Doubao 1.5 Pro는 일반 언어 이해에 지식, 프로그래밍, 추론, 중국어 기능을 결합합니다. 이 카드는 Doubao 1.5 제품군의 Pro 256K 변형을 나타냅니다. 실용적인 역할은 정해진 질문과 관련 글을 비교, 구현 제안, 특정 독자를 위해 준비한 문서처럼 일관된 결과로 바꾸는 것입니다.
Pro 설계. 제작사의 기술 설명은 희소 전문가 혼합 네트워크와 학습·추론의 공동 개발을 중심으로 합니다. 사후 학습에서는 지식, 수학, 코드, 대화 전반에 걸쳐 지도 학습, 보상 모델링, 강화 학습을 결합합니다. 이는 제품군 개발의 특성입니다. 작업에서는 답변이 반드시 유지해야 할 제공된 사실과 요구 사항을 여전히 정확히 지정해야 합니다.
여러 섹션을 아우르는 분석에는 각 섹션의 목적, 버전, 답변에 도움을 줄 질문을 간단한 안내로 소개하세요. 개별 문서에 명확한 표시를 붙이고 원래 제목과 식별자를 유지하세요. 요구 사항, 근거 섹션, 다른 출처와의 불일치를 담은 비교표를 요청하세요. 유용한 최종 결과물은 두 개정본 사이에서 변경된 의무를 식별하거나, 제안한 작업 흐름 하나의 모든 선행 조건을 모을 수 있습니다.
기술 계획 작업에는 원하는 사용자 동작, 기존 제약, 관련 구현 메모를 제공하세요. 제안하는 변경 순서, 각 변경과 해당 요구 사항의 연결, 결정에 영향을 주는 미해결 질문을 요청하세요. 코딩에서는 오류가 나는 줄만 제공하지 말고 관련 함수와 인터페이스도 추가하세요. 모델에 각 부분의 상호작용을 설명하고 범위가 한정된 수정을 제안하도록 요청한 다음, 프로젝트의 실제 검사로 그 제안을 평가하세요.
중국어 문서에는 일관되게 유지할 용어, 대상 독자, 인용문과 자신의 논평의 구분을 포함하세요. 간결한 도입부, 근거 섹션, 출처 표시와 연결된 실행 항목으로 구성된 보고서를 요청하세요. 이후 메시지에서는 같은 사실 자료를 유지하면서 보고서 범위를 한 부서로 좁히거나, 상세 수준을 바꾸거나, 대체 표현을 요청할 수 있습니다.
대규모 자료는 분량보다 관련성을 중심으로 준비하세요. 중복된 상용 문구를 제거하고 중요한 주장을 한정하는 섹션을 유지하며 버전이 충돌할 때 어느 출처를 우선할지 명시하세요. 요청한 답변에도 공간이 필요하므로 방대한 자료를 제공하기 전에 범위와 구조를 정의하세요. 답변이 표에 의존한다면 값과 함께 열 이름과 단위를 유지하세요. 최종 종합 결과에 예외가 누락되지 않았는지 검토하고 중요한 결론의 근거가 된 정확한 섹션을 식별하도록 요청하세요.
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Summarize Chinese handover rules\n\nPrepare an English handover note from these Chinese policy sections. A: 仓库每天16:00停止接收当日发货单。 B: 易碎品必须加贴“易碎”标签。 C: 加急订单也须遵守16:00截止时间。 Include the cutoff, packaging requirement and urgent-order exception status. Cite section letters and preserve the Chinese label exactly.A three-row handover table with rule, supporting section and operational instruction in English.Check that urgent orders retain the 16:00 cutoff and the required label remains 易碎.Doubao-1.5-pro-256kDoubao 1.5 Pro 256K는 지식, 추론, 코드, 중국어 작업을 위한 ByteDance의 텍스트 모델입니다. 관련 원문 섹션을 함께 준비하고, 자료를 참조하는 비교, 요구 사항 문서 또는 설명을 요청하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Doubao 1.5 Pro는 일반 언어 이해에 지식, 프로그래밍, 추론, 중국어 기능을 결합합니다. 이 카드는 Doubao 1.5 제품군의 Pro 256K 변형을 나타냅니다. 실용적인 역할은 정해진 질문과 관련 글을 비교, 구현 제안, 특정 독자를 위해 준비한 문서처럼 일관된 결과로 바꾸는 것입니다.
Pro 설계. 제작사의 기술 설명은 희소 전문가 혼합 네트워크와 학습·추론의 공동 개발을 중심으로 합니다. 사후 학습에서는 지식, 수학, 코드, 대화 전반에 걸쳐 지도 학습, 보상 모델링, 강화 학습을 결합합니다. 이는 제품군 개발의 특성입니다. 작업에서는 답변이 반드시 유지해야 할 제공된 사실과 요구 사항을 여전히 정확히 지정해야 합니다.
여러 섹션을 아우르는 분석에는 각 섹션의 목적, 버전, 답변에 도움을 줄 질문을 간단한 안내로 소개하세요. 개별 문서에 명확한 표시를 붙이고 원래 제목과 식별자를 유지하세요. 요구 사항, 근거 섹션, 다른 출처와의 불일치를 담은 비교표를 요청하세요. 유용한 최종 결과물은 두 개정본 사이에서 변경된 의무를 식별하거나, 제안한 작업 흐름 하나의 모든 선행 조건을 모을 수 있습니다.
