Aion 2.0은 몰입형 역할극과 스토리텔링을 위한 Aion Labs의 특화 서사 모델 에디션입니다. 제작사는 긴장, 위기, 갈등의 도입과 성숙하거나 어두운 주제의 섬세한 처리를 강조합니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성합니다. 유용한 지시서는 허구의 장면, 참여자의 동기, 기존 상황을 흔드는 사건을 정의한 다음 지정한 스타일과 시점의 이어쓰기를 요청합니다.
공식 프로필에는 128K 컨텍스트와 최대 32K 출력이 명시되어 있습니다. 이는 2.0 에디션이며 이후의 협업형 3.0 및 3.5 시스템과 구분됩니다. 모든 배경 디테일 대신 현재 장면과 관련된 이전 사건을 포함하세요. 캐릭터가 아는 것, 미해결 약속, 배경의 규칙처럼 이어쓰기가 지켜야 할 사실을 보존하세요. 추론과 요청한 대목을 위한 생성 공간을 남기세요.
추론 노력은 none, low, medium, high, max이며 기본값은 medium입니다. 이 에디션에서는 none이 추론을 끕니다. 제작사는 이전 Aion 모델들이 추론에 맞춰 조정되어 있으므로 끄면 출력 품질이 낮아질 수 있다고 설명합니다. 추론은 기본적으로 표시 서술과 분리되지만 생성 상한을 공유합니다. 최종 텍스트 전에 상한을 소진하면 응답에 추론만 있고 사용할 장면 이어쓰기는 없을 수 있습니다.
상호 작용 대화에서는 모델이 작성할 역할과 독자가 결정할 사항을 명시하세요. 당장의 갈등과 각 참여자가 이루려는 것을 설명하세요. 예시 요청은 예상 밖의 비난으로 중단된 만남을 작성하고, 제공한 사실을 유지하면서 다음 차례에 선택지를 제시하도록 할 수 있습니다. 어조와 명확한 종료 지점은 전체 줄거리 요약이 아닌 독자가 이어갈 수 있는 대목을 만드는 데 도움이 됩니다.
수정에서는 원문과 집중적인 요청을 제공하세요. 이해관계 강화, 캐릭터 동기 명료화, 반복적인 설명 축소 등이 가능합니다. 수정 대목과, 필요하다면 변경에 대한 별도 설명을 요청하세요. 제작사 인터페이스는 대화 메시지, 텍스트 스트리밍, 생성 한도를 지원합니다. 모델의 서사 특화가 시각적, 오디오, 실행 가능한 출력을 입증하지는 않습니다. 결과물은 준비한 배경과 이 버전의 문서상 설정에 따른 텍스트입니다.
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An uneasy lighthouse negotiation\n\nWrite the lighthouse keeper's next two replies in a tense roleplay. A ship's captain wants the lamp extinguished; the keeper promised the missing crew's families to keep it lit. A sealed letter has just arrived bearing the keeper's own handwriting. Write only the keeper's actions and speech; leave the captain's response to me.Two short keeper turns with dialogue and physical action, ending at a decision the captain can answer.The lamp promise remains intact, and neither reply decides the captain's actions.aion-labs/aion-2.0Aion 2.0은 몰입형 역할극과 스토리텔링에 특화된 Aion Labs의 텍스트 모델입니다. 제작사는 128K 컨텍스트, 최대 32K 출력, 선택적 추론을 명시하며 서사 속 긴장, 위기, 갈등을 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Aion 2.0은 몰입형 역할극과 스토리텔링을 위한 Aion Labs의 특화 서사 모델 에디션입니다. 제작사는 긴장, 위기, 갈등의 도입과 성숙하거나 어두운 주제의 섬세한 처리를 강조합니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성합니다. 유용한 지시서는 허구의 장면, 참여자의 동기, 기존 상황을 흔드는 사건을 정의한 다음 지정한 스타일과 시점의 이어쓰기를 요청합니다.
공식 프로필에는 128K 컨텍스트와 최대 32K 출력이 명시되어 있습니다. 이는 2.0 에디션이며 이후의 협업형 3.0 및 3.5 시스템과 구분됩니다. 모든 배경 디테일 대신 현재 장면과 관련된 이전 사건을 포함하세요. 캐릭터가 아는 것, 미해결 약속, 배경의 규칙처럼 이어쓰기가 지켜야 할 사실을 보존하세요. 추론과 요청한 대목을 위한 생성 공간을 남기세요.
추론 노력은 none, low, medium, high, max이며 기본값은 medium입니다. 이 에디션에서는 none이 추론을 끕니다. 제작사는 이전 Aion 모델들이 추론에 맞춰 조정되어 있으므로 끄면 출력 품질이 낮아질 수 있다고 설명합니다. 추론은 기본적으로 표시 서술과 분리되지만 생성 상한을 공유합니다. 최종 텍스트 전에 상한을 소진하면 응답에 추론만 있고 사용할 장면 이어쓰기는 없을 수 있습니다.
