Gemini 4 Argon은 큰 근거 자료와 여러 단계의 목표를 결합하는 작업을 위한 Google의 추론 모델입니다. 공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 같은 파일이 포함되며 결과는 텍스트입니다. 따라서 각 소스의 글로 된 요약에만 의존하지 않고 명세, 차트, 스크린샷, 보조 자료를 한 작업에 함께 넣을 수 있습니다.
명확한 질문과 마지막에 필요한 결과물로 시작하세요. 소프트웨어 작업에서는 변경 계획, 영향을 받는 구성 요소, 검증 기준을 요청할 수 있습니다. 수학 작업에서는 가정을 명시한 유도 과정을 요청할 수 있습니다. 문서 작업에서는 텍스트, 표, 그림 사이의 불일치를 드러내는 비교를 요청할 수 있습니다.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,048,576토큰입니다. 이 용량을 활용해 관련 자료를 함께 유지하고, 참조가 모호하지 않도록 문서 이름과 섹션 경계를 지정하세요. 공간이 있다는 이유로 관련 없는 파일을 넣기보다 질문을 중심으로 보조 자료를 묶으세요. 작업에 제공한 근거와 분석 중에 도입한 가정을 응답에서 구분하도록 요청하세요.
모델의 공개된 추론 설정은 필수이며, 노력 수준은 low, medium, high이고 명시된 기본값은 medium입니다. 문제의 깊이에 맞춰 수준을 선택하고 성공적인 답변이 반드시 입증해야 할 내용을 정의하세요. 짧은 사실 비교에는 여러 구성 요소에 영향을 주는 코드 변경과 다른 검증 기준이 필요합니다.
Argon은 도구 호출과 스키마 기반 구조화된 출력 기능을 공개합니다. 애플리케이션이 추가 근거를 검색하는 도구를 제공하거나 기계가 읽을 수 있는 분석 결과가 필요할 때 유용합니다. 모델이 제안한 도구 활동과 이를 실행하는 애플리케이션을 구분하고, 다음 결정을 요청하기 전에 반환된 관찰 자료를 보존하세요. 구조화된 결과에서는 발견 사항, 근거 참조, 미해결 가정, 권장 작업처럼 업무 결정을 중심으로 원하는 필드를 정의하세요.
저장소 작업에서는 관련 소스, 보존할 동작, 통과하는 것이 바람직한 검사를 제공하세요. 범위가 분명한 구현 계획이나 구체적인 변경의 검토를 요청하고, 결과 제안을 해당 검사에 비추어 평가하세요. 기술 보고서에서는 바탕이 되는 관찰 자료를 제시하고 각 결론을 뒷받침하는 자료와 연결하는 설명을 요청하세요.
혼합 문서에서는 의미를 담고 있는 표와 이미지를 불완전한 전사문으로 대체하지 말고 포함하세요. 모델의 출력은 이러한 입력을 읽기 쉬운 보고서, 추출한 발견 사항, 행동 목록으로 통합할 수 있습니다. 이미지와 오디오 입력은 이 텍스트 결과의 근거입니다. 해당 레코드를 이미지 또는 음성 생성 모델로 바꾸는 것은 아닙니다.
표준 Argon 레코드와 모델 페이지의 FAQ는 65,536토큰의 완성 한도를 제시합니다. 긴 결과를 요청하기 전에 답변의 예상 깊이와 구성을 지정하세요. 공개된 완성 허용량이 서로 다르므로 표준 식별자와 batch 표시 레코드를 별도로 유지하세요. 작업을 여러 응답으로 나눌 때는 선택한 변형 자체의 한도를 사용하세요.
google/gemini-4-argonGemini 4 Argon은 소프트웨어 엔지니어링, 수학 및 과학 작업, 여러 단계의 에이전트를 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 1,048,576토큰 컨텍스트 안에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 문서를 결합하고 텍스트를 반환하며, 도구 호출과 구조화된 출력 지원이 공개되어 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 4 Argon은 큰 근거 자료와 여러 단계의 목표를 결합하는 작업을 위한 Google의 추론 모델입니다. 공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 같은 파일이 포함되며 결과는 텍스트입니다. 따라서 각 소스의 글로 된 요약에만 의존하지 않고 명세, 차트, 스크린샷, 보조 자료를 한 작업에 함께 넣을 수 있습니다.
