả khi công cụ tạo ảnh tạo thành phẩm riêng.\n\nHướng dẫn suy luận của OpenAI ưu tiên chỉ dẫn đơn giản, trực tiếp, với ranh giới rõ giữa chỉ dẫn và tài liệu nguồn. Nêu mục tiêu, ràng buộc và định dạng câu trả lời cần có, thay vì quy định quá trình suy nghĩ riêng của mô hình. Dùng ví dụ khi chúng làm rõ định dạng khó hoặc quy tắc quyết định, và giữ ví dụ thống nhất với yêu cầu thực tế. Với tài liệu kỹ thuật dài, gắn nhãn các phần và hỏi đoạn hay quan hệ liên quan đến câu hỏi cụ thể; với đánh giá mã, nêu hành vi và rủi ro cần điều tra.\n\nSản phẩm hữu ích từ o3 có thể là lời giải thích kỹ thuật trình bày đầy đủ cách giải, phân tích sơ đồ, bản sửa mã có tài liệu hoặc so sánh dựa trên tài liệu đã cung cấp. Nêu rõ giả định chưa có căn cứ và thông tin còn thiếu, đồng thời kiểm tra phép tính hoặc hành vi mã mang tính quyết định với vấn đề gốc. Mốc kiến thức của mô hình có nghĩa là dữ kiện mới cần tài liệu được cung cấp hoặc công cụ thông tin phù hợp. Bằng chứng rõ, tiêu chí hoàn tất cụ thể và đủ chỗ cho đầu ra giúp biến tác vụ suy luận rộng thành kết quả người khác có thể kiểm tra và sử dụng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "56a83f97b73940fbb741b1c9615e0713b6cd22cc36201ac62d546824c481fa19", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "openai/o3:batchOpenAI o3 là mô hình suy luận cho công việc nhiều bước trong toán học, khoa học, mã và hình ảnh. Mô hình trả văn bản, hỗ trợ câu trả lời có cấu trúc và sử dụng công cụ, nên hữu ích để điều tra vấn đề kỹ thuật và tạo lời giải thích hoặc phương án dựa trên bằng chứng.
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.
o3 là mô hình suy luận đa dụng thuộc o-series của OpenAI dành cho tác vụ phức tạp. Nhà sản xuất nhấn mạnh toán học, khoa học, lập trình, suy luận trực quan, viết tài liệu kỹ thuật và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và ảnh, tạo văn bản, nên một tác vụ có thể kết hợp đề bài, mã và sơ đồ thay vì coi từng nguồn là câu hỏi riêng. Kết quả mong muốn là câu trả lời được cân nhắc cho vấn đề nhiều bước, kèm thông tin cần để đánh giá câu trả lời đó.
Với câu hỏi toán học hoặc khoa học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, đại lượng đã biết, đơn vị và ràng buộc. Nêu rõ cần phép suy dẫn, kết quả số, so sánh giả thuyết hay lời giải thích cho đối tượng cụ thể. Một yêu cầu đầu ra minh họa là: xác định các giả định liên quan, trình bày lời giải cùng đơn vị và giải thích dữ kiện đã cung cấp nào hỗ trợ nó. Yêu cầu lời giải thích hữu ích trong câu trả lời cuối; các token suy luận nội bộ của OpenAI không được cung cấp dưới dạng bản ghi suy luận thô của mô hình.
Với công việc phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và lỗi quan sát được, gồm thông báo lỗi hoặc đầu vào chính xác làm lộ lỗi. Yêu cầu o3 liên hệ triệu chứng với nguyên nhân khả dĩ và đề xuất thay đổi tập trung kèm giải thích. Tác vụ trực quan có thể gồm sơ đồ, ảnh chụp màn hình hoặc kết quả biểu đồ: xác định câu hỏi cùng nhãn hay vùng quan trọng, giữ thang đo dễ đọc và yêu cầu kết luận gắn với điều thực sự nhìn thấy. Các bước chuẩn bị này cho mô hình vấn đề xác định và đầu ra cụ thể, thay vì yêu cầu kiểm tra mọi thứ không giới hạn.
OpenAI liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 200,000 token, đầu ra tối đa 100,000 token và mốc kiến thức ngày 1 tháng Sáu năm 2024. Suy luận nội bộ dùng dung lượng ngữ cảnh và đầu ra bên cạnh câu trả lời hiển thị. Vì vậy đầu ra tối đa không hứa hẹn 100,000 token trả lời hiển thị, và ngữ cảnh không phải hạn mức đầu ra độc lập bổ sung. Chừa chỗ sau tài liệu đầu vào cho phân tích và kết quả cần trả. Hướng dẫn suy luận của nhà sản xuất mô tả phản hồi chưa hoàn tất khi chạm giới hạn ngữ cảnh hoặc đầu ra; điều này có thể xảy ra trước khi xuất hiện câu trả lời hiển thị.
Đặc tả o3 cụ thể ghi các giao diện Chat Completions, Responses và Batch, cùng truyền theo luồng, Structured Outputs, gọi hàm, tải tệp lên, đầu vào ảnh, tìm kiếm tệp và lưu đệm prompt. Bộ công cụ được ghi gồm tìm kiếm web và tệp, thông dịch mã, tạo ảnh và kết nối MCP. Kết quả tìm kiếm hoặc phép tính là bằng chứng bổ sung cho tác vụ, còn lời gọi hàm yêu cầu ứng dụng bao quanh thực hiện thao tác. Giữ bằng chứng được trả gắn với câu hỏi mà nó trả lời, đồng thời phân biệt hành động đề xuất với kết quả đã xác nhận. Đầu ra của chính mô hình vẫn là văn bản ngay cả khi công cụ tạo ảnh tạo thành phẩm riêng.
Hướng dẫn suy luận của OpenAI ưu tiên chỉ dẫn đơn giản, trực tiếp, với ranh giới rõ giữa chỉ dẫn và tài liệu nguồn. Nêu mục tiêu, ràng buộc và định dạng câu trả lời cần có, thay vì quy định quá trình suy nghĩ riêng của mô hình. Dùng ví dụ khi chúng làm rõ định dạng khó hoặc quy tắc quyết định, và giữ ví dụ thống nhất với yêu cầu thực tế. Với tài liệu kỹ thuật dài, gắn nhãn các phần và hỏi đoạn hay quan hệ liên quan đến câu hỏi cụ thể; với đánh giá mã, nêu hành vi và rủi ro cần điều tra.
Sản phẩm hữu ích từ o3 có thể là lời giải thích kỹ thuật trình bày đầy đủ cách giải, phân tích sơ đồ, bản sửa mã có tài liệu hoặc so sánh dựa trên tài liệu đã cung cấp. Nêu rõ giả định chưa có căn cứ và thông tin còn thiếu, đồng thời kiểm tra phép tính hoặc hành vi mã mang tính quyết định với vấn đề gốc. Mốc kiến thức của mô hình có nghĩa là dữ kiện mới cần tài liệu được cung cấp hoặc công cụ thông tin phù hợp. Bằng chứng rõ, tiêu chí hoàn tất cụ thể và đủ chỗ cho đầu ra giúp biến tác vụ suy luận rộng thành kết quả người khác có thể kiểm tra và sử dụng.
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: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:batch, openai/o3 | 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 $0.008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0005 / 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 $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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: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:batch', 'openai/o3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3: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:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.