Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 제조사는 같은 모델 안에 일반 응답과 확장 사고 모드가 있으며, 코딩과 프런트엔드 개발이 의도된 작업에 포함된다고 설명합니다. 이 카드의 해당 호스팅 프로필에는 컨텍스트 길이가 200,000토큰으로 명시되어 있습니다.
답변에 필요한 문제, 가정과 근거를 제공하세요. 일상적인 요청에는 간결한 응답을 요구할 수 있고, 까다로운 작업에는 결론과 이를 확인하는 데 필요한 관계를 정의할 수 있습니다. 제조사가 문서화한 인터페이스는 확장 추론을 위한 사고 예산 제어를 제공합니다. 해당 제어는 요청에 사용하는 인터페이스와 설정에 속합니다.
비교할 때는 대안에 라벨을 붙이고 검토할 측면을 명시하세요. 결론과 함께 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 결과가 가정을 포함한 값이든, 특정 주장을 입증하는 논증이든, 제공한 예시를 충족하는 구현이든, 명확한 완료 조건을 유지하세요.
관련 파일이나 코드 일부, 프로젝트에서의 역할과 변경 후 예상 동작을 제공하세요. 버그에는 발생을 유발하는 입력과 실제 오류를 포함하세요. 범위를 좁힌 제안과 현재 동작과의 차이를 확인할 테스트를 요청하세요.
프런트엔드 작업에서는 변경이 충족해야 할 화면 상태, 상호작용과 수락 조건을 명시할 수 있습니다. 관련 컴포넌트나 마크업을 제공하고 구체적인 수정을 요청하세요. 컴파일, 실행과 시각적 테스트는 대상 개발 환경에서 이루어집니다. 후속 판단을 요청할 때는 실제 결과를 반환하세요.
애플리케이션은 코딩 작업 흐름에 사용하는 도구를 제공하고 결과를 기록합니다. 모델이 다음 단계를 제안할 때 실제 근거를 사용할 수 있도록 해당 요청과 결과를 함께 유지하세요. 전용 터미널 또는 저장소 연동은 애플리케이션의 능력이며, 모델이 생성한 답변과는 별개입니다.
이 명명된 프로필에 명시된 컨텍스트 안에 원자료, 관련된 이전 결정과 요청한 결과를 준비하고, 답변을 위한 여유를 남기세요. 릴리스 간 변경을 비교할 때는 프롬프트와 결과에 정확한 Sonnet 버전 식별자를 함께 보관하세요.
", "aboutText": "Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 제조사는 같은 모델 안에 일반 응답과 확장 사고 모드가 있으며, 코딩과 프런트엔드 개발이 의도된 작업에 포함된다고 설명합니다. 이 카드의 해당 호스팅 프로필에는 컨텍스트 길이가 200,000토큰으로 명시되어 있습니다.\n\n### 검토의 깊이와 완성된 결과 정의\n\n답변에 필요한 문제, 가정과 근거를 제공하세요. 일상적인 요청에는 간결한 응답을 요구할 수 있고, 까다로운 작업에는 결론과 이를 확인하는 데 필요한 관계를 정의할 수 있습니다. 제조사가 문서화한 인터페이스는 확장 추론을 위한 사고 예산 제어를 제공합니다. 해당 제어는 요청에 사용하는 인터페이스와 설정에 속합니다.\n\n비교할 때는 대안에 라벨을 붙이고 검토할 측면을 명시하세요. 결론과 함께 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 결과가 가정을 포함한 값이든, 특정 주장을 입증하는 논증이든, 제공한 예시를 충족하는 구현이든, 명확한 완료 조건을 유지하세요.\n\n### 코드 또는 인터페이스 변경 진행\n\n관련 파일이나 코드 일부, 프로젝트에서의 역할과 변경 후 예상 동작을 제공하세요. 버그에는 발생을 유발하는 입력과 실제 오류를 포함하세요. 범위를 좁힌 제안과 현재 동작과의 차이를 확인할 테스트를 요청하세요.\n\n프런트엔드 작업에서는 변경이 충족해야 할 화면 상태, 상호작용과 수락 조건을 명시할 수 있습니다. 관련 컴포넌트나 마크업을 제공하고 구체적인 수정을 요청하세요. 컴파일, 실행과 시각적 테스트는 대상 개발 환경에서 이루어집니다. 후속 판단을 요청할 때는 실제 결과를 반환하세요.