Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/
Language: zh-hant-tw

# OpenAI: GPT-4o-mini (batch)

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## [OpenAI: GPT-4o-mini (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-4o-mini-u003a-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。

- [**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `openai/gpt-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-4o-mini-u003a-batch/#method-0)

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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 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

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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

```bash
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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches)

#### 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-4o-mini:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-4o-mini%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-4o-mini (batch)

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`

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