Подготовь данные в JSONL
Создай текстовый файл, где каждая строка — JSON с полями custom_id, method, url, headers, body. Пример: {«custom_id»: «запрос-1», «method»: «POST», «url»: «/v1/chat/completions», «body»: {«model»: «gpt-3.5-turbo», «messages»: [{«role»: «user», «content»: «Классифицируй...»}]}}.
Загрузи файл в OpenAI
Используй CLI или Python SDK для загрузки JSONL в хранилище файлов OpenAI. Команда: `openai api fine_tunes.create --training_file batch.jsonl --model gpt-3.5-turbo`. Система вернёт file_id.
Создай батч-задачу
Отправь запрос к endpoint `/v1/batches` с указанием input_file_id. OpenAI вернёт batch_id и статус «queued». Батч встанет в очередь на обработку.
Отслеживай статус
Через интервалы (30–60 минут) проверяй статус батча: `curl https://api.openai.com/v1/batches/{batch_id}`. Пока статус «in_progress» или «queued», ждём.
Скачай результаты
Когда статус «completed», выкачай output_file_id. Результаты — JSONL с теми же custom_id и ответами. Спарси JSON, обработай ошибки, интегрируй в аналитику.