模型

OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)

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OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計、電腦操作和專業分析的推理模型。它接收文字和圖片並產生文字,具備 1,050,000 token 上下文及推理強度設定,可依所提供證據和工具觀察結果形成答案。

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-6.1 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計、電腦操作和專業工作的推理模型。它接續 GPT-6 Sol,為需要大量分析的高難度任務提供均衡特性。開發者的模型接收文字和圖片,並生成文字,包括解釋、程式碼和結構化結果。此標準設定與 Pro 推理模式及 GPT-6 Sol 有所區別。

任務與輸入準備

針對軟體工作,請提供相關程式碼、預期行為、觀察到的失敗,以及變更必須保留的規格約定。指定最終成果和完成依據。一份實用的需求說明是:「依需求比較這兩個實作,指出各自影響的相依關係,並提出範圍明確的修正及其支持證據。」儲存庫任務應在後續提問中持續明示檔案名稱和模組界線。

針對專業分析,請指出來源和待作出的決策。說明比較標準、必要術語,以及缺少資訊的處理方式。如果圖片包含證據,請指出它是圖表、示意圖還是介面狀態,以及哪些細節重要。要求結果區分可見或有來源支持的發現與解讀。

上下文與推理

OpenAI 列出 1,050,000 token 的上下文、最多 922,000 token 的輸入,以及最多 128,000 token 的輸出。文件中的知識截止日為 2026年4月30日。推理會與原始資料和可見回應一同占用空間;用盡生成預算可能讓答案不完整。請準備相關上下文,並預留分析和最終成果的空間,而非把輸入上限視為整項任務的預算。

此確切模型支援 low、medium、high、xhigh 和 max 推理強度,預設為 medium。不支援 none 或 minimal。強度控制採用的推理量,而標準與 Pro 模式則是另一項執行方式選擇。請獨立於推理深度定義所需答案:程式碼變更、決策備忘錄、程序或指定紀錄。

介面與工具

開發者使用 Responses 進行工具呼叫;其 Chat Completions 介面接收不使用工具的 GPT-6.1 Sol 請求。模型卡列出 Structured Outputs、串流和函式呼叫,以及網頁與檔案搜尋、圖片生成工具、程式碼解譯器、shell 和 patch 工具、技能、電腦操作、MCP 連線及工具搜尋。模型本身的輸出仍是文字,而圖片生成工具會產生另一項成果。

周邊應用程式提供並執行自己的操作,然後回傳觀察結果。請讓每項結果對應其呼叫和來源,以便後續任務使用實際證據。GPT-6 系列指南也描述了非同步工具作業、同一輪中途的方向調整、推理保留,以及較長工作流程的上下文壓縮;這些是開發者的工作流程能力,並不代表每個一般請求都會啟用它們。

有用的結果

請說明任務完成的條件,以及結論所需的證據。針對程式碼,請檢查實作,並回傳實際驗證觀察結果。針對文件,請要求最終答案指出所提供的事實、假設和未解決問題。有用的結果是可審閱的文字或程式碼成果,與原始目標和來源相連,並保留 GPT-6.1 Sol 的確切設定。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-6.1-sol:batch

openai/gpt-6.1-sol:batch

OpenAI /openai/gpt-6.1-sol:batch

入門

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計、電腦操作和專業分析的推理模型。它接收文字和圖片並產生文字,具備 1,050,000 token 上下文及推理強度設定,可依所提供證據和工具觀察結果形成答案。

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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch, openai/gpt-6.1-sol
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 $0.01 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0001 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0025 / 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 $0.01 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0001 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0025 / 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 $0.015 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.005 / 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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch', 'openai/gpt-6.1-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6.1-sol: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-6.1-sol: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-6.1-sol:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-6.1-sol:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-6.1-sol:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-6.1-sol:batch: requests.min_items: 1

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