\n\n### 애플리케이션 작업과 모델 답변 연결\n\n애플리케이션은 코딩 작업 흐름에 사용하는 도구를 제공하고 결과를 기록합니다. 모델이 다음 단계를 제안할 때 실제 근거를 사용할 수 있도록 해당 요청과 결과를 함께 유지하세요. 전용 터미널 또는 저장소 연동은 애플리케이션의 능력이며, 모델이 생성한 답변과는 별개입니다.\n\n이 명명된 프로필에 명시된 컨텍스트 안에 원자료, 관련된 이전 결정과 요청한 결과를 준비하고, 답변을 위한 여유를 남기세요. 릴리스 간 변경을 비교할 때는 프롬프트와 결과에 정확한 Sonnet 버전 식별자를 함께 보관하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Repair an accessible toggle\n\nFix this HTML toggle: <div onclick="openMenu()">Menu</div>. It must work by keyboard, expose expanded state and name the controlled panel id="nav-panel". Return the revised markup and the small JavaScript state update. Include a manual test for Enter, Space and closing the panel; preserve the label Menu.Editable HTML and JavaScript snippets, followed by keyboard and state checks for the closed and open states.Check that the control is a button, aria-controls points to nav-panel and aria-expanded follows the actual panel state.claude-3-7-sonnet-20250219Claude 3.7 Sonnet은 일반 응답과 까다로운 작업을 위한 확장 사고를 결합한 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 이 명명된 프로필의 컨텍스트는 200,000토큰으로 명시되어 있습니다. 관련 문제나 코드 근거와 함께 생성할 구체적인 결과물을 제공하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 제조사는 같은 모델 안에 일반 응답과 확장 사고 모드가 있으며, 코딩과 프런트엔드 개발이 의도된 작업에 포함된다고 설명합니다. 이 카드의 해당 호스팅 프로필에는 컨텍스트 길이가 200,000토큰으로 명시되어 있습니다.
답변에 필요한 문제, 가정과 근거를 제공하세요. 일상적인 요청에는 간결한 응답을 요구할 수 있고, 까다로운 작업에는 결론과 이를 확인하는 데 필요한 관계를 정의할 수 있습니다. 제조사가 문서화한 인터페이스는 확장 추론을 위한 사고 예산 제어를 제공합니다. 해당 제어는 요청에 사용하는 인터페이스와 설정에 속합니다.
비교할 때는 대안에 라벨을 붙이고 검토할 측면을 명시하세요. 결론과 함께 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 결과가 가정을 포함한 값이든, 특정 주장을 입증하는 논증이든, 제공한 예시를 충족하는 구현이든, 명확한 완료 조건을 유지하세요.
관련 파일이나 코드 일부, 프로젝트에서의 역할과 변경 후 예상 동작을 제공하세요. 버그에는 발생을 유발하는 입력과 실제 오류를 포함하세요. 범위를 좁힌 제안과 현재 동작과의 차이를 확인할 테스트를 요청하세요.
프런트엔드 작업에서는 변경이 충족해야 할 화면 상태, 상호작용과 수락 조건을 명시할 수 있습니다. 관련 컴포넌트나 마크업을 제공하고 구체적인 수정을 요청하세요. 컴파일, 실행과 시각적 테스트는 대상 개발 환경에서 이루어집니다. 후속 판단을 요청할 때는 실제 결과를 반환하세요.
