GPT-4 Turbo Preview 0125는 텍스트에 초점을 맞춘 OpenAI의 업데이트된 GPT-4 Turbo 연구 프리뷰 버전입니다. 글로 쓴 지시, 원본 자료, 코드를 처리해 텍스트 답변이나 애플리케이션용 레코드를 생성합니다. 해당 1월 업데이트는 코드 생성 같은 영역에서 작업을 더 완전하게 수행하는 것을 구체적으로 목표로 하며, 비영어 UTF-8 생성에 영향을 주는 버그를 수정합니다. 이름이 있는 이 0125 버전은 앞선 1106 Preview 및 GPT-4 Turbo with Vision과 구분됩니다.
개발사의 Preview 카드는 128,000토큰 컨텍스트 창과 최대 4,096토큰 출력을 명시하며, 지식 기준일은 2023년 12월 1일입니다. 큰 입력 창에는 상세한 질문과 함께 관련 문서나 코드를 담을 수 있습니다. 출력 허용량은 훨씬 작으므로 요청한 산출물의 규모에 반영해야 합니다. 모델이 저장한 지식을 넘어선 정보에 질문이 의존한다면 최신 근거를 제공하세요.
요구 사항 비교에서는 관련 문서를 포함하고 의견이 다를 때 어느 문서가 기준인지 식별한 뒤, 바뀐 요구 사항, 이를 뒷받침하는 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 요청합니다. 코드 작업에는 달성할 동작, 관련 함수, 예상 결과를 제공하세요. 설득력 있는 코드 조각을 전체 작업으로 취급하지 말고, 해당 범위 안에서 완전한 변경을 요청하며 무엇을 완료로 볼지 식별합니다.
GPT-4 Turbo Preview 계열은 더 강한 형식 준수와 JSON 모드를 추가합니다. 개발사는 JSON 모드를 응답을 구문상 유효한 JSON으로 제한하는 것으로 설명합니다. 이 모드가 필드 값의 정확성이나 레코드가 모든 비즈니스 규칙을 충족하는지를 독립적으로 검증하지는 않습니다. 지시에서 필드, 허용 값, 누락 정보의 처리를 정의한 뒤, 반환된 객체를 해당 요구 사항과 대조하세요. 개발사의 JSON 모드를 사용할 때는 JSON을 생성하라고 명시적으로 지시하고, 대화에 “JSON”이라는 단어를 포함합니다. 그 지시가 없으면 토큰 한도까지 공백을 출력할 수 있으므로, 완전한 객체가 반환되었는지 확인하세요.
추출 작업에서는 항목 식별자, 해당 상태를 입증하는 원문, 그 근거로 뒷받침되는 다음 행동을 요청할 수 있습니다. 값을 확인할 수 있도록 원본 자료를 레코드와 함께 유지하세요. 파서가 반환된 JSON을 받아들이는 것은 워크플로의 한 부분이며, 원본과 추출한 필드가 올바르게 연결되는 것은 별개의 부분입니다.
OpenAI의 Preview 릴리스는 한 메시지에서 여러 함수를 요청하는 것을 포함해 함수 호출을 문서화합니다. 개발자가 각 함수와 매개변수를 설명하면 모델이 요청된 작업의 인수를 반환합니다. 주변 애플리케이션이 작업을 수행하고 실제 결과를 반환합니다. 따라서 조회 요청과 조회된 레코드는 별개이고, 제안된 행동과 그 완료도 별개입니다.
작업에 맞는 함수를 제공하고 다음 답변이 사용해야 하는 근거를 명시합니다. 비교 도우미는 이름을 지정한 두 항목의 레코드를 요청한 뒤 반환된 값으로 차이를 설명할 수 있습니다. 한 조회가 실패하거나 불완전한 자료를 주면 그럴듯한 대체물을 만들지 말고 해당 상태를 유지하세요. 이어지는 과정에서 함수 식별자와 결과를 보존합니다.
Preview 계열의 seed 제어는 대부분의 경우 일관된 완성을 얻도록 돕는 베타 기능으로 문서화되어 있습니다. 다른 설정을 고정한 채 프롬프트 변경을 비교하는 데 유용하지만, 반복하는 모든 요청이 동일한 출력을 만든다는 보장은 아닙니다. 응답을 비교할 때 지시, 원본 자료, 설정을 함께 유지하세요.
