Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-5-6-terra-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-5-6-terra-u003a-batch/
Language: zh-hant-tw

# OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

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## [OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-5-6-terra-u003a-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。

- [**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `openai/gpt-5.6-terra:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-5-6-terra-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-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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra%3Abatch&fmt=batches)

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 →](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-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
```

```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-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"))
```

```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-5.6-terra:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra%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-5.6-terra:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-5.6-terra%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.6-terra%3Abatch&fmt=batches)

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`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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