模型

OpenAI: o3 (batch)

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OpenAI: o3 (batch)

OpenAI o3 是適用於數學、科學、程式碼與圖片等多步驟工作的推理模型。它回傳文字,支援結構化回答和工具使用,適合調查技術問題,並提出有證據支持的說明或解法建議。

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。

o3 是 OpenAI 面向複雜任務的通用 o-series 推理模型。製造商強調數學、科學、程式設計、視覺推理、技術寫作和遵循指示。它接受文字和圖片,產生文字,因此任務可結合文字問題、程式碼和圖解,而非將每個來源當成獨立問題。預期成果是對多步驟問題經過審慎考慮的回答,並附上評估答案所需的資訊。

數學或科學問題應提供完整題目、定義、已知數量、單位和限制。請說明需要推導、數值結果、假設比較,或針對特定讀者的解釋。輸出指示範例是:指出相關假設、呈現附單位的解法,並說明哪些所提供的事實支持它。請在最終答案中要求實用說明;OpenAI 不會將內部推理詞元公開為模型原始的推理過程紀錄。

軟體工作應提供相關程式碼、預期行為和已觀察到的失敗,包括揭露問題的確切錯誤或輸入。請要求 o3 將症狀連結至合理原因,再提出針對性的變更與說明。視覺任務可包含圖解、螢幕截圖或繪圖結果:指出問題、重要標籤或區域,保留可讀的刻度,並要求結論連結至實際可見內容。這些準備步驟讓模型得到明確問題與具體輸出目標,而非不設範圍地要求檢查一切。

OpenAI 列出 200,000 詞元的上下文視窗、100,000 詞元的最大輸出,以及 2024 年 6 月 1 日的知識截止日。內部推理會與可見答案一同使用上下文和輸出容量。因此,最大輸出並非保證可取得 100,000 個可見答案詞元,上下文也不是額外獨立的輸出額度。請在輸入資料之後為分析與所要求的結果預留空間。開發方的推理指南描述了達到上下文或輸出上限時產生不完整回應的情況;這可能在可見答案出現之前發生。

o3 的確切規格記載 Chat Completions、Responses 和 Batch 介面,以及串流、Structured Outputs、函式呼叫、檔案上傳、圖片輸入、檔案搜尋和提示詞快取。文件所列工具包括網頁與檔案搜尋、程式碼解譯、圖片生成和 MCP 連線。搜尋結果或計算可為任務提供額外證據,函式呼叫則向周邊應用程式要求執行操作。請讓回傳證據與其回答的問題保持關聯,並區分建議動作與已確認結果。即使圖片生成工具建立了獨立素材,模型自身的輸出仍是文字。

OpenAI 的推理指南偏好簡單、直接的指示,並清楚區分指示與來源資料。請說明目標、限制和所需答案格式,而非規定模型私有的思考過程。當範例能釐清困難格式或判斷規則時再使用,並讓範例符合實際要求。長篇技術文件應為章節加上標籤,並要求提供與特定問題相關的段落或關係;程式碼審查則應指定欲調查的行為和風險。

實用的 o3 成果可以是附有具體步驟的技術解說、圖解分析、有紀錄的程式碼修正,或根據所提供資料進行的比較。請明確列出未獲支持的假設與缺漏資訊,並依原始問題檢查關鍵計算或程式碼行為。知識截止日表示近期事實需要由所提供資料或合適的資訊工具補充。清楚的證據、明確完成標準和足夠輸出空間,有助於將廣泛推理任務轉成他人能檢查與使用的結果。

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

openai/o3:batch

OpenAI /openai/o3:batch

入門

OpenAI o3 是適用於數學、科學、程式碼與圖片等多步驟工作的推理模型。它回傳文字,支援結構化回答和工具使用,適合調查技術問題,並提出有證據支持的說明或解法建議。

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: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:batch, openai/o3
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 $0.008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 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 $0.002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 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: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:batch', 'openai/o3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o3: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: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:batch

FAQ · OpenAI: o3 (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

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

請求使用哪些欄位?

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

適用哪些限制?

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

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