GPT-5.1 Chat은 ChatGPT와 연결된 GPT-5.1 채팅 스냅샷을 가리킵니다. OpenAI 발표는 Instant 버전을 이 채팅 명칭에 대응시키고 GPT-5.1 Thinking과 구분합니다. Instant는 일상 대화를 위해 설계되었으며 더 어려운 질문에는 추가 추론을 사용할 수 있습니다. 카드는 채팅 버전의 정체성과 사양을 Thinking 모델과 별도로 유지합니다.
발표는 대화 품질부터 다룹니다. 더 따뜻한 기본 어조, 더 자연스러운 대화, 향상된 사용자 지시 이행을 설명합니다. 이러한 특성은 어시스턴트가 질문에 직접 답하거나 피드백 후 설명을 수정하거나 독자에게 적절한 스타일을 유지할 때 유용합니다. 실용적인 작업은 여전히 구체적입니다. 제공된 자료를 설명하거나 응답을 준비하거나 선택한 구절을 다듬는 것입니다.
적응형 추론은 Instant 업데이트의 주목할 만한 부분입니다. OpenAI는 더 어려운 질문에 답하기 전에 더 많은 사고가 필요한지 모델이 판단한다고 설명하며 수학·코딩 작업의 개선을 제시합니다. 이는 모델의 동작이지 모든 채팅 요청이 같은 고정 추론 과정을 사용한다는 주장이 아닙니다. 발표에서 별도로 설명하는 GPT-5.1 Thinking은 그 다른 버전에 속합니다.
개발사는 맞춤화와 사용자 정의 지시의 더 충실한 처리도 강조합니다. 애플리케이션은 작업 지시에 원하는 역할, 어조, 응답 길이, 필수 세부 사항을 표현할 수 있습니다. 예를 들어 지원 어시스턴트는 간결하고 전문적인 답변이 필요하고, 교육용 설명은 더 쉬운 표현과 명시적인 중간 단계가 필요할 수 있습니다. ChatGPT 제품 수준의 성격 설정은 다른 애플리케이션이 제공하는 지시와 구분됩니다.
이 채팅 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 공개된 컨텍스트 창은 128,000토큰, 최대 출력은 16,384토큰, 문서화된 지식 기준일은 2024년 9월 30일입니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원합니다. 공개된 구성에서는 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 다른 계열 구성원이 아니라 GPT-5.1 Chat에 해당합니다.
함수와 구조화된 응답은 서로 다른 통합 목적을 지원합니다. 함수 호출은 애플리케이션이 실행할 동작명과 인자를 제공하고, 실행 후 얻은 정보를 대화로 반환할 수 있습니다. 구조화된 응답은 최종 자료를 합의한 필드로 정리할 수 있습니다. 이미지가 포함되면 같은 작업에서 보이는 내용의 설명을 요청할 수 있습니다. 작게 쓰인 텍스트나 상세한 시각 관계에는 특히 명확하고 읽을 수 있는 원본 자료가 중요합니다.
Ailoot API를 사용하는 어시스턴트에는 질문의 맥락과 명확한 완료 기준을 모델에 제공하세요. 편집한 문서, 고객 응답, 스크린샷 설명, 구조화된 요약 같은 산출물을 요청합니다. 원본 정보를 유지하고 부족한 세부 사항의 처리 방법을 지정하세요. 후속 메시지는 대화가 사용자의 원래 작업에 집중하도록 유지하면서 결과의 한 부분을 조정할 수 있습니다.
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Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat은 더 어려운 질문에 적응형 추론을 사용하는 OpenAI의 Instant 채팅 버전입니다. 128,000토큰의 컨텍스트에서 텍스트·이미지 입력, 더 대화적인 스타일, 지시 이행, 함수 호출, 구조화된 응답을 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.1 Chat은 ChatGPT와 연결된 GPT-5.1 채팅 스냅샷을 가리킵니다. OpenAI 발표는 Instant 버전을 이 채팅 명칭에 대응시키고 GPT-5.1 Thinking과 구분합니다. Instant는 일상 대화를 위해 설계되었으며 더 어려운 질문에는 추가 추론을 사용할 수 있습니다. 카드는 채팅 버전의 정체성과 사양을 Thinking 모델과 별도로 유지합니다.
