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

# OpenAI: GPT-6 Sol (batch)

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## [OpenAI: GPT-6 Sol (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-6-sol-u003a-batch/)

GPT-6 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計和代理工作流程的推理模型。它利用可設定的推理、結構化輸出，以及開發者公布的 1,050,000 token 上下文，將文字和圖片背景連結至明確的實作或分析結果。

- [**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-gpt-6-sol-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-6 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計和代理工作流程的推理模型。它處理文字和圖片，並回傳文字，例如解釋、實作、結構化紀錄或提議的工具操作。GPT-6 Sol 這個版本與較新的 GPT-6.1 Sol 及 Sol 的 Pro 執行模式不同，因此跨版本比較結果時，應保留其控制選項和知識特性。

#### 依具體需求編寫程式

請提供相關實作、觀察到的行為、預期行為，以及變更必須保留的條件。指出最終成果，以及確立完成所需的觀察結果。一個任務示例是：「找出這個輸入失敗的原因，提出最小修正，並回傳修改後的函式，依來源說明它處理的條件。」

針對多檔案任務，請指出受影響模組及其介面。針對視覺介面，請結合程式碼、行為需求與清晰可讀的螢幕截圖或介面設計稿，並指出要實作的可見狀態。生成的程式碼在預定應用程式中運行之前仍是提案成果；實際錯誤或呈現狀態才是下一次修改的證據。

#### 推理與任務深度

開發者支援 none、low、medium、high、xhigh 和 max 推理強度，預設為 medium。強度選擇推理量；標準與 Pro 模式則描述另一項執行方式選擇。直接的任務可使用 none，而較複雜的除錯或規劃可受益於審慎分析。請將必要最終答案與中間處理過程分開定義。

以來源為依據的分析任務應指出決策、比較標準和權威資料。要求結果將每項結論連結至所提供的段落，並說明缺少的資訊。即使模型選擇多個工具步驟，這也能讓目標持續清楚可見。

#### 上下文與限制

公布的設定具備 1,050,000 token 上下文、最多 922,000 token 輸入，以及最多 128,000 token 輸出，知識截至 2026年4月20日。推理會使用部分回應預算和上下文。請為分析、工具觀察結果和最終成果預留空間，並在認定任務完成前檢查不完整的回應。

#### 開發者工具與介面

請使用文件中的 Responses 工作流程來使用內建工具和函式呼叫。OpenAI 的 Chat Completions 設定在推理強度設為 none 時支援函式呼叫。模型卡列出串流、Structured Outputs，以及網頁搜尋、檔案搜尋、圖片生成、程式碼解譯、shell 操作、套用修補、技能、電腦操作、MCP 連線和工具探索。模型回傳文字；已執行的操作或生成的圖片屬於對應工具結果。

周邊應用程式定義並執行操作，然後回傳觀察結果。請保留實際結果及其呼叫識別碼和來源。GPT-6 系列指南也描述了非同步工具作業、在進行中的一輪調整方向、持續保留推理，以及針對較長任務壓縮對話。

#### 可審閱的輸出

有用的交付內容包含實作或結論、支持證據，以及仍未解決的條件。請依需求檢查依來源得出的值和生成的程式碼。任務應在所指定成果與完成標準均達成時結束，不能把計畫或提議的驗證命令當成已執行工作的證明。

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

[`openai/gpt-6-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-6-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol%3Abatch&fmt=batches)

OpenAI /`openai/gpt-6-sol:batch`

### 入門

GPT-6 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式設計和代理工作流程的推理模型。它利用可設定的推理、結構化輸出，以及開發者公布的 1,050,000 token 上下文，將文字和圖片背景連結至明確的實作或分析結果。

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-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-sol:batch, openai/gpt-6-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 **$0.0002** / 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 **$0.0002** / 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 **$0.0004** / 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 →](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-6-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
```

```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-6-sol:batch', 'openai/gpt-6-sol']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-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"))
```

```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-6-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-6-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol%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-6-sol:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Fgpt-6-sol%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol (batch)

可以使用哪些輸入與結果？

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

請求使用哪些欄位？

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

適用哪些限制？

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

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