模型

OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

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OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

GPT-5.6 Terra 是 OpenAI 均衡型推理模型,適用於分析、起草與多步驟協助。它利用文字與圖片產生說明、程式碼或結構化發現,推理投入可設定,開發者上下文為 1,050,000 詞元。

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-5.6 Terra 是 OpenAI 在 GPT-5.6 系列中的均衡型模型。開發商將其工作定位與較早 GPT-5 系列使用的 mini 等級相聯繫,但 Terra 仍保有獨立命名的設定檔。它可處理文字與圖片,並回傳文字形式的說明、草稿、程式碼提案或結構化分析紀錄。

以明確成果為目標的分析

提供來源資料、問題以及形成結論的判準。一份實用的任務說明可以是:「將這些要求與提案逐項比較,找出每個不符之處,並回傳支持判斷的段落、影響及尚未釐清的問題。」請為文件加上標籤,並保留會影響含義的術語或單位。成果應指出資料能夠確立哪些事實,以及哪些部分仍屬假設。

寫作時,請界定對象、語氣與必須保留的事實。修訂時,請指出要修改的段落及必須維持的原意。處理程式設計任務時,請提供相關實作、觀察到的問題與預期行為。聚焦明確產物的要求,比籠統地要求改善一組未具體說明的資料更有用。

推理深度與模式

此模型支援 none、low、medium、high、xhigh 與 max 推理強度,預設為 medium。推理強度控制分析深度;standard 或 Pro 模式則是另一項獨立的執行選擇。無論採用何種設定,任務的最終輸出規格都很重要:請明確指定答案語言、必要欄位與完成判準。

OpenAI 說明,預設情況下,可用的先前推理內容會帶入後續 GPT-5.6 對話輪次,並為支援的工作流程提供上下文控制功能。這有助於延續分析,但保留的資料仍會占用上下文。請讓已確認的事實、新觀察與暫時性的中間結論保持清楚可辨。

輸入與輸出限制

Terra 公布的上下文容量為 1,050,000 個 token,其中輸入最多 922,000 個 token,輸出最多 128,000 個 token。知識截止日期為 2026 年 2 月 16 日。來源、歷史訊息、工具結果、推理與可見答案需要共同容納於可用空間。請為完整的最終產物預留空間,並在認定任務完成前檢查不完整的回覆。

處理視覺資料時,請保留清晰可讀的文字、標籤及周邊脈絡,並要求答案指出支持結論的圖片細節。此模型將文字與圖片處理為文字;完成媒體渲染或實際執行應用程式操作,屬於不同的成果。

工具與結構化產物

開發商列出的功能包括函式呼叫、Structured Outputs 與串流,以及網頁與檔案搜尋、圖片生成工具、程式碼解譯器、shell 與修補操作、技能、電腦操作、MCP 連線及工具搜尋。外部應用程式負責執行選定的操作,並回傳觀察結果,讓模型繼續處理。

請為函式設定明確用途與參數結構描述。若要產出結構化紀錄,請定義各欄位及缺少依據時的表示方式,再將回傳值與來源比較。符合格式的答案本身,並不能證明已完成檢索、執行或驗證。

實用的最終成果可以是可供審查的草稿、來源比較、程式碼提案或資料紀錄,並與任務要求及觀察結果相對應。準備任務時,請依據 Terra 支援的推理設定與限制;Sol 與 GPT-6 各有其獨立設定檔。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-5.6-terra:batch

openai/gpt-5.6-terra:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-terra:batch

入門

GPT-5.6 Terra 是 OpenAI 均衡型推理模型,適用於分析、起草與多步驟協助。它利用文字與圖片產生說明、程式碼或結構化發現,推理投入可設定,開發者上下文為 1,050,000 詞元。

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-5.6-terra: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-5.6-terra:batch, openai/gpt-5.6-terra
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 $0.012 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0002 / 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 $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.012 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0002 / 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 $0.004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.018 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 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-5.6-terra: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-5.6-terra:batch', 'openai/gpt-5.6-terra']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-terra: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-5.6-terra: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-5.6-terra:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-terra:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-terra:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-terra:batch: requests.min_items: 1

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