OpenAI: GPT-4o-mini (batch)
GPT-4o Mini 處理範圍明確的文字與圖片任務,包括文件擷取、精簡回覆及應用程式工具呼叫。其 128,000 個 token 上下文與 Structured Outputs,支援具有明確結果的可重複工作流程。
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-4o Mini 是 OpenAI 用於範圍明確工作的 GPT-4o 家族小型模型。它接受文字與圖片,輸出包含 Structured Outputs 在內的文字。當應用程式需要對明確請求提供精簡回應時,它便很適用,例如擷取欄位、依提供的參考資料撰寫回覆,或執行較大流程中有明確範圍的一個步驟。
客服回覆中,提供收到的訊息、相關政策摘錄及對話中已確立的事實。要求簡短的回覆建議,並指出仍需寄件者提供的資訊。文件擷取中,定義欄位、解釋缺值處理方式,並保留將各結果連到來源的標籤。同樣的方法可以產生分類、編輯後的段落,或小幅程式碼變更的解釋,不必將模型視為應用程式周邊邏輯的替代品。
開發商列出 128,000 個 token 的上下文視窗、16,384 個 token 的最大輸出,以及 2023 年 10 月 1 日的知識截止日。來源素材、對話與生成輸出一起占用這個上下文。保留可見的重要前文事實,並說明所需最終成品。GPT-4o Mini 是獨立的小型模型,並非完整 GPT-4o 的輸出長度模式;即使兩個模型部分規格相同,也應依其各自身分與能力安排任務。
圖片可提供螢幕截圖、文件頁面、照片或圖解。OpenAI 的視覺流程接受 PNG、JPEG、WebP 與非動畫 GIF,這個家族可使用 low、high 或 auto 詳細程度。較高詳細程度遵循開發商的分塊圖片處理。讓重要標籤清楚可讀且方向正確,並解釋圖片哪個部分應用於答案。細微空間關係、精確物件計數、不尋常圖片投影及部分非拉丁文字是文件記載的難點。範圍明確的問題更容易將視覺回應與原始證據對照。在 OpenAI 有文件記載的視覺流程中,請求總酬載上限為 512 MB,每個請求最多可包含 1,500 張圖片;圖片與文字也必須容納於模型上下文。
開發商的檔案流程會將 PDF 擷取文字與頁面圖片傳給具視覺能力的模型。其他辦公室與文字檔提供擷取文字,因此若其中的內嵌圖片與圖表很重要,就需要 PDF 表示形式。試算表資訊補充使用每個工作表前最多 1,000 列。每個檔案必須小於 50 MB,請求合計額度為 50 MB。Chat Completions 接受 PDF 檔案部分;文件記載的 Responses 流程接受更廣的檔案格式。擷取所用素材中,應保留頁面、列或章節識別碼。
串流會逐步回傳文字。Structured Outputs 將完成回應限制在支援的 JSON Schema 子集內,而 JSON 模式請求只確保 JSON 有效。列出必要欄位與允許值,包括缺少證據時的明確表示方式。應用程式需要分開處理拒絕與未完成回應。Schema 可讓成品適合下一個階段,但值仍需反映實際來源,不應以虛構內容補滿空欄位。
GPT-4o Mini 支援函式呼叫,以及開發商透過網頁搜尋、檔案搜尋、程式碼執行與 MCP 連線進行的工具流程。描述可用函式,讓應用程式執行要求的操作並回傳觀察,再由模型撰寫後續答案。OpenAI 也支援已設定 Responses 流程中的獨立圖片生成工具。該工具產生的圖片是獨立成品;模型文件記載的原生輸出仍是文字。搜尋與工具使用是需設定的活動,不代表每次回覆都查閱了最新資訊。
Predicted Outputs 支援在小幅修改後重新生成大部分已知的文件或程式碼檔。提供先前內容與精確編輯,再將成果與請求對照。預測路徑只支援文字,無法與函式呼叫結合;logprobs、max_completion_tokens 及其他若干控制項也被排除。當回覆依賴新查詢或計算時,一般工具請求是不同的路徑。
OpenAI 有這個模型的微調文件,並說明如何使用較大模型的輸出,教導較小的 GPT-4o Mini 模型執行專門任務。這種蒸餾流程產生客製化模型,不會改變一般 Mini 回應的身分。一般請求可以透過清楚範例確立任務與輸出格式,再以範圍明確的後續請求修改同一個結果。有用的最終成品仍連結來源事實、目標讀者,以及使用它的應用程式步驟。
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-4o-mini:batch
openai/gpt-4o-mini:batch入門
GPT-4o Mini 處理範圍明確的文字與圖片任務,包括文件擷取、精簡回覆及應用程式工具呼叫。其 128,000 個 token 上下文與 Structured Outputs,支援具有明確結果的可重複工作流程。
- 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-4o-mini: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-4o-mini:batch, openai/gpt-4o-mini | 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 $0.00015 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0006 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000075 / 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 $0.00015 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0006 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000075 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)
set -eu
: "${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-4o-mini: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-4o-mini:batch', 'openai/gpt-4o-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-4o-mini: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
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-4o-mini:batch
方法路徑別名
請使用上方列出的 API 方法路徑。
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- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/batches·openai/gpt-4o-mini:batch:text→text- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/batches·openai/gpt-4o-mini:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- 適用哪些限制?
POST /v1/batches·openai/gpt-4o-mini:batch:requests.min_items:1