이 프로필에 명시된 모달리티는 텍스트 입력과 텍스트 출력입니다. 이미지 분석은 별도로 이름이 있는 Vision Preview나 이후 멀티모달 프로필에 속합니다. JSON 모드도 더 새로운 제약 스키마 기능과 구분됩니다. 0125 업데이트의 완전성과 인코딩 개선이 제공된 근거와 대조해 코드 변경, 추출 필드, 결론을 확인할 필요를 없애지는 않습니다. 출력 허용량에 맞는 범위가 정해진 산출물을 선택하고, 정확히 지정된 버전을 결과와 함께 유지하세요.
", "aboutText": "GPT-4 Turbo Preview 0125는 텍스트에 초점을 맞춘 OpenAI의 업데이트된 GPT-4 Turbo 연구 프리뷰 버전입니다. 글로 쓴 지시, 원본 자료, 코드를 처리해 텍스트 답변이나 애플리케이션용 레코드를 생성합니다. 해당 1월 업데이트는 코드 생성 같은 영역에서 작업을 더 완전하게 수행하는 것을 구체적으로 목표로 하며, 비영어 UTF-8 생성에 영향을 주는 버그를 수정합니다. 이름이 있는 이 0125 버전은 앞선 1106 Preview 및 GPT-4 Turbo with Vision과 구분됩니다.\n\n### 큰 컨텍스트를 활용하는 텍스트 작업\n\n개발사의 Preview 카드는 128,000토큰 컨텍스트 창과 최대 4,096토큰 출력을 명시하며, 지식 기준일은 2023년 12월 1일입니다. 큰 입력 창에는 상세한 질문과 함께 관련 문서나 코드를 담을 수 있습니다. 출력 허용량은 훨씬 작으므로 요청한 산출물의 규모에 반영해야 합니다. 모델이 저장한 지식을 넘어선 정보에 질문이 의존한다면 최신 근거를 제공하세요.\n\n요구 사항 비교에서는 관련 문서를 포함하고 의견이 다를 때 어느 문서가 기준인지 식별한 뒤, 바뀐 요구 사항, 이를 뒷받침하는 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 요청합니다. 코드 작업에는 달성할 동작, 관련 함수, 예상 결과를 제공하세요. 설득력 있는 코드 조각을 전체 작업으로 취급하지 말고, 해당 범위 안에서 완전한 변경을 요청하며 무엇을 완료로 볼지 식별합니다.\n\n### 형식과 JSON 모드\n\nGPT-4 Turbo Preview 계열은 더 강한 형식 준수와 JSON 모드를 추가합니다. 개발사는 JSON 모드를 응답을 구문상 유효한 JSON으로 제한하는 것으로 설명합니다. 이 모드가 필드 값의 정확성이나 레코드가 모든 비즈니스 규칙을 충족하는지를 독립적으로 검증하지는 않습니다. 지시에서 필드, 허용 값, 누락 정보의 처리를 정의한 뒤, 반환된 객체를 해당 요구 사항과 대조하세요. 개발사의 JSON 모드를 사용할 때는 JSON을 생성하라고 명시적으로 지시하고, 대화에 “JSON”이라는 단어를 포함합니다. 그 지시가 없으면 토큰 한도까지 공백을 출력할 수 있으므로, 완전한 객체가 반환되었는지 확인하세요.\n\n추출 작업에서는 항목 식별자, 해당 상태를 입증하는 원문, 그 근거로 뒷받침되는 다음 행동을 요청할 수 있습니다. 값을 확인할 수 있도록 원본 자료를 레코드와 함께 유지하세요. 파서가 반환된 JSON을 받아들이는 것은 워크플로의 한 부분이며, 원본과 추출한 필드가 올바르게 연결되는 것은 별개의 부분입니다.\n\n### 함수 호출과 실제 결과\n\nOpenAI의 Preview 릴리스는 한 메시지에서 여러 함수를 요청하는 것을 포함해 함수 호출을 문서화합니다. 개발자가 각 함수와 매개변수를 설명하면 모델이 요청된 작업의 인수를 반환합니다. 주변 애플리케이션이 작업을 수행하고 실제 결과를 반환합니다. 따라서 조회 요청과 조회된 레코드는 별개이고, 제안된 행동과 그 완료도 별개입니다.\n\n작업에 맞는 함수를 제공하고 다음 답변이 사용해야 하는 근거를 명시합니다. 비교 도우미는 이름을 지정한 두 항목의 레코드를 요청한 뒤 반환된 값으로 차이를 설명할 수 있습니다. 