模型

OpenAI: o3 Mini (batch)

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OpenAI: o3 Mini (batch)

OpenAI o3-mini 是適用於科學、數學和程式設計的文字推理模型。它提供 low(低)、medium(中)和 high(高)推理強度、200K 上下文、結構化輸出和工具輔助工作流程,最大生成輸出預算為 100K 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。

OpenAI o3-mini 是較小型的 o-series 推理模型,專注於科學、數學和程式設計等技術問題解決。它接受文字,產生文字,並在可見答案之前進行額外的內部推理。適用於清楚陳述的數學問題、演算法分析、程式碼修改,或結論依賴多項條件的技術比較。基礎 o3-mini 版本可設定推理強度;o3-mini High 預設會選擇高強度,而非另一套模型權重。

製造商記載了 low(低)、medium(中)和 high(高)推理強度。較高強度可支援要求較高的問題,也可能需要較長生成時間,但所需的可見答案仍可精簡。請提供任務、限制和輸出約定,而非規定冗長的中間思考鏈。演算法問題應提供輸入範圍、必要行為和決定正確性的案例。數學問題則應定義變數、定義域、符號和所需結果。

OpenAI 列出 200,000 詞元的上下文視窗、100,000 詞元的最大輸出預算,以及 2023 年 10 月 1 日的知識截止日。推理詞元會在最終回應前消耗可用的上下文和生成輸出預算,因此最大值並非保證取得同等數量的可見答案詞元。請為分析和所要求結果都預留空間。若問題所需的預算不足,請求可能在回傳實用的可見文字之前就耗盡生成詞元額度。

原生輸入模態是文字,而非視覺。若任務來自圖解或螢幕截圖,請將相關條件以文字提供。開發方列出工具輔助流程中的檔案上傳和檔案搜尋支援,可提供相關文字資料,但不會改變模型的原生模態。請指出回答問題所需的來源段落或檔案內容,而非假設每份附件都會自動帶來有用證據。

模型支援 Structured Outputs、函式呼叫和串流,開發方的模型卡列出 Responses、Chat Completions、Assistants 和 Batch 介面。結構化任務應指定必要欄位,以及缺漏資訊的表示方式。工具流程中,模型提出函式和引數,應用程式執行動作,再回傳實際觀察結果。請區分建議操作與已收到結果的操作。

開發方目前列出的工具也包括檔案搜尋、程式碼解譯、MCP 連線和圖片生成工具。這些設定的工具有各自的操作,不會將 o3-mini 的直接文字回應變成原生圖片或音訊輸出。程式設計任務應提供程式碼、已觀察失敗和要求,再請求變更提案及其處理案例的說明。若有執行結果,請將它們作為下一次修改的證據,而非把未執行的程式碼視為已完成的成果。

實用的最終成果可以是公式、有理由支持的比較、程式碼提案,或將結論連結至原始條件的結構化技術結果。後續追問應指出新證據和需要修改的答案部分。請保留相關對話和工具觀察結果,讓下一次回應能根據實際結果工作。當任務需要分析、清楚限制和聚焦的文字成果,而非對外部動作做未獲支持的假設時,這個較小型推理模型的定位就有實用價值。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/o3-mini:batch

openai/o3-mini:batch

OpenAI /openai/o3-mini:batch

入門

OpenAI o3-mini 是適用於科學、數學和程式設計的文字推理模型。它提供 low(低)、medium(中)和 high(高)推理強度、200K 上下文、結構化輸出和工具輔助工作流程,最大生成輸出預算為 100K 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/o3-mini: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/o3-mini:batch, openai/o3-mini
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 $0.0011 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0044 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00055 / 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 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0011 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0044 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00055 / 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/o3-mini: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/o3-mini:batch', 'openai/o3-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3-mini: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/o3-mini: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/o3-mini:batch

FAQ · OpenAI: o3 Mini (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/o3-mini:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/o3-mini:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/o3-mini:batch: requests.min_items: 1

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