상호 작용 대화에서는 모델이 작성할 역할과 독자가 결정할 사항을 명시하세요. 당장의 갈등과 각 참여자가 이루려는 것을 설명하세요. 예시 요청은 예상 밖의 비난으로 중단된 만남을 작성하고, 제공한 사실을 유지하면서 다음 차례에 선택지를 제시하도록 할 수 있습니다. 어조와 명확한 종료 지점은 전체 줄거리 요약이 아닌 독자가 이어갈 수 있는 대목을 만드는 데 도움이 됩니다.
수정에서는 원문과 집중적인 요청을 제공하세요. 이해관계 강화, 캐릭터 동기 명료화, 반복적인 설명 축소 등이 가능합니다. 수정 대목과, 필요하다면 변경에 대한 별도 설명을 요청하세요. 제작사 인터페이스는 대화 메시지, 텍스트 스트리밍, 생성 한도를 지원합니다. 모델의 서사 특화가 시각적, 오디오, 실행 가능한 출력을 입증하지는 않습니다. 결과물은 준비한 배경과 이 버전의 문서상 설정에 따른 텍스트입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 aion-labs/aion-2.0 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0032 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0032 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "aion-labs/aion-2.0", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='aion-labs/aion-2.0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='aion-labs/aion-2.0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-2.0
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
aion-labs/aion-2.0Aion 2.0은 몰입형 역할극과 스토리텔링에 특화된 Aion Labs의 텍스트 모델입니다. 제작사는 128K 컨텍스트, 최대 32K 출력, 선택적 추론을 명시하며 서사 속 긴장, 위기, 갈등을 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Aion 2.0은 몰입형 역할극과 스토리텔링을 위한 Aion Labs의 특화 서사 모델 에디션입니다. 제작사는 긴장, 위기, 갈등의 도입과 성숙하거나 어두운 주제의 섬세한 처리를 강조합니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성합니다. 유용한 지시서는 허구의 장면, 참여자의 동기, 기존 상황을 흔드는 사건을 정의한 다음 지정한 스타일과 시점의 이어쓰기를 요청합니다.
공식 프로필에는 128K 컨텍스트와 최대 32K 출력이 명시되어 있습니다. 이는 2.0 에디션이며 이후의 협업형 3.0 및 3.5 시스템과 구분됩니다. 모든 배경 디테일 대신 현재 장면과 관련된 이전 사건을 포함하세요. 캐릭터가 아는 것, 미해결 약속, 배경의 규칙처럼 이어쓰기가 지켜야 할 사실을 보존하세요. 추론과 요청한 대목을 위한 생성 공간을 남기세요.
추론 노력은 none, low, medium, high, max이며 기본값은 medium입니다. 이 에디션에서는 none이 추론을 끕니다. 제작사는 이전 Aion 모델들이 추론에 맞춰 조정되어 있으므로 끄면 출력 품질이 낮아질 수 있다고 설명합니다. 추론은 기본적으로 표시 서술과 분리되지만 생성 상한을 공유합니다. 최종 텍스트 전에 상한을 소진하면 응답에 추론만 있고 사용할 장면 이어쓰기는 없을 수 있습니다.
상호 작용 대화에서는 모델이 작성할 역할과 독자가 결정할 사항을 명시하세요. 당장의 갈등과 각 참여자가 이루려는 것을 설명하세요. 예시 요청은 예상 밖의 비난으로 중단된 만남을 작성하고, 제공한 사실을 유지하면서 다음 차례에 선택지를 제시하도록 할 수 있습니다. 어조와 명확한 종료 지점은 전체 줄거리 요약이 아닌 독자가 이어갈 수 있는 대목을 만드는 데 도움이 됩니다.
수정에서는 원문과 집중적인 요청을 제공하세요. 이해관계 강화, 캐릭터 동기 명료화, 반복적인 설명 축소 등이 가능합니다. 수정 대목과, 필요하다면 변경에 대한 별도 설명을 요청하세요. 제작사 인터페이스는 대화 메시지, 텍스트 스트리밍, 생성 한도를 지원합니다. 모델의 서사 특화가 시각적, 오디오, 실행 가능한 출력을 입증하지는 않습니다. 결과물은 준비한 배경과 이 버전의 문서상 설정에 따른 텍스트입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 aion-labs/aion-2.0 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0032 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0032 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "aion-labs/aion-2.0",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'aion-labs/aion-2.0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'aion-labs/aion-2.0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-2.0
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
An uneasy lighthouse negotiation\n\nWrite the lighthouse keeper's next two replies in a tense roleplay. A ship's captain wants the lamp extinguished; the keeper promised the missing crew's families to keep it lit. A sealed letter has just arrived bearing the keeper's own handwriting. Write only the keeper's actions and speech; leave the captain's response to me.Two short keeper turns with dialogue and physical action, ending at a decision the captain can answer.The lamp promise remains intact, and neither reply decides the captain's actions.