한 조회가 실패하거나 불완전한 자료를 주면 그럴듯한 대체물을 만들지 말고 해당 상태를 유지하세요. 이어지는 과정에서 함수 식별자와 결과를 보존합니다.\n\n### 반복 가능성과 버전 경계\n\nPreview 계열의 seed 제어는 대부분의 경우 일관된 완성을 얻도록 돕는 베타 기능으로 문서화되어 있습니다. 다른 설정을 고정한 채 프롬프트 변경을 비교하는 데 유용하지만, 반복하는 모든 요청이 동일한 출력을 만든다는 보장은 아닙니다. 응답을 비교할 때 지시, 원본 자료, 설정을 함께 유지하세요.\n\n이 프로필에 명시된 모달리티는 텍스트 입력과 텍스트 출력입니다. 이미지 분석은 별도로 이름이 있는 Vision Preview나 이후 멀티모달 프로필에 속합니다. JSON 모드도 더 새로운 제약 스키마 기능과 구분됩니다. 0125 업데이트의 완전성과 인코딩 개선이 제공된 근거와 대조해 코드 변경, 추출 필드, 결론을 확인할 필요를 없애지는 않습니다. 출력 허용량에 맞는 범위가 정해진 산출물을 선택하고, 정확히 지정된 버전을 결과와 함께 유지하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125는 문서화된 128K 컨텍스트 창으로 긴 맥락의 텍스트 및 코드 작업을 처리합니다. JSON 모드와 함수 호출은 제공된 자료를 텍스트 답변이나 애플리케이션 레코드로 바꾸는 데 도움이 되며, 정확한 Preview 버전은 비전 및 이후 모델과 구분해 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-4 Turbo Preview 0125는 텍스트에 초점을 맞춘 OpenAI의 업데이트된 GPT-4 Turbo 연구 프리뷰 버전입니다. 글로 쓴 지시, 원본 자료, 코드를 처리해 텍스트 답변이나 애플리케이션용 레코드를 생성합니다. 해당 1월 업데이트는 코드 생성 같은 영역에서 작업을 더 완전하게 수행하는 것을 구체적으로 목표로 하며, 비영어 UTF-8 생성에 영향을 주는 버그를 수정합니다. 이름이 있는 이 0125 버전은 앞선 1106 Preview 및 GPT-4 Turbo with Vision과 구분됩니다.
개발사의 Preview 카드는 128,000토큰 컨텍스트 창과 최대 4,096토큰 출력을 명시하며, 지식 기준일은 2023년 12월 1일입니다. 큰 입력 창에는 상세한 질문과 함께 관련 문서나 코드를 담을 수 있습니다. 출력 허용량은 훨씬 작으므로 요청한 산출물의 규모에 반영해야 합니다. 모델이 저장한 지식을 넘어선 정보에 질문이 의존한다면 최신 근거를 제공하세요.
요구 사항 비교에서는 관련 문서를 포함하고 의견이 다를 때 어느 문서가 기준인지 식별한 뒤, 바뀐 요구 사항, 이를 뒷받침하는 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 요청합니다. 코드 작업에는 달성할 동작, 관련 함수, 예상 결과를 제공하세요. 설득력 있는 코드 조각을 전체 작업으로 취급하지 말고, 해당 범위 안에서 완전한 변경을 요청하며 무엇을 완료로 볼지 식별합니다.
GPT-4 Turbo Preview 계열은 더 강한 형식 준수와 JSON 모드를 추가합니다. 개발사는 JSON 모드를 응답을 구문상 유효한 JSON으로 제한하는 것으로 설명합니다. 이 모드가 필드 값의 정확성이나 레코드가 모든 비즈니스 규칙을 충족하는지를 독립적으로 검증하지는 않습니다. 지시에서 필드, 허용 값, 누락 정보의 처리를 정의한 뒤, 반환된 객체를 해당 요구 사항과 대조하세요. 개발사의 JSON 모드를 사용할 때는 JSON을 생성하라고 명시적으로 지시하고, 대화에 “JSON”이라는 단어를 포함합니다. 그 지시가 없으면 토큰 한도까지 공백을 출력할 수 있으므로, 완전한 객체가 반환되었는지 확인하세요.
