失败项单独重跑
保存批次状态与失败记录，避免少量错误导致整批任务重复执行。
GPT-only API 网关
可用性与排错
检查 GPT Batch Lab 的模型列表、鉴权、额度、超时和常见 HTTP 错误。适合批处理、数据清洗和异步 GPT 任务，包含可执行步骤、配置边界、验证方法和相关排错入口。
状态检查只反映当前域名、账号和上游在检查时刻的结果，不构成持续可用性承诺。
最小检查顺序
模型列表
请求 https://gptbatchlab.site/v1/models，确认 DNS、HTTPS、Authorization 和模型权限。
短请求
用最短 prompt 调用兼容接口，记录状态码、request id、首 token 时间和总耗时。
长连接
需要流式输出时单独验证读取超时、代理缓冲和断线重试，不要只用短请求推断生产稳定性。
| 状态 | 常见原因 | 下一步 |
|---|---|---|
| 401 / 403 | Key、账号、分组或权限不匹配。 | 重新生成当前站点 token 并查询 /v1/models。 |
| 429 | 额度、并发或上游限流。 | 降低并发、检查余额和重试退避。 |
| 500 / 502 / 503 | 路由、上游或模型暂时不可用。 | 保留时间、模型和 request id，再联系支持。 |
| 超时 / 断流 | 上下文过长、网络或代理缓冲。 | 缩短请求、配置首包/整体超时并检查流式读取。 |
按本站场景验证可用性
GPT Batch Lab 面向批处理、数据清洗和异步 GPT 任务，以下内容来自本站既有的场景配置、实施模板和公开验证步骤，而不是替换品牌名得到的通用卖点。
围绕批次组织任务
把大数据集拆成带任务标识的小批次，便于追踪进度和恢复执行。
适合结构化处理
覆盖摘要、分类、字段抽取和文本清洗等常见数据流程。
继续到具体场景
可在批处理预算字段中查看字段口径，或下载本站 CSV 模板后用自己的任务数据复算；模板不包含 API Key。