Гайд · TNWS AI

Как использовать OpenAI Batch API для больших пачек запросов

1 мин

Пошаговый гайд по Batch API: подготовка JSONL, уникальные идентификаторы, проверка статуса и сопоставление результатов без путаницы.

Когда нужен Batch API

Batch подходит для офлайн-задач: классификации каталога, подготовки описаний, оценки набора ответов или обработки архива. Для интерактивного чата нужен обычный синхронный запрос.

Подготовка пачки

  1. Сформируйте JSONL: один независимый запрос на строку.
  2. Назначьте каждому элементу уникальный custom_id.
  3. Проверьте первые несколько запросов обычным API.
  4. Загрузите файл с корректным назначением.
  5. Создайте batch и сохраните его идентификатор.
  6. После завершения скачайте результат и сопоставьте строки по custom_id.

Контроль качества

До большого запуска обработайте маленькую выборку и вручную оцените ответы. Добавьте в исходные данные версию промпта: иначе позднее будет сложно понять, каким правилом создана строка.

Ошибки

Храните отдельно успешные элементы и ошибки. Повторяйте только неудачные custom_id, а не весь пакет.

Чего не делать

Не отправляйте гигантскую пачку без теста и не связывайте результаты с исходниками по позиции в файле.

Официальный источник

OpenAI Platform Documentation: https://platform.openai.com/docs/guides/batch

Частые вопросы

Когда Batch API уместен?

Когда запросы не требуют мгновенного ответа и их удобно обработать асинхронной пачкой.

Сохраняется ли порядок строк?

Нельзя полагаться на порядок выдачи: сопоставляйте результаты по собственному идентификатору.

Что проверить перед продакшеном?

Схему ответа, обработку ошибок, лимиты, стоимость на тестовом объёме и отсутствие секретов в клиентском коде.

Читайте также

Комментарии

Пока тихо. Скажите первое слово