추출 작업에서는 항목 식별자, 해당 상태를 입증하는 원문, 그 근거로 뒷받침되는 다음 행동을 요청할 수 있습니다. 값을 확인할 수 있도록 원본 자료를 레코드와 함께 유지하세요. 파서가 반환된 JSON을 받아들이는 것은 워크플로의 한 부분이며, 원본과 추출한 필드가 올바르게 연결되는 것은 별개의 부분입니다.
OpenAI의 Preview 릴리스는 한 메시지에서 여러 함수를 요청하는 것을 포함해 함수 호출을 문서화합니다. 개발자가 각 함수와 매개변수를 설명하면 모델이 요청된 작업의 인수를 반환합니다. 주변 애플리케이션이 작업을 수행하고 실제 결과를 반환합니다. 따라서 조회 요청과 조회된 레코드는 별개이고, 제안된 행동과 그 완료도 별개입니다.
작업에 맞는 함수를 제공하고 다음 답변이 사용해야 하는 근거를 명시합니다. 비교 도우미는 이름을 지정한 두 항목의 레코드를 요청한 뒤 반환된 값으로 차이를 설명할 수 있습니다. 한 조회가 실패하거나 불완전한 자료를 주면 그럴듯한 대체물을 만들지 말고 해당 상태를 유지하세요. 이어지는 과정에서 함수 식별자와 결과를 보존합니다.
Preview 계열의 seed 제어는 대부분의 경우 일관된 완성을 얻도록 돕는 베타 기능으로 문서화되어 있습니다. 다른 설정을 고정한 채 프롬프트 변경을 비교하는 데 유용하지만, 반복하는 모든 요청이 동일한 출력을 만든다는 보장은 아닙니다. 응답을 비교할 때 지시, 원본 자료, 설정을 함께 유지하세요.
이 프로필에 명시된 모달리티는 텍스트 입력과 텍스트 출력입니다. 이미지 분석은 별도로 이름이 있는 Vision Preview나 이후 멀티모달 프로필에 속합니다. JSON 모드도 더 새로운 제약 스키마 기능과 구분됩니다. 0125 업데이트의 완전성과 인코딩 개선이 제공된 근거와 대조해 코드 변경, 추출 필드, 결론을 확인할 필요를 없애지는 않습니다. 출력 허용량에 맞는 범위가 정해진 산출물을 선택하고, 정확히 지정된 버전을 결과와 함께 유지하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-4-0125-preview | 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 $0.02 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.06 / 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": "gpt-4-0125-preview", "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='gpt-4-0125-preview',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='gpt-4-0125-preview',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 gpt-4-0125-preview
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo Preview 0125는 문서화된 128K 컨텍스트 창으로 긴 맥락의 텍스트 및 코드 작업을 처리합니다. JSON 모드와 함수 호출은 제공된 자료를 텍스트 답변이나 애플리케이션 레코드로 바꾸는 데 도움이 되며, 정확한 Preview 버전은 비전 및 이후 모델과 구분해 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-4 Turbo Preview 0125는 텍스트에 초점을 맞춘 OpenAI의 업데이트된 GPT-4 Turbo 연구 프리뷰 버전입니다. 글로 쓴 지시, 원본 자료, 코드를 처리해 텍스트 답변이나 애플리케이션용 레코드를 생성합니다. 해당 1월 업데이트는 코드 생성 같은 영역에서 작업을 더 완전하게 수행하는 것을 구체적으로 목표로 하며, 비영어 UTF-8 생성에 영향을 주는 버그를 수정합니다. 이름이 있는 이 0125 버전은 앞선 1106 Preview 및 GPT-4 Turbo with Vision과 구분됩니다.
개발사의 Preview 카드는 128,000토큰 컨텍스트 창과 최대 4,096토큰 출력을 명시하며, 지식 기준일은 2023년 12월 1일입니다. 큰 입력 창에는 상세한 질문과 함께 관련 문서나 코드를 담을 수 있습니다. 출력 허용량은 훨씬 작으므로 요청한 산출물의 규모에 반영해야 합니다. 모델이 저장한 지식을 넘어선 정보에 질문이 의존한다면 최신 근거를 제공하세요.