발표는 대화 품질부터 다룹니다. 더 따뜻한 기본 어조, 더 자연스러운 대화, 향상된 사용자 지시 이행을 설명합니다. 이러한 특성은 어시스턴트가 질문에 직접 답하거나 피드백 후 설명을 수정하거나 독자에게 적절한 스타일을 유지할 때 유용합니다. 실용적인 작업은 여전히 구체적입니다. 제공된 자료를 설명하거나 응답을 준비하거나 선택한 구절을 다듬는 것입니다.
적응형 추론은 Instant 업데이트의 주목할 만한 부분입니다. OpenAI는 더 어려운 질문에 답하기 전에 더 많은 사고가 필요한지 모델이 판단한다고 설명하며 수학·코딩 작업의 개선을 제시합니다. 이는 모델의 동작이지 모든 채팅 요청이 같은 고정 추론 과정을 사용한다는 주장이 아닙니다. 발표에서 별도로 설명하는 GPT-5.1 Thinking은 그 다른 버전에 속합니다.
개발사는 맞춤화와 사용자 정의 지시의 더 충실한 처리도 강조합니다. 애플리케이션은 작업 지시에 원하는 역할, 어조, 응답 길이, 필수 세부 사항을 표현할 수 있습니다. 예를 들어 지원 어시스턴트는 간결하고 전문적인 답변이 필요하고, 교육용 설명은 더 쉬운 표현과 명시적인 중간 단계가 필요할 수 있습니다. ChatGPT 제품 수준의 성격 설정은 다른 애플리케이션이 제공하는 지시와 구분됩니다.
이 채팅 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 공개된 컨텍스트 창은 128,000토큰, 최대 출력은 16,384토큰, 문서화된 지식 기준일은 2024년 9월 30일입니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원합니다. 공개된 구성에서는 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 다른 계열 구성원이 아니라 GPT-5.1 Chat에 해당합니다.
함수와 구조화된 응답은 서로 다른 통합 목적을 지원합니다. 함수 호출은 애플리케이션이 실행할 동작명과 인자를 제공하고, 실행 후 얻은 정보를 대화로 반환할 수 있습니다. 구조화된 응답은 최종 자료를 합의한 필드로 정리할 수 있습니다. 이미지가 포함되면 같은 작업에서 보이는 내용의 설명을 요청할 수 있습니다. 작게 쓰인 텍스트나 상세한 시각 관계에는 특히 명확하고 읽을 수 있는 원본 자료가 중요합니다.
Ailoot API를 사용하는 어시스턴트에는 질문의 맥락과 명확한 완료 기준을 모델에 제공하세요. 편집한 문서, 고객 응답, 스크린샷 설명, 구조화된 요약 같은 산출물을 요청합니다. 원본 정보를 유지하고 부족한 세부 사항의 처리 방법을 지정하세요. 후속 메시지는 대화가 사용자의 원래 작업에 집중하도록 유지하면서 결과의 한 부분을 조정할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5.1-chat-latest | 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 $0.0025 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 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-5.1-chat-latest", "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-5.1-chat-latest',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-5.1-chat-latest',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-5.1-chat-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-5.1-chat-latestGPT-5.1 Chat은 더 어려운 질문에 적응형 추론을 사용하는 OpenAI의 Instant 채팅 버전입니다. 128,000토큰의 컨텍스트에서 텍스트·이미지 입력, 더 대화적인 스타일, 지시 이행, 함수 호출, 구조화된 응답을 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.1 Chat은 ChatGPT와 연결된 GPT-5.1 채팅 스냅샷을 가리킵니다. OpenAI 발표는 Instant 버전을 이 채팅 명칭에 대응시키고 GPT-5.1 Thinking과 구분합니다. Instant는 일상 대화를 위해 설계되었으며 더 어려운 질문에는 추가 추론을 사용할 수 있습니다. 카드는 채팅 버전의 정체성과 사양을 Thinking 모델과 별도로 유지합니다.