애플리케이션은 코딩 작업 흐름에 사용하는 도구를 제공하고 결과를 기록합니다. 모델이 다음 단계를 제안할 때 실제 근거를 사용할 수 있도록 해당 요청과 결과를 함께 유지하세요. 전용 터미널 또는 저장소 연동은 애플리케이션의 능력이며, 모델이 생성한 답변과는 별개입니다.
이 명명된 프로필에 명시된 컨텍스트 안에 원자료, 관련된 이전 결정과 요청한 결과를 준비하고, 답변을 위한 여유를 남기세요. 릴리스 간 변경을 비교할 때는 프롬프트와 결과에 정확한 Sonnet 버전 식별자를 함께 보관하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-3-7-sonnet-20250219 | 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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-20250219", "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='claude-3-7-sonnet-20250219',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='claude-3-7-sonnet-20250219',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 claude-3-7-sonnet-20250219
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
claude-3-7-sonnet-20250219Claude 3.7 Sonnet은 일반 응답과 까다로운 작업을 위한 확장 사고를 결합한 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 이 명명된 프로필의 컨텍스트는 200,000토큰으로 명시되어 있습니다. 관련 문제나 코드 근거와 함께 생성할 구체적인 결과물을 제공하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 하이브리드 추론 모델입니다. 제조사는 같은 모델 안에 일반 응답과 확장 사고 모드가 있으며, 코딩과 프런트엔드 개발이 의도된 작업에 포함된다고 설명합니다. 이 카드의 해당 호스팅 프로필에는 컨텍스트 길이가 200,000토큰으로 명시되어 있습니다.
답변에 필요한 문제, 가정과 근거를 제공하세요. 일상적인 요청에는 간결한 응답을 요구할 수 있고, 까다로운 작업에는 결론과 이를 확인하는 데 필요한 관계를 정의할 수 있습니다. 제조사가 문서화한 인터페이스는 확장 추론을 위한 사고 예산 제어를 제공합니다. 해당 제어는 요청에 사용하는 인터페이스와 설정에 속합니다.
비교할 때는 대안에 라벨을 붙이고 검토할 측면을 명시하세요. 결론과 함께 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 결과가 가정을 포함한 값이든, 특정 주장을 입증하는 논증이든, 제공한 예시를 충족하는 구현이든, 명확한 완료 조건을 유지하세요.
관련 파일이나 코드 일부, 프로젝트에서의 역할과 변경 후 예상 동작을 제공하세요. 버그에는 발생을 유발하는 입력과 실제 오류를 포함하세요. 범위를 좁힌 제안과 현재 동작과의 차이를 확인할 테스트를 요청하세요.
프런트엔드 작업에서는 변경이 충족해야 할 화면 상태, 상호작용과 수락 조건을 명시할 수 있습니다. 관련 컴포넌트나 마크업을 제공하고 구체적인 수정을 요청하세요. 컴파일, 실행과 시각적 테스트는 대상 개발 환경에서 이루어집니다. 후속 판단을 요청할 때는 실제 결과를 반환하세요.
애플리케이션은 코딩 작업 흐름에 사용하는 도구를 제공하고 결과를 기록합니다. 모델이 다음 단계를 제안할 때 실제 근거를 사용할 수 있도록 해당 요청과 결과를 함께 유지하세요. 전용 터미널 또는 저장소 연동은 애플리케이션의 능력이며, 모델이 생성한 답변과는 별개입니다.
이 명명된 프로필에 명시된 컨텍스트 안에 원자료, 관련된 이전 결정과 요청한 결과를 준비하고, 답변을 위한 여유를 남기세요. 릴리스 간 변경을 비교할 때는 프롬프트와 결과에 정확한 Sonnet 버전 식별자를 함께 보관하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-3-7-sonnet-20250219 | 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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'claude-3-7-sonnet-20250219', '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': 'claude-3-7-sonnet-20250219', '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 claude-3-7-sonnet-20250219
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영어 기술 예제
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