명확한 질문과 마지막에 필요한 결과물로 시작하세요. 소프트웨어 작업에서는 변경 계획, 영향을 받는 구성 요소, 검증 기준을 요청할 수 있습니다. 수학 작업에서는 가정을 명시한 유도 과정을 요청할 수 있습니다. 문서 작업에서는 텍스트, 표, 그림 사이의 불일치를 드러내는 비교를 요청할 수 있습니다.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,048,576토큰입니다. 이 용량을 활용해 관련 자료를 함께 유지하고, 참조가 모호하지 않도록 문서 이름과 섹션 경계를 지정하세요. 공간이 있다는 이유로 관련 없는 파일을 넣기보다 질문을 중심으로 보조 자료를 묶으세요. 작업에 제공한 근거와 분석 중에 도입한 가정을 응답에서 구분하도록 요청하세요.
모델의 공개된 추론 설정은 필수이며, 노력 수준은 low, medium, high이고 명시된 기본값은 medium입니다. 문제의 깊이에 맞춰 수준을 선택하고 성공적인 답변이 반드시 입증해야 할 내용을 정의하세요. 짧은 사실 비교에는 여러 구성 요소에 영향을 주는 코드 변경과 다른 검증 기준이 필요합니다.
Argon은 도구 호출과 스키마 기반 구조화된 출력 기능을 공개합니다. 애플리케이션이 추가 근거를 검색하는 도구를 제공하거나 기계가 읽을 수 있는 분석 결과가 필요할 때 유용합니다. 모델이 제안한 도구 활동과 이를 실행하는 애플리케이션을 구분하고, 다음 결정을 요청하기 전에 반환된 관찰 자료를 보존하세요. 구조화된 결과에서는 발견 사항, 근거 참조, 미해결 가정, 권장 작업처럼 업무 결정을 중심으로 원하는 필드를 정의하세요.
저장소 작업에서는 관련 소스, 보존할 동작, 통과하는 것이 바람직한 검사를 제공하세요. 범위가 분명한 구현 계획이나 구체적인 변경의 검토를 요청하고, 결과 제안을 해당 검사에 비추어 평가하세요. 기술 보고서에서는 바탕이 되는 관찰 자료를 제시하고 각 결론을 뒷받침하는 자료와 연결하는 설명을 요청하세요.
혼합 문서에서는 의미를 담고 있는 표와 이미지를 불완전한 전사문으로 대체하지 말고 포함하세요. 모델의 출력은 이러한 입력을 읽기 쉬운 보고서, 추출한 발견 사항, 행동 목록으로 통합할 수 있습니다. 이미지와 오디오 입력은 이 텍스트 결과의 근거입니다. 해당 레코드를 이미지 또는 음성 생성 모델로 바꾸는 것은 아닙니다.
표준 Argon 레코드와 모델 페이지의 FAQ는 65,536토큰의 완성 한도를 제시합니다. 긴 결과를 요청하기 전에 답변의 예상 깊이와 구성을 지정하세요. 공개된 완성 허용량이 서로 다르므로 표준 식별자와 batch 표시 레코드를 별도로 유지하세요. 작업을 여러 응답으로 나눌 때는 선택한 변형 자체의 한도를 사용하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-4-argon | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
메서드 별칭: /chat/completions
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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.04 / 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":"google/gemini-4-argon","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="google/gemini-4-argon", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 google/gemini-4-argon
/chat/completions
google/gemini-4-argonGemini 4 Argon은 소프트웨어 엔지니어링, 수학 및 과학 작업, 여러 단계의 에이전트를 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 1,048,576토큰 컨텍스트 안에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 문서를 결합하고 텍스트를 반환하며, 도구 호출과 구조화된 출력 지원이 공개되어 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 4 Argon은 큰 근거 자료와 여러 단계의 목표를 결합하는 작업을 위한 Google의 추론 모델입니다. 공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 같은 파일이 포함되며 결과는 텍스트입니다. 따라서 각 소스의 글로 된 요약에만 의존하지 않고 명세, 차트, 스크린샷, 보조 자료를 한 작업에 함께 넣을 수 있습니다.
