Doubao 1.5 Lite는 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 언어 모델입니다. 발표에서는 일반적인 이해, 추론, 수학, 지식 기반 질문을 다룹니다. 텍스트 지시를 받아 텍스트를 반환하므로 대화형 어시스턴트나 문서 처리 작업 흐름 안에서 초점이 분명한 단계를 수행할 후보로 유용합니다.
Lite의 역할. 제조사는 Lite를 범용 Pro 모델과 구분되는 제품군의 더 가벼운 모델로 설명합니다. 제공된 범주 중 메시지에 맞는 것을 선택하거나, 메모에서 지정된 사실을 추출하거나, 특정 독자를 위해 문단을 재작성하는 등 구체적인 변환을 중심으로 요청하세요. 고객 지원 분류 단계에서는 허용된 범주와 짧은 정의를 제공한 뒤 선택한 범주, 그 선택을 뒷받침하는 표현, 다음 담당자에게 필요한 정보를 요청하세요. 출력은 검토자가 원래 메시지와 대조할 수 있는 간결한 기록이 될 수 있습니다.
추론과 수학 작업. 문제 전체를 제시하고 변수를 정의하며 값 옆에 단위를 유지하세요. 결과와 이를 검산하는 데 필요한 단계를 요청하세요. 실제 일정이나 재고 문제에서는 주어진 수량과 도출해야 할 수량을 구분하세요. 문구를 여러 방식으로 해석할 수 있다면 가정을 명시적으로 나열하도록 요청하세요. 숫자로 된 답변이 운영상의 행동을 결정하도록 하기 전에 독립적인 계산으로 확인하세요.
글 준비에는 원문, 독자, 필요한 어조를 함께 제시하세요. 메시지 편집 요청에서는 표현을 더 명확하게 하면서 날짜, 이름, 제품 용어를 변경하지 않도록 지정할 수 있습니다. 회의 메모 요청에서는 결정 사항, 행동, 담당자, 미해결 질문을 요구하고, 원문에 담당자가 없다면 해당 필드를 비워 두도록 할 수 있습니다. 완성된 기록의 예시를 제공하면 매 답변마다 긴 설명을 요구하지 않고도 형식을 전달하는 데 도움이 됩니다.
지식 질문의 답변이 자체 규칙이나 최신 정보에 의존한다면 관련 참고 문단을 포함하세요. 문단으로 뒷받침되는 짧은 답변과 미해결 세부 사항에 대한 별도 메모를 요청하세요. 분류, 추출, 초안 작성이 모두 필요한 작업이라면 단계를 명확히 구분해 제시하세요. 그러면 오류가 메시지 읽기, 범주 선택, 응답 작성 중 어디에서 발생했는지 확인할 수 있고 후속 수정을 정밀하게 요청할 수 있습니다.
", "aboutText": "Doubao 1.5 Lite는 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 언어 모델입니다. 발표에서는 일반적인 이해, 추론, 수학, 지식 기반 질문을 다룹니다. 텍스트 지시를 받아 텍스트를 반환하므로 대화형 어시스턴트나 문서 처리 작업 흐름 안에서 초점이 분명한 단계를 수행할 후보로 유용합니다.\n\nLite의 역할. 제조사는 Lite를 범용 Pro 모델과 구분되는 제품군의 더 가벼운 모델로 설명합니다. 제공된 범주 중 메시지에 맞는 것을 선택하거나, 메모에서 지정된 사실을 추출하거나, 특정 독자를 위해 문단을 재작성하는 등 구체적인 변환을 중심으로 요청하세요. 고객 지원 분류 단계에서는 허용된 범주와 짧은 정의를 제공한 뒤 선택한 범주, 그 선택을 뒷받침하는 표현, 다음 담당자에게 필요한 정보를 요청하세요. 출력은 검토자가 원래 메시지와 대조할 수 있는 간결한 기록이 될 수 있습니다.\n\n추론과 수학 작업. 문제 전체를 제시하고 변수를 정의하며 값 옆에 단위를 유지하세요. 결과와 이를 검산하는 데 필요한 단계를 요청하세요. 실제 일정이나 재고 문제에서는 주어진 수량과 도출해야 할 수량을 구분하세요. 