模型

OpenAI: GPT-4.1 (batch)

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OpenAI: GPT-4.1 (batch)

OpenAI GPT-4.1 是用於精確遵循指示、程式設計與工具呼叫的非推理模型。它接受文字與圖片並回傳文字,具有大型上下文視窗、Structured Outputs,以及用於重新生成大部分不變文字或程式碼的 Predicted Outputs。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

GPT-4.1 是 OpenAI 用於遵循指示與工具呼叫的非推理模型,具有跨領域的廣泛知識。它接受文字與圖片,不經專門推理步驟便回傳文字。當任務定義清楚,但相關素材橫跨大量文件或程式碼時,大型上下文便很有用。說明所需操作、操作適用的來源素材,以及最終結果形式。

文件處理中,使用標題或其他清楚邊界分開指示與素材。為文件加上標籤,並保留答案需要引用的識別碼。定義擷取欄位、比較標準,或改寫的受眾與長度。輸出範例可以是附來源位置的需求表、依指定問題集合整理的摘要,或區分缺少資訊與明確值的結構化紀錄。

程式設計中,提供相關檔案、所需變更及必須維持的行為。要求真正需要的成品,例如修訂函式、完整檔案、工具引數提案,或受影響邏輯的解釋。範例可釐清格式規則或邊界情況,但應遵循與實際任務相同的需求。OpenAI 的提示指南強調直接指示、角色、來源邊界與代表性範例,而非假設長提示詞就自然精確。

確切 GPT-4.1 規格列出 1,047,576 個 token 的上下文視窗、32,768 個 token 的最大輸出,以及 2024 年 6 月 1 日的知識截止日。大型輸入上下文不代表同樣大型的輸出,因此要求改寫大量素材時,應指出所需部分與最終成品。為答案保留足夠空間;若任務依賴截止日之後的事實,應提供最新資訊。GPT-4.1 文件記載的模型型別是 chat;較新推理模型的推理強度設定不屬於這個設定檔。

OpenAI 記載 GPT-4.1 的 Chat Completions、Responses、Assistants、Batch 與微調介面。列出的功能包括串流、Structured Outputs、函式呼叫、檔案上傳、圖片輸入、網頁與檔案搜尋、微調及提示詞快取。工具除了搜尋與函式,也包含程式碼執行、圖片生成及 MCP 連線。模型本身輸出文字,而工具可回傳獨立成品或觀察。定義應用程式操作的目的與引數,並使用實際回傳結果;模型生成的請求並不確認外部操作已完成。

一項特色是 OpenAI 的 Chat Completions 介面中的 Predicted Outputs。當所需文字或程式碼結果大部分已知時,可以把現有內容作為預測提供,協助重新生成包含小幅變更的完整結果。例如,提供目前檔案,要求精確指定的屬性更名,同時保留周圍程式碼。預測是預期輸出內容,不是指示,也不保證未變更部分仍正確。將重新生成的成品與所需修改及原始素材對照檢查。

Predicted Outputs 有自己的相容性限制。OpenAI 記載僅限文字的使用方式,請求中沒有音訊輸入、音訊輸出或函式呼叫。它不支援 n 大於 1 的多個選項、對數機率、正值 presence 或 frequency 懲罰,或 max_completion_tokens 參數。將這種重新生成流程與需要工具呼叫的任務區別。預測文字可以符合部分輸出,開發商會回報接受與拒絕的預測 token;不適合的預測可能有部分未被使用,因此這項功能不保證特定加速或結果。

一般遵循指示任務中,有用的 GPT-4.1 結果是遵循定義規格的文件或程式碼成品、具有明確欄位的擷取結果,或引數符合提供操作的工具請求。對大部分不變的檔案做小幅修改時,預測輸出流程提供更具體的預期結果準備方法。兩種情況都應保留檢查答案所需的來源素材,並明確指出歧義。模型上下文容量與工具支援流程;任務需求仍決定完整可用答案應包含哪些內容。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-4.1:batch

