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pretty_name: "Smoke OpenAI Terra Batch — Brasil × 25 tasks"
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- question-answering
- summarization
- text-classification
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- synthetic-data
- supervised-fine-tuning
- sft
- portuguese
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- openai
- batch-api
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  - split: train
    path: messages/train.jsonl
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  - split: train
    path: prompt_completion/train.jsonl
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  - split: train
    path: alpaca/train.jsonl
- config_name: canonical
  data_files:
  - split: train
    path: canonical/train.jsonl
---

# Smoke OpenAI Terra Batch — Brasil × 25 tasks

Run real de validação do fluxo matricial `document_task_matrix`, executada
sobre um único documento da Wikipédia em português com o título **Brasil**.
Cada uma das 25 tasks canônicas recebeu exatamente um slot inicial.

## Resultado

- status: `completed`
- documentos: 1
- pares planejados: 25
- exemplos aceitos: 25
- pares pulados: 0
- pares esgotados: 0
- resultados reais do backend: 27
- retries com nova chamada: 2
- backend: `openai_api`
- modalidade: Responses API Batch
- modelo: `gpt-5.6-terra`
- custo calculado pelo usage: US$ 0,453900
- tokens de entrada: 602.472
- tokens de entrada em cache: 580.253
- cache hit rate: 96,312%
- tokens de saída: 47.146
- reasoning tokens reportados: 41.647

Três batches remotos foram processados, sem requests remotamente falhos. Uma
retomada posterior preservou exatamente 27 resultados e três batches, sem
duplicar chamadas.

## Tasks e tentativas

| Task | Status | Tentativas do slot | Resultados do backend |
|---|---:|---:|---:|
| `definition` | accepted | 1 | 1 |
| `closed_qa` | accepted | 1 | 1 |
| `summarization` | accepted | 1 | 1 |
| `information_extraction` | accepted | 1 | 1 |
| `comparison` | accepted | 1 | 1 |
| `classification` | accepted | 1 | 1 |
| `timeline` | accepted | 1 | 1 |
| `rewrite` | accepted | 1 | 1 |
| `concept_explanation` | accepted | 1 | 1 |
| `structured_extraction` | accepted | 1 | 1 |
| `fact_checking` | accepted | 1 | 1 |
| `taxonomy` | accepted | 1 | 1 |
| `short_answer` | accepted | 1 | 1 |
| `didactic_explanation` | accepted | 1 | 1 |
| `reasoning` | accepted | 1 | 1 |
| `multiple_choice_exact` | accepted | 1 | 1 |
| `binary_qa_exact` | accepted | 2 | 1 |
| `textual_entailment` | accepted | 2 | 1 |
| `semantic_similarity` | accepted | 2 | 1 |
| `extractive_qa` | accepted | 2 | 1 |
| `causal_multiple_choice` | accepted | 3 | 2 |
| `brazilian_cultural_choice` | accepted | 3 | 2 |
| `fact_verification_exact` | accepted | 2 | 1 |
| `sentiment_exact` | accepted | 2 | 1 |
| `intent_classification` | accepted | 2 | 1 |

Algumas tentativas reservadas foram liberadas antes do despacho pelo controle
de orçamento; por isso a contagem durável do slot pode ser maior que a
quantidade de resultados pagos do backend.

## Formatos

- `messages`: conversas com exatamente as roles `system`, `user` e `assistant`;
- `prompt_completion`: prompt e completion;
- `alpaca`: `instruction`, `input` e `output`;
- `canonical`: candidatos completos, incluindo task, dificuldade, evidências
  e metadados de geração.

Somente candidatos aceitos aparecem nesses arquivos. Requests da API,
`source_excerpt`, banco SQLite, corpus local e arquivos brutos de Batch não
fazem parte desta publicação.

## Validação

Todos os 25 payloads aceitos foram novamente validados contra o documento
selecionado. A auditoria verificou:

- plano v3 e unicidade dos 25 pares documento–task;
- backend `openai_api`, modalidade Batch e modelo fixo;
- exatamente as roles `system`, `user` e `assistant`;
- contratos de respostas exatas;
- spans extrativos literais;
- evidências e offsets;
- formato `<think>...</think>` somente em `reasoning`;
- ausência de slots pending ou exhausted;
- conciliação do custo dos resultados com os batches remotos;
- igualdade dos contadores antes e depois de `resume`.

Os artefatos de auditoria ficam em `metadata/`: configuração resolvida, plano,
manifesto, relatório final e `generation_info.json`.

## Reprodução

```bash
RUN=runs/openai-smoke-batch-gpt-5.6-terra-brasil-25-<novo-id>

.venv/bin/sft-dataset plan \
  --config smoke/openai-smoke-gpt-5.6-terra-batch-brasil.json \
  --run-dir "$RUN"

.venv/bin/sft-dataset run --plan "$RUN/plan.json"
.venv/bin/sft-dataset run --resume "$RUN"
.venv/bin/python smoke/verify_openai_batch_run.py "$RUN"
```

## Origem e limitações

O exemplo deriva do registro `id=0`, título `Brasil`, do snapshot local criado
a partir de `costadev00/wiki-brazil`. Consulte o dataset-fonte e a Wikipédia
para termos de atribuição e licenciamento.

Este repositório é um smoke test de integração com somente 25 exemplos. Ele
serve para auditoria da pipeline e não constitui um benchmark de qualidade nem
um corpus suficiente para treinamento isolado. As respostas são sintéticas e
devem ser revisadas antes de uso em produção.