模型

OpenAI: GPT-5.5 (batch)

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OpenAI: GPT-5.5 (batch)

OpenAI 的 GPT-5.5 使用文字與圖片輸入、可設定的推理,以及廣泛的工具組,處理複雜專業工作與程式設計。大型上下文支援處理大量來源資料,並回傳清楚且符合任務的文字結果。

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-5.5 是 OpenAI 用於複雜專業工作與程式設計的旗艦推理模型。它接受文字與圖片並回傳文字;當任務需要提供的提示以外的資訊或動作時,會結合分析與工具使用。OpenAI 的指引強調從明確成果出發:說明所需結果、必須維持的限制、要使用的證據,以及結束任務的條件。

大型軟體變更應提供相關儲存庫資料、當前行為、期望行為與驗收標準。指出能變更的部分,以及必須保持相容的部分。有用的要求結果是變更提案、受影響行為的說明,以及實際執行檢查所得的證據。大量文件的任務應標示來源文件,並要求圍繞待做的決策組織回答,將每項結論連結到所提供的證據,並區分未解決的問題與已確立的事實。

GPT-5.5 支援 none、low、medium、high 與 xhigh 推理強度,預設為 medium。當需要快速回應的工作流程仍需規劃、搜尋或多次工具呼叫時,OpenAI 建議先考慮 low,再考慮 none。none 適合不需要這類推理過程的直接任務。強度較高不會自動帶來更好的結果:衝突的需求、無限開放的工具存取,或不明確的停止規則,都可能導致不必要的搜尋與過度思考。依實際任務選擇強度,並明確指定預期的最終成果與完成標準。

開發商列出 1,050,000 token 的上下文視窗,以及最多 128,000 token 的輸出;知識截止日為 2025 年 12 月 1 日。上下文容納對話、提供的資料與生成的內容,並不是能加到最大輸出之上的獨立額度。內部推理也會消耗 token 與輸出容量。因此,大型來源集合應圍繞問題整理,保留重要識別資訊、單位與文件界線,並為推理與最終回答留下足夠空間。

圖片處理與先前的預設行為不同。OpenAI 的 GPT-5.5 指引中,未設定或設為 auto 的圖片細節設定會使用 original 行為;當圖片同時符合列出的 10,240,000 像素預算與 6,000 像素的最大邊長時,會保留圖片而不調整尺寸。明確選擇 high,會在同時符合列出的 2,500,000 像素預算與 2,048 像素最大邊長的範圍內保留細節;low 會更積極地縮小邊長超過 512 像素的圖片。這些是圖片處理設定,不代表每次上傳都保證被接受。對螢幕截圖、圖解或頁面,指出區域與問題、提供清楚可讀的圖片,並要求所需觀察或解讀,而非無限制的描述。

OpenAI 記載了 Responses、Chat Completions 與 Batch 介面,以及串流、Structured Outputs、函式呼叫、檔案上傳、圖片輸入、檔案與網頁搜尋,以及提示快取。文件中的工具組也包含工具搜尋、圖片生成、程式碼執行、託管的 shell、patch 操作、技能、電腦操作與 MCP。描述每個應用程式工具的目的、引數、副作用與回傳資訊。要求呼叫應用程式函式時,需要由應用程式執行該操作並回傳實際結果;生成的動作提案不是動作已發生的證據。模型本身的輸出形式仍是文字;圖片生成工具則可產生另一項成果。

長期互動應保留區分中間工作與完成回答所需的資訊。OpenAI 指南描述了 assistant 的 phase 值,用來區分 commentary 與 final 回答:手動重送 assistant 項目的應用程式必須保留原始 phase 值;透過開發商的前一回應機制串接時,則會自動保留這項狀態。明確設定可見回答所需的長度、語氣與結構。GPT-5.5 預設採簡潔直接的風格,文字 verbosity 預設為 medium;精簡結果可要求較低的詳細程度,同時保留必要證據或條件。

有用的最終交付成果可為附有聚焦變更說明的修訂檔案、依據具名文件的決策備忘錄,或清楚標示缺少值的結構化擷取結果。提供必須即時正確的事實,而非依賴模型的知識截止日,並將重要陳述與原始資料核對。清楚的證據規則、有範圍的工具與明確的停止條件,有助於 GPT-5.5 完成大型任務,同時讓結果保持易懂、可審查。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-5.5:batch

openai/gpt-5.5:batch

OpenAI /openai/gpt-5.5:batch

入門

OpenAI 的 GPT-5.5 使用文字與圖片輸入、可設定的推理,以及廣泛的工具組,處理複雜專業工作與程式設計。大型上下文支援處理大量來源資料,並回傳清楚且符合任務的文字結果。

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-5.5: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-5.5:batch, openai/gpt-5.5
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 $0.005 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.03 / 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272,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.005 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.03 / 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 2費率表—上下文 Token 數大於272,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.01 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.045 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.001 / 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-5.5: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-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.5: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-5.5: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-5.5:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.5 (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: requests.min_items: 1

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