문구를 여러 방식으로 해석할 수 있다면 가정을 명시적으로 나열하도록 요청하세요. 숫자로 된 답변이 운영상의 행동을 결정하도록 하기 전에 독립적인 계산으로 확인하세요.\n\n글 준비에는 원문, 독자, 필요한 어조를 함께 제시하세요. 메시지 편집 요청에서는 표현을 더 명확하게 하면서 날짜, 이름, 제품 용어를 변경하지 않도록 지정할 수 있습니다. 회의 메모 요청에서는 결정 사항, 행동, 담당자, 미해결 질문을 요구하고, 원문에 담당자가 없다면 해당 필드를 비워 두도록 할 수 있습니다. 완성된 기록의 예시를 제공하면 매 답변마다 긴 설명을 요구하지 않고도 형식을 전달하는 데 도움이 됩니다.\n\n지식 질문의 답변이 자체 규칙이나 최신 정보에 의존한다면 관련 참고 문단을 포함하세요. 문단으로 뒷받침되는 짧은 답변과 미해결 세부 사항에 대한 별도 메모를 요청하세요. 분류, 추출, 초안 작성이 모두 필요한 작업이라면 단계를 명확히 구분해 제시하세요. 그러면 오류가 메시지 읽기, 범주 선택, 응답 작성 중 어디에서 발생했는지 확인할 수 있고 후속 수정을 정밀하게 요청할 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K는 언어 이해, 일상적인 추론, 수학 질문을 위한 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 텍스트 모델입니다. 메시지 분류, 핵심 사실 추출, 간결한 답장 초안 작성처럼 초점이 분명한 텍스트 작업 흐름에 적합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Doubao 1.5 Lite는 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 언어 모델입니다. 발표에서는 일반적인 이해, 추론, 수학, 지식 기반 질문을 다룹니다. 텍스트 지시를 받아 텍스트를 반환하므로 대화형 어시스턴트나 문서 처리 작업 흐름 안에서 초점이 분명한 단계를 수행할 후보로 유용합니다.
Lite의 역할. 제조사는 Lite를 범용 Pro 모델과 구분되는 제품군의 더 가벼운 모델로 설명합니다. 제공된 범주 중 메시지에 맞는 것을 선택하거나, 메모에서 지정된 사실을 추출하거나, 특정 독자를 위해 문단을 재작성하는 등 구체적인 변환을 중심으로 요청하세요. 고객 지원 분류 단계에서는 허용된 범주와 짧은 정의를 제공한 뒤 선택한 범주, 그 선택을 뒷받침하는 표현, 다음 담당자에게 필요한 정보를 요청하세요. 출력은 검토자가 원래 메시지와 대조할 수 있는 간결한 기록이 될 수 있습니다.
추론과 수학 작업. 문제 전체를 제시하고 변수를 정의하며 값 옆에 단위를 유지하세요. 결과와 이를 검산하는 데 필요한 단계를 요청하세요. 실제 일정이나 재고 문제에서는 주어진 수량과 도출해야 할 수량을 구분하세요. 문구를 여러 방식으로 해석할 수 있다면 가정을 명시적으로 나열하도록 요청하세요. 숫자로 된 답변이 운영상의 행동을 결정하도록 하기 전에 독립적인 계산으로 확인하세요.
글 준비에는 원문, 독자, 필요한 어조를 함께 제시하세요. 메시지 편집 요청에서는 표현을 더 명확하게 하면서 날짜, 이름, 제품 용어를 변경하지 않도록 지정할 수 있습니다. 회의 메모 요청에서는 결정 사항, 행동, 담당자, 미해결 질문을 요구하고, 원문에 담당자가 없다면 해당 필드를 비워 두도록 할 수 있습니다. 완성된 기록의 예시를 제공하면 매 답변마다 긴 설명을 요구하지 않고도 형식을 전달하는 데 도움이 됩니다.
