模型

OpenAI: GPT-6 Astra (batch)

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OpenAI: GPT-6 Astra (batch)

GPT-6 Astra 是 OpenAI 用於高難度推理、軟體工程、研究與專業文件工作的模型。它結合文字與圖片理解、長上下文分析,以及由工具引導的工作流程,在 1,050,000 token 的上下文中產生文字結果。

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-6 Astra 是 OpenAI 用於最高難度推理與專業任務的模型。開發商為軟體工程、電腦操作、研究、科學工作與文件製作而開發此模型。它接受文字與圖片,產生包含說明、程式碼與結構化成果在內的文字。此標準 Astra 設定與 Pro 推理模式,以及 Sol 和 Luna 的設定各自獨立。

完整處理工作

圍繞期望成果、相關來源與完成標準安排任務。軟體工程任務應包含程式碼、觀察到的失敗、預期行為,以及必須保留的介面。專業分析則應提供文件、待做的決策,以及結論必須處理的條件。一個實用指示是:「依照需求比較這些方案、找出相依關係,並撰寫決策備忘錄,為每項重要發現附上證據。」

視覺任務應讓來源清楚可讀,並指出它呈現的是介面狀態、圖表還是設計要求。要求模型指出支持觀察的可見細節。程式碼或文件成果應與這些證據保持連結,而非依據假設已執行的外部動作。

提示與後續處理

OpenAI 的 Astra 指引建議明確設定目標、成功標準、證據規則與停止條件。指引指出,模型對上下文和可存取檔案中的詳細指示十分敏感,因此應協調衝突的指引,並明確指出使用者任務的優先順序。指定何時應使用現有資訊、做出合理假設,或詢問會改變結果的缺漏細節。

開發商也建議調整回答風格與驗證深度。文件任務應說明讀者與最終結構;工程任務則應要求與變更相關的驗證。這能讓模型有明確的完成界線,無須加入無關工作。

推理與上下文

Astra 支援 low、medium、high、xhigh 與 max 推理強度,不支援 none。強度與開發商的標準或 Pro 推理模式是獨立設定。模型卡列出 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。知識截止日為 2026 年 4 月 30 日。

即使內部原始 token 不會以一般回答的形式公開,推理仍會佔用回應空間。為最終成果保留空間,並在預算用盡時檢查終止狀態。大型上下文仍需要來源標籤、任務範圍與相關觀察結果。

工具與持續進行的任務

開發商記載可透過 Responses 進行函式呼叫;Astra 的 Chat Completions 不支援函式呼叫。支援的工具包含網頁與檔案搜尋、圖片生成、程式碼直譯器、shell 與 patch 操作、技能、電腦操作、MCP 連線,以及工具搜尋。另列有 Structured Outputs 與串流。Astra 本身的輸出仍是文字;工具操作則產生各自的觀察結果或成果。

GPT-6 文件中的工作流程可在非同步工具執行時繼續分析、納入回合進行中的方向調整、在呼叫之間保留推理,以及壓縮長對話。應用程式執行自己的工具並管理待處理的結果。保留原始呼叫與觀察結果之間的關聯,讓任務使用實際證據。

有用的最終結果是完成的分析或程式碼成果,明確列出依據與剩餘條件。檢查依賴來源的陳述,並以實際驗證觀察結果支持已執行的工作。保留具名的 Astra 設定與支援的強度範圍,不要借用直接回答的設定或其他模型的限制。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/gpt-6-astra:batch

openai/gpt-6-astra:batch

OpenAI /openai/gpt-6-astra:batch

入門

GPT-6 Astra 是 OpenAI 用於高難度推理、軟體工程、研究與專業文件工作的模型。它結合文字與圖片理解、長上下文分析,以及由工具引導的工作流程,在 1,050,000 token 的上下文中產生文字結果。

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-6-astra: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-astra:batch, openai/gpt-6-astra
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 $0.01 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.05 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.001 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0125 / 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 $0.01 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.05 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.001 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0125 / 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 $0.02 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.075 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.025 / 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-astra: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-astra:batch', 'openai/gpt-6-astra']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-astra: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-astra: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-astra:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Astra (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-astra:batch: requests.min_items: 1

更多詳情

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

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