openai/gpt-4.1:batch

OpenAI /openai/gpt-4.1:batch

入門

OpenAI GPT-4.1 是用於精確遵循指示、程式設計與工具呼叫的非推理模型。它接受文字與圖片並回傳文字,具有大型上下文視窗、Structured Outputs,以及用於重新生成大部分不變文字或程式碼的 Predicted Outputs。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches
輸入
text
輸出
text
輸出格式
內嵌的 results[].response.body JSON
欄位類型要求值與限制預設值
欄位endpoint類型string要求必填值與限制
/v1/chat/completions
預設值—
欄位model類型string要求必填值與限制
openai/gpt-4.1:batch
預設值—
欄位requests類型batch_item[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位requests[].custom_id類型string要求必填值與限制預設值—
欄位requests[].body.messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位completion_window類型string要求選填值與限制
24h
預設值—
欄位provider類型object|null要求選填值與限制預設值—
欄位requests[].body.model類型string要求選填值與限制
openai/gpt-4.1:batch, openai/gpt-4.1
預設值—
欄位provider.only類型string[]要求選填值與限制
openai
預設值—
欄位provider.allow_fallbacks類型boolean|null要求選填值與限制
false, null
預設值—
方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格endpoint, model, requests
參數material_types規格text
參數representation規格內嵌的 requests[];每個項目皆含 custom_id 與 body
參數request_endpoint_profile規格/v1/chat/completions
參數file_material規格呼叫端可在本機將實際的 UTF-8 JSONL 讀入 requests[]。此流程不使用上傳用途、input_file_id 或檔案參照。若缺少客戶素材或素材為空,應在 POST 前停止準備。
參數serialization_order規格endpoint, model, provider(如有提供), completion_window(如有提供), requests 放在最後
參數optional_controls規格provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
參數schema_scope規格依文件規定的內嵌 Batch 封裝格式提供文字 Chat Completions 請求主體。

生命週期: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 原始建立回應中實際回傳的 response.id;使用相同使用者/金鑰/群組

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
顯式快取計價
未啟用 請求顯式快取時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)

curl · 保留的測試資料Python HTTP · 客戶實際的 JSONLPython · 儲存每個已完成的結果
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-4.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-4.1:batch', 'openai/gpt-4.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4.1:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    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")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)

內嵌的 results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
查看工作狀態
curl · 原始作業狀態
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留完整的原始狀態 JSON、每個結果/custom_id,以及完整的回應或錯誤主體。將已完成的 results[] 儲存為 JSONL,不得篩除任何項目。

需要檢查原始回應時

保留原始作業 ID。503 result_pending_check 回應帶有 X-Should-Retry:false;請勿重新提交狀態不明的原始批次。

回應欄位
欄位類型
欄位results[].custom_id類型string
欄位results[].response.body.choices[].message.content類型string|null
欄位results[].error類型object|null
欄位usage類型object|null
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位endpoint類型string
欄位status類型string
欄位request_counts類型object
欄位results[].id類型string
欄位results[].response.status_code類型integer
欄位results[].response.request_id類型string
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件文件規定的內嵌封裝格式無效、索引鍵重複、項目識別有誤,或與已設定的模型能力衝突。下一步再次提交前,請先修正指出的欄位。
回應401 · authentication_error條件API 金鑰無效。下一步使用已獲授權的 Ailoot 金鑰。
回應403 · permission_error條件批次處理群組無法使用。下一步檢查金鑰/群組的使用權限。
回應422 · invalid_request_error條件批次處理採用餘額計費;透過訂閱建立批次的請求會遭拒絕。下一步使用已獲授權、以餘額計費的群組。
回應422 · price_unavailable條件無法為批次輸入估價。下一步保留回應;使用文件規定的該 API 家族輸入格式。
回應402 · billing_error條件批次處理的預留額度無法取得。下一步提交新請求前,請先解決請求受理問題。
回應503 · price_unavailable條件批次處理方法的價格/原生費率無法取得。下一步保留回應;請勿替換價格。
回應503 · api_error條件指定的供應商路由無法使用。下一步保留回應,以供修復路由。
回應503 · result_pending_check條件原始結果需要檢查;X-Should-Retry:false。下一步保留原始 operation_id/id 並讀取其狀態;請勿重複原始 POST。
回應404 · not_found條件查詢批次狀態所需的作業不存在,或屬於其他身分。下一步使用完全相同的原始 id,以及相同的使用者/金鑰/群組。

別名

模型別名

Ailoot Ultra openai/gpt-4.1:batch

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

openai/gpt-4.1:batch

FAQ · OpenAI: GPT-4.1 (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-4.1:batch: requests.min_items: 1

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