지식 질문의 답변이 자체 규칙이나 최신 정보에 의존한다면 관련 참고 문단을 포함하세요. 문단으로 뒷받침되는 짧은 답변과 미해결 세부 사항에 대한 별도 메모를 요청하세요. 분류, 추출, 초안 작성이 모두 필요한 작업이라면 단계를 명확히 구분해 제시하세요. 그러면 오류가 메시지 읽기, 범주 선택, 응답 작성 중 어디에서 발생했는지 확인할 수 있고 후속 수정을 정밀하게 요청할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Doubao-1.5-lite-32k | 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 $0.00011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000198 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Doubao-1.5-lite-32k", "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='Doubao-1.5-lite-32k',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='Doubao-1.5-lite-32k',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 Doubao-1.5-lite-32k
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K는 언어 이해, 일상적인 추론, 수학 질문을 위한 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 텍스트 모델입니다. 메시지 분류, 핵심 사실 추출, 간결한 답장 초안 작성처럼 초점이 분명한 텍스트 작업 흐름에 적합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Doubao 1.5 Lite는 ByteDance Doubao 1.5 제품군의 경량 언어 모델입니다. 발표에서는 일반적인 이해, 추론, 수학, 지식 기반 질문을 다룹니다. 텍스트 지시를 받아 텍스트를 반환하므로 대화형 어시스턴트나 문서 처리 작업 흐름 안에서 초점이 분명한 단계를 수행할 후보로 유용합니다.
Lite의 역할. 제조사는 Lite를 범용 Pro 모델과 구분되는 제품군의 더 가벼운 모델로 설명합니다. 제공된 범주 중 메시지에 맞는 것을 선택하거나, 메모에서 지정된 사실을 추출하거나, 특정 독자를 위해 문단을 재작성하는 등 구체적인 변환을 중심으로 요청하세요. 고객 지원 분류 단계에서는 허용된 범주와 짧은 정의를 제공한 뒤 선택한 범주, 그 선택을 뒷받침하는 표현, 다음 담당자에게 필요한 정보를 요청하세요. 출력은 검토자가 원래 메시지와 대조할 수 있는 간결한 기록이 될 수 있습니다.
추론과 수학 작업. 문제 전체를 제시하고 변수를 정의하며 값 옆에 단위를 유지하세요. 결과와 이를 검산하는 데 필요한 단계를 요청하세요. 실제 일정이나 재고 문제에서는 주어진 수량과 도출해야 할 수량을 구분하세요. 문구를 여러 방식으로 해석할 수 있다면 가정을 명시적으로 나열하도록 요청하세요. 숫자로 된 답변이 운영상의 행동을 결정하도록 하기 전에 독립적인 계산으로 확인하세요.
글 준비에는 원문, 독자, 필요한 어조를 함께 제시하세요. 메시지 편집 요청에서는 표현을 더 명확하게 하면서 날짜, 이름, 제품 용어를 변경하지 않도록 지정할 수 있습니다. 회의 메모 요청에서는 결정 사항, 행동, 담당자, 미해결 질문을 요구하고, 원문에 담당자가 없다면 해당 필드를 비워 두도록 할 수 있습니다. 완성된 기록의 예시를 제공하면 매 답변마다 긴 설명을 요구하지 않고도 형식을 전달하는 데 도움이 됩니다.
지식 질문의 답변이 자체 규칙이나 최신 정보에 의존한다면 관련 참고 문단을 포함하세요. 문단으로 뒷받침되는 짧은 답변과 미해결 세부 사항에 대한 별도 메모를 요청하세요. 분류, 추출, 초안 작성이 모두 필요한 작업이라면 단계를 명확히 구분해 제시하세요. 그러면 오류가 메시지 읽기, 범주 선택, 응답 작성 중 어디에서 발생했는지 확인할 수 있고 후속 수정을 정밀하게 요청할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Doubao-1.5-lite-32k | 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 $0.00011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000198 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "Doubao-1.5-lite-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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 Doubao-1.5-lite-32k
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.