模型

OpenAI: o4 Mini (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: o4 Mini (batch)

OpenAI o4-mini 是偏重高效程式設計與視覺任務的精簡推理模型。它接收文字與圖片,回傳文字,並支援結構化答案與工具,用於解決範圍明確的技術問題,或從提供資料擷取實用結論。

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。

o4-mini 是 OpenAI 精簡的 o 系列推理模型,針對程式設計與視覺任務中快速、有效的推理最佳化。它接收文字與圖片,產生文字。實用角色是處理回答前需要分析的明確技術問題:理解程式碼失敗、解讀示意圖、串連提供資料中的事實,或產生後續步驟可使用的結構化結果。

程式設計請提供相關函式或檔案、預期行為,以及確切失敗輸入或錯誤。加入影響結果的語言與環境細節。聚焦請求可要求可能原因、最小修正提案,以及修改如何處理觀察行為的說明。定義修改邊界,例如保留公開介面或既有資料意義,讓結果可依實際任務審查。

視覺問題請提供清楚可讀的截圖、示意圖或圖表,指出應回答的問題。讓重要標籤、座標軸與單位保持可見。簡報示例可要求解釋圖表支持什麼、指出使用的觀察,並區分可見數值與推論。文件任務應標記來源資料,定義答案需要的欄位或關係。即使模型精簡,完整問題資訊與精確輸出要求仍有幫助。

OpenAI 指定 200,000 詞元上下文視窗、100,000 詞元最大輸出,以及 2024 年 6 月 1 日知識截止日。推理詞元同時消耗上下文與輸出容量,因此應為分析與最終回應留空間,不要讓輸入占滿全部額度。達到上下文或輸出上限時,可能在任何可見答案出現之前就產生不完整回應。簡短最終答案仍可能需要內部推理;可見長度本身不能描述完整詞元預算。

確切 o4-mini 模型頁面列出 Chat Completions、Responses、Batch 與微調介面。文件功能包含串流、Structured Outputs、函式呼叫、檔案上傳、圖片輸入、檔案搜尋、提示詞快取與微調。工具集列出網頁與檔案搜尋、程式碼解譯及 MCP 連接。請為應用程式工具提供清楚目的與輸入契約,回傳實際結果,再要求模型用它決定下一步。函式呼叫請求是動作提案,結構化最終答案則整理任務產生的資訊。

OpenAI 的 o 系列提示指南建議簡單、直接的目標,附明確限制,並清楚劃定來源資料。讓模型在內部處理問題;要求所需最終說明、證據或計算,不要索取隱藏推理逐字稿。先嘗試清楚任務簡報,必要格式或分類邊界仍不明確時再加範例。範例應展示與實際任務相同的規則,包括缺少資訊如何表示。

若應用需要可選的推理過程說明,OpenAI 推理指南明確記載 o4-mini 的詳細推理摘要。摘要必須提出要求,且不同於不公開的原始內部推理詞元。最終答案仍需包含使用者要求的結果,例如程式碼修改提案、附相關觀察的圖表解讀,或連結提供資料的擷取欄位。近期事實重要時,請提供它們;將重要主張依來源驗證,並以範圍明確的任務與完成標準維持流程聚焦。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches openai/o4-mini:batch

openai/o4-mini:batch

OpenAI /openai/o4-mini:batch

入門

OpenAI o4-mini 是偏重高效程式設計與視覺任務的精簡推理模型。它接收文字與圖片,回傳文字,並支援結構化答案與工具,用於解決範圍明確的技術問題,或從提供資料擷取實用結論。

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/o4-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/o4-mini:batch, openai/o4-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 $0.000275 / 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 $0.000275 / 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/o4-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/o4-mini:batch', 'openai/o4-mini']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/o4-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/o4-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/o4-mini:batch

FAQ · OpenAI: o4 Mini (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · openai/o4-mini:batch: requests.min_items: 1

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