명확한 질문과 마지막에 필요한 결과물로 시작하세요. 소프트웨어 작업에서는 변경 계획, 영향을 받는 구성 요소, 검증 기준을 요청할 수 있습니다. 수학 작업에서는 가정을 명시한 유도 과정을 요청할 수 있습니다. 문서 작업에서는 텍스트, 표, 그림 사이의 불일치를 드러내는 비교를 요청할 수 있습니다.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,048,576토큰입니다. 이 용량을 활용해 관련 자료를 함께 유지하고, 참조가 모호하지 않도록 문서 이름과 섹션 경계를 지정하세요. 공간이 있다는 이유로 관련 없는 파일을 넣기보다 질문을 중심으로 보조 자료를 묶으세요. 작업에 제공한 근거와 분석 중에 도입한 가정을 응답에서 구분하도록 요청하세요.
모델의 공개된 추론 설정은 필수이며, 노력 수준은 low, medium, high이고 명시된 기본값은 medium입니다. 문제의 깊이에 맞춰 수준을 선택하고 성공적인 답변이 반드시 입증해야 할 내용을 정의하세요. 짧은 사실 비교에는 여러 구성 요소에 영향을 주는 코드 변경과 다른 검증 기준이 필요합니다.
Argon은 도구 호출과 스키마 기반 구조화된 출력 기능을 공개합니다. 애플리케이션이 추가 근거를 검색하는 도구를 제공하거나 기계가 읽을 수 있는 분석 결과가 필요할 때 유용합니다. 모델이 제안한 도구 활동과 이를 실행하는 애플리케이션을 구분하고, 다음 결정을 요청하기 전에 반환된 관찰 자료를 보존하세요. 구조화된 결과에서는 발견 사항, 근거 참조, 미해결 가정, 권장 작업처럼 업무 결정을 중심으로 원하는 필드를 정의하세요.
저장소 작업에서는 관련 소스, 보존할 동작, 통과하는 것이 바람직한 검사를 제공하세요. 범위가 분명한 구현 계획이나 구체적인 변경의 검토를 요청하고, 결과 제안을 해당 검사에 비추어 평가하세요. 기술 보고서에서는 바탕이 되는 관찰 자료를 제시하고 각 결론을 뒷받침하는 자료와 연결하는 설명을 요청하세요.
혼합 문서에서는 의미를 담고 있는 표와 이미지를 불완전한 전사문으로 대체하지 말고 포함하세요. 모델의 출력은 이러한 입력을 읽기 쉬운 보고서, 추출한 발견 사항, 행동 목록으로 통합할 수 있습니다. 이미지와 오디오 입력은 이 텍스트 결과의 근거입니다. 해당 레코드를 이미지 또는 음성 생성 모델로 바꾸는 것은 아닙니다.
표준 Argon 레코드와 모델 페이지의 FAQ는 65,536토큰의 완성 한도를 제시합니다. 긴 결과를 요청하기 전에 답변의 예상 깊이와 구성을 지정하세요. 공개된 완성 허용량이 서로 다르므로 표준 식별자와 batch 표시 레코드를 별도로 유지하세요. 작업을 여러 응답으로 나눌 때는 선택한 변형 자체의 한도를 사용하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-4-argon | 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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.04 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "google/gemini-4-argon",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'google/gemini-4-argon', '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': 'google/gemini-4-argon', '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 google/gemini-4-argon
/chat/completions