발표는 대화 품질부터 다룹니다. 더 따뜻한 기본 어조, 더 자연스러운 대화, 향상된 사용자 지시 이행을 설명합니다. 이러한 특성은 어시스턴트가 질문에 직접 답하거나 피드백 후 설명을 수정하거나 독자에게 적절한 스타일을 유지할 때 유용합니다. 실용적인 작업은 여전히 구체적입니다. 제공된 자료를 설명하거나 응답을 준비하거나 선택한 구절을 다듬는 것입니다.
적응형 추론은 Instant 업데이트의 주목할 만한 부분입니다. OpenAI는 더 어려운 질문에 답하기 전에 더 많은 사고가 필요한지 모델이 판단한다고 설명하며 수학·코딩 작업의 개선을 제시합니다. 이는 모델의 동작이지 모든 채팅 요청이 같은 고정 추론 과정을 사용한다는 주장이 아닙니다. 발표에서 별도로 설명하는 GPT-5.1 Thinking은 그 다른 버전에 속합니다.
개발사는 맞춤화와 사용자 정의 지시의 더 충실한 처리도 강조합니다. 애플리케이션은 작업 지시에 원하는 역할, 어조, 응답 길이, 필수 세부 사항을 표현할 수 있습니다. 예를 들어 지원 어시스턴트는 간결하고 전문적인 답변이 필요하고, 교육용 설명은 더 쉬운 표현과 명시적인 중간 단계가 필요할 수 있습니다. ChatGPT 제품 수준의 성격 설정은 다른 애플리케이션이 제공하는 지시와 구분됩니다.
이 채팅 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 공개된 컨텍스트 창은 128,000토큰, 최대 출력은 16,384토큰, 문서화된 지식 기준일은 2024년 9월 30일입니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원합니다. 공개된 구성에서는 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 다른 계열 구성원이 아니라 GPT-5.1 Chat에 해당합니다.
함수와 구조화된 응답은 서로 다른 통합 목적을 지원합니다. 함수 호출은 애플리케이션이 실행할 동작명과 인자를 제공하고, 실행 후 얻은 정보를 대화로 반환할 수 있습니다. 구조화된 응답은 최종 자료를 합의한 필드로 정리할 수 있습니다. 이미지가 포함되면 같은 작업에서 보이는 내용의 설명을 요청할 수 있습니다. 작게 쓰인 텍스트나 상세한 시각 관계에는 특히 명확하고 읽을 수 있는 원본 자료가 중요합니다.
Ailoot API를 사용하는 어시스턴트에는 질문의 맥락과 명확한 완료 기준을 모델에 제공하세요. 편집한 문서, 고객 응답, 스크린샷 설명, 구조화된 요약 같은 산출물을 요청합니다. 원본 정보를 유지하고 부족한 세부 사항의 처리 방법을 지정하세요. 후속 메시지는 대화가 사용자의 원래 작업에 집중하도록 유지하면서 결과의 한 부분을 조정할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5.1-chat-latest | 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 $0.0025 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "gpt-5.1-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.1-chat-latest', '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-5.1-chat-latest', '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-5.1-chat-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Explain a password-reset rule clearly\n\nExplain this policy to a nontechnical customer in under 90 words: a reset link expires after 30 minutes; requesting another link invalidates earlier links; changing the password signs out other sessions. The customer requested two links and opened the first. Explain what to do next, using a warm, direct tone and no invented account details.One concise customer explanation and a clear next step grounded in the supplied policy.The reply explains why the first link fails and directs the customer to the newest unexpired link.