**Batch API** 是一种可以批量处理大量请求的异步接口，非常适合那些不需要立即返回结果的任务。例如，如果你有一个庞大的数据集需要分类、要进行大量的嵌入生成，或者需要对模型进行评估，那么 Batch API 可以帮助你更快、更省成本地完成这些工作。 **Batch API 的好处** 1. **降低成本**：Batch API 每次请求的费用比实时 API 低 50%，适合需要处理大量数据但又想节省成本的场景。 2. **更高的速率限制**：使用 Batch API 时，允许的请求速率比标准 API 高很多，让你可以一次性处理更多的请求。 3. **24小时内完成**：每个批次最多需要 24 小时就可以完成。对于不需要立即返回结果的任务（如数据分析），这是个非常合适的选择。 **使用流程** 1. **准备批处理文件**：首先，你需要一个.jsonl 文件（JSON格式的文本文件，每行代表一个请求）。在每一行里，包含请求的详细信息，比如模型名称、输入文本、输出的最大 token 数量等。 2. **上传批处理文件**：用 OpenAI 提供的 Files API 上传这个.jsonl 文件。 3. **创建批处理任务**：上传文件后，创建一个批处理任务。这个任务会依次处理每一行请求并返回结果。 4. **查询任务状态**：任务创建后，你可以随时查看其状态，如"处理中"、"已完成"或"已过期"等。 5. **下载批处理结果**：任务完成后，可以下载一个.jsonl 文件，其中包含每条请求的响应。 6. **取消任务**：如果批处理任务需要中止，可以发出取消指令。 **使用场景** - **运行评估**：可以批量测试模型的输出质量，查看模型是否符合预期。 - **分类数据集**：对大规模数据集进行分类。 - **嵌入内容**：将大量文本内容转换成向量（Embedding）用于进一步的分析。 **限制和注意事项** - **请求数量**：每个批处理任务最多包含 50,000 个请求。 - **文件大小**：批处理文件最大不能超过 200MB。 - **单个批次的执行时间**：每个批次会在 24 小时内完成，但通常会更快。 - **任务过期**：如果批处理任务超过 24 小时未完成，会自动变成过期状态，已完成的请求结果仍可以下载。 **总结** Batch API 就像是一个"后台处理器"，让你可以把大量的请求一次性提交给模型，它会在后台自动处理，而不占用实时请求的资源。所以，对于需要批量处理而不急于得到即时反馈的任务来说，Batch API 是一个高效且经济的选择。 ```Java ```