요구 사항 비교에서는 관련 문서를 포함하고 의견이 다를 때 어느 문서가 기준인지 식별한 뒤, 바뀐 요구 사항, 이를 뒷받침하는 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 요청합니다. 코드 작업에는 달성할 동작, 관련 함수, 예상 결과를 제공하세요. 설득력 있는 코드 조각을 전체 작업으로 취급하지 말고, 해당 범위 안에서 완전한 변경을 요청하며 무엇을 완료로 볼지 식별합니다.
GPT-4 Turbo Preview 계열은 더 강한 형식 준수와 JSON 모드를 추가합니다. 개발사는 JSON 모드를 응답을 구문상 유효한 JSON으로 제한하는 것으로 설명합니다. 이 모드가 필드 값의 정확성이나 레코드가 모든 비즈니스 규칙을 충족하는지를 독립적으로 검증하지는 않습니다. 지시에서 필드, 허용 값, 누락 정보의 처리를 정의한 뒤, 반환된 객체를 해당 요구 사항과 대조하세요. 개발사의 JSON 모드를 사용할 때는 JSON을 생성하라고 명시적으로 지시하고, 대화에 “JSON”이라는 단어를 포함합니다. 그 지시가 없으면 토큰 한도까지 공백을 출력할 수 있으므로, 완전한 객체가 반환되었는지 확인하세요.
추출 작업에서는 항목 식별자, 해당 상태를 입증하는 원문, 그 근거로 뒷받침되는 다음 행동을 요청할 수 있습니다. 값을 확인할 수 있도록 원본 자료를 레코드와 함께 유지하세요. 파서가 반환된 JSON을 받아들이는 것은 워크플로의 한 부분이며, 원본과 추출한 필드가 올바르게 연결되는 것은 별개의 부분입니다.
OpenAI의 Preview 릴리스는 한 메시지에서 여러 함수를 요청하는 것을 포함해 함수 호출을 문서화합니다. 개발자가 각 함수와 매개변수를 설명하면 모델이 요청된 작업의 인수를 반환합니다. 주변 애플리케이션이 작업을 수행하고 실제 결과를 반환합니다. 따라서 조회 요청과 조회된 레코드는 별개이고, 제안된 행동과 그 완료도 별개입니다.
작업에 맞는 함수를 제공하고 다음 답변이 사용해야 하는 근거를 명시합니다. 비교 도우미는 이름을 지정한 두 항목의 레코드를 요청한 뒤 반환된 값으로 차이를 설명할 수 있습니다. 한 조회가 실패하거나 불완전한 자료를 주면 그럴듯한 대체물을 만들지 말고 해당 상태를 유지하세요. 이어지는 과정에서 함수 식별자와 결과를 보존합니다.
Preview 계열의 seed 제어는 대부분의 경우 일관된 완성을 얻도록 돕는 베타 기능으로 문서화되어 있습니다. 다른 설정을 고정한 채 프롬프트 변경을 비교하는 데 유용하지만, 반복하는 모든 요청이 동일한 출력을 만든다는 보장은 아닙니다. 응답을 비교할 때 지시, 원본 자료, 설정을 함께 유지하세요.
이 프로필에 명시된 모달리티는 텍스트 입력과 텍스트 출력입니다. 이미지 분석은 별도로 이름이 있는 Vision Preview나 이후 멀티모달 프로필에 속합니다. JSON 모드도 더 새로운 제약 스키마 기능과 구분됩니다. 0125 업데이트의 완전성과 인코딩 개선이 제공된 근거와 대조해 코드 변경, 추출 필드, 결론을 확인할 필요를 없애지는 않습니다. 출력 허용량에 맞는 범위가 정해진 산출물을 선택하고, 정확히 지정된 버전을 결과와 함께 유지하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-4-0125-preview | 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 $0.02 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.06 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "gpt-4-0125-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'gpt-4-0125-preview', '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': 'gpt-4-0125-preview', '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 gpt-4-0125-preview
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영어 기술 예제
Complete a CSV escaping function\n\nWrite a complete Python function csv_cell(value) that converts value to text and wraps it in double quotes only when it contains a comma, double quote or newline. Embedded double quotes must be doubled. Return the function and tests for plain text, a comma, a quotation mark and a newline. Use no third-party packages.A complete function and four concrete test cases covering each escaping condition.The quotation-mark test checks both outer quoting and doubling of the embedded quote.