기술 계획 작업에는 원하는 사용자 동작, 기존 제약, 관련 구현 메모를 제공하세요. 제안하는 변경 순서, 각 변경과 해당 요구 사항의 연결, 결정에 영향을 주는 미해결 질문을 요청하세요. 코딩에서는 오류가 나는 줄만 제공하지 말고 관련 함수와 인터페이스도 추가하세요. 모델에 각 부분의 상호작용을 설명하고 범위가 한정된 수정을 제안하도록 요청한 다음, 프로젝트의 실제 검사로 그 제안을 평가하세요.
중국어 문서에는 일관되게 유지할 용어, 대상 독자, 인용문과 자신의 논평의 구분을 포함하세요. 간결한 도입부, 근거 섹션, 출처 표시와 연결된 실행 항목으로 구성된 보고서를 요청하세요. 이후 메시지에서는 같은 사실 자료를 유지하면서 보고서 범위를 한 부서로 좁히거나, 상세 수준을 바꾸거나, 대체 표현을 요청할 수 있습니다.
대규모 자료는 분량보다 관련성을 중심으로 준비하세요. 중복된 상용 문구를 제거하고 중요한 주장을 한정하는 섹션을 유지하며 버전이 충돌할 때 어느 출처를 우선할지 명시하세요. 요청한 답변에도 공간이 필요하므로 방대한 자료를 제공하기 전에 범위와 구조를 정의하세요. 답변이 표에 의존한다면 값과 함께 열 이름과 단위를 유지하세요. 최종 종합 결과에 예외가 누락되지 않았는지 검토하고 중요한 결론의 근거가 된 정확한 섹션을 식별하도록 요청하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Doubao-1.5-pro-256k | 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 $0.00176 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00286 / 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-pro-256k", "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-pro-256k',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-pro-256k',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-pro-256k
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
Doubao-1.5-pro-256kDoubao 1.5 Pro 256K는 지식, 추론, 코드, 중국어 작업을 위한 ByteDance의 텍스트 모델입니다. 관련 원문 섹션을 함께 준비하고, 자료를 참조하는 비교, 요구 사항 문서 또는 설명을 요청하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Doubao 1.5 Pro는 일반 언어 이해에 지식, 프로그래밍, 추론, 중국어 기능을 결합합니다. 이 카드는 Doubao 1.5 제품군의 Pro 256K 변형을 나타냅니다. 실용적인 역할은 정해진 질문과 관련 글을 비교, 구현 제안, 특정 독자를 위해 준비한 문서처럼 일관된 결과로 바꾸는 것입니다.
Pro 설계. 제작사의 기술 설명은 희소 전문가 혼합 네트워크와 학습·추론의 공동 개발을 중심으로 합니다. 사후 학습에서는 지식, 수학, 코드, 대화 전반에 걸쳐 지도 학습, 보상 모델링, 강화 학습을 결합합니다. 이는 제품군 개발의 특성입니다. 작업에서는 답변이 반드시 유지해야 할 제공된 사실과 요구 사항을 여전히 정확히 지정해야 합니다.
여러 섹션을 아우르는 분석에는 각 섹션의 목적, 버전, 답변에 도움을 줄 질문을 간단한 안내로 소개하세요. 개별 문서에 명확한 표시를 붙이고 원래 제목과 식별자를 유지하세요. 요구 사항, 근거 섹션, 다른 출처와의 불일치를 담은 비교표를 요청하세요. 유용한 최종 결과물은 두 개정본 사이에서 변경된 의무를 식별하거나, 제안한 작업 흐름 하나의 모든 선행 조건을 모을 수 있습니다.
기술 계획 작업에는 원하는 사용자 동작, 기존 제약, 관련 구현 메모를 제공하세요. 제안하는 변경 순서, 각 변경과 해당 요구 사항의 연결, 결정에 영향을 주는 미해결 질문을 요청하세요. 코딩에서는 오류가 나는 줄만 제공하지 말고 관련 함수와 인터페이스도 추가하세요. 모델에 각 부분의 상호작용을 설명하고 범위가 한정된 수정을 제안하도록 요청한 다음, 프로젝트의 실제 검사로 그 제안을 평가하세요.
중국어 문서에는 일관되게 유지할 용어, 대상 독자, 인용문과 자신의 논평의 구분을 포함하세요. 간결한 도입부, 근거 섹션, 출처 표시와 연결된 실행 항목으로 구성된 보고서를 요청하세요. 이후 메시지에서는 같은 사실 자료를 유지하면서 보고서 범위를 한 부서로 좁히거나, 상세 수준을 바꾸거나, 대체 표현을 요청할 수 있습니다.
대규모 자료는 분량보다 관련성을 중심으로 준비하세요. 중복된 상용 문구를 제거하고 중요한 주장을 한정하는 섹션을 유지하며 버전이 충돌할 때 어느 출처를 우선할지 명시하세요. 요청한 답변에도 공간이 필요하므로 방대한 자료를 제공하기 전에 범위와 구조를 정의하세요. 답변이 표에 의존한다면 값과 함께 열 이름과 단위를 유지하세요. 최종 종합 결과에 예외가 누락되지 않았는지 검토하고 중요한 결론의 근거가 된 정확한 섹션을 식별하도록 요청하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Doubao-1.5-pro-256k | 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 |
|---|---|---|
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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-pro-256k",\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-pro-256k', '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-pro-256k', '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-pro-256k
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Summarize Chinese handover rules\n\nPrepare an English handover note from these Chinese policy sections. A: 仓库每天16:00停止接收当日发货单。 B: 易碎品必须加贴“易碎”标签。 C: 加急订单也须遵守16:00截止时间。 Include the cutoff, packaging requirement and urgent-order exception status. Cite section letters and preserve the Chinese label exactly.A three-row handover table with rule, supporting section and operational instruction in English.Check that urgent orders retain the 16:00 cutoff and the required label remains 易碎.