GPT-5.2 Chat은 OpenAI가 gpt-5.2-chat-latest라는 이름으로 문서화한 GPT-5.2 채팅 에디션입니다. 제작사의 릴리스는 이 이름을 GPT-5.2 Instant에 대응시키며, GPT-5.2 Thinking 및 GPT-5.2 Pro와 구별합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하므로, 일상적인 업무와 학습을 위한 대화형 선택지가 됩니다.
릴리스는 정보를 찾는 질문, 방법 설명, 안내, 기술 문서 작성, 번역에서 Instant의 역할을 설명합니다. 유용한 요청은 모델에 구체적인 주제와 독자가 필요로 하는 결과를 제시합니다. 예를 들어 제공된 사실은 유지하면서 핵심 정보를 먼저 배치하여 제품 설명을 고객 질문의 답변으로 다시 쓸 수 있습니다. 후속 요청에서는 조정할 독자, 어조, 구절을 지정하세요.
문서 작업에서는 원본 자료와 지시를 따로 제공하세요. 필수 사실, 원하는 길이, 결과에 포함할 섹션이나 필드를 명시하세요. 시각적 질문에서는 읽을 수 있는 스크린샷이나 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 인터페이스 요소 하나에 대한 질문에는 이미지 전체의 설명을 요청하기보다, 사용자가 무엇을 하려는지 설명하는 맥락이 도움이 됩니다.
OpenAI의 네이티브 모델 카드는 컨텍스트 창 128,000토큰, 최대 출력 16,384토큰, 지식 기준일 2025년 8월 31일을 명시합니다. 이 사양은 채팅 에디션의 것이며, 다른 GPT-5.2 모델의 더 큰 컨텍스트 및 출력 사양으로 대체해서는 안 됩니다. 관련 창 안에 유용한 원본 자료와 대화의 중요한 이전 사실을 유지하세요.
제작사는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력과 함께 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출을 문서화합니다. 문서화된 도구 모음에는 functions, 웹 및 파일 검색, 이미지 생성, 코드 실행, MCP 연결이 포함됩니다. 구조화된 결과는 반환 필드를 정의하고, 함수 요청은 애플리케이션 환경의 동작을 제안합니다. 애플리케이션이 자체 동작을 실행하고 실제 결과를 제공한 뒤에야 다른 응답에서 그 결과를 근거로 사용합니다.
대화의 실용적인 결과 하나를 정의하세요. 명확한 설명, 편집된 구절, 답변 제안, 추출한 사실 집합 등이 될 수 있습니다. 값이 없다면 출력에 어떻게 표현할지와 어떤 확인 질문을 할지 지정하세요. 이후 메시지에서는 목적과 필수 사실을 유지하면서 결과의 특정 부분을 다듬으세요. 그러면 유용한 최종 텍스트를 원본 자료와 비교해 검토하고 독자의 다음 작업 단계에 사용할 수 있습니다.
", "aboutText": "GPT-5.2 Chat은 OpenAI가 gpt-5.2-chat-latest라는 이름으로 문서화한 GPT-5.2 채팅 에디션입니다. 제작사의 릴리스는 이 이름을 GPT-5.2 Instant에 대응시키며, GPT-5.2 Thinking 및 GPT-5.2 Pro와 구별합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하므로, 일상적인 업무와 학습을 위한 대화형 선택지가 됩니다.\n\n릴리스는 정보를 찾는 질문, 방법 설명, 안내, 기술 문서 작성, 번역에서 Instant의 역할을 설명합니다. 유용한 요청은 모델에 구체적인 주제와 독자가 필요로 하는 결과를 제시합니다. 예를 들어 제공된 사실은 유지하면서 핵심 정보를 먼저 배치하여 제품 설명을 고객 질문의 답변으로 다시 쓸 수 있습니다. 후속 요청에서는 조정할 독자, 어조, 구절을 지정하세요.\n\n문서 작업에서는 원본 자료와 지시를 따로 제공하세요. 필수 사실, 원하는 길이, 결과에 포함할 섹션이나 필드를 명시하세요. 시각적 질문에서는 읽을 수 있는 스크린샷이나 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 인터페이스 요소 하나에 대한 질문에는 이미지 전체의 설명을 요청하기보다, 사용자가 무엇을 하려는지 설명하는 맥락이 도움이 됩니다.\n\nOpenAI의 네이티브 모델 카드는 컨텍스트 창 128,000토큰, 최대 출력 16,384토큰, 지식 기준일 2025년 8월 31일을 명시합니다. 이 사양은 채팅 에디션의 것이며, 다른 GPT-5.2 모델의 더 큰 컨텍스트 및 출력 사양으로 대체해서는 안 됩니다. 관련 창 안에 유용한 원본 자료와 대화의 중요한 이전 사실을 유지하세요.\n\n제작사는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력과 함께 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출을 문서화합니다. 문서화된 도구 모음에는 functions, 웹 및 파일 검색, 이미지 생성, 코드 실행, MCP 연결이 포함됩니다. 구조화된 결과는 반환 필드를 정의하고, 함수 요청은 애플리케이션 환경의 동작을 제안합니다. 애플리케이션이 자체 동작을 실행하고 실제 결과를 제공한 뒤에야 다른 응답에서 그 결과를 근거로 사용합니다.\n\n대화의 실용적인 결과 하나를 정의하세요. 명확한 설명, 편집된 구절, 답변 제안, 추출한 사실 집합 등이 될 수 있습니다. 값이 없다면 출력에 어떻게 표현할지와 어떤 확인 질문을 할지 지정하세요. 이후 메시지에서는 목적과 필수 사실을 유지하면서 결과의 특정 부분을 다듬으세요. 그러면 유용한 최종 텍스트를 원본 자료와 비교해 검토하고 독자의 다음 작업 단계에 사용할 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "625587fbb212128dbe789dc6aed13c31feded4e3a9710d28ba22df1a433a148f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "gpt-5.2-chat-latestGPT-5.2 채팅 에디션은 ChatGPT용으로 설명된 Instant 모델에 해당합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 일상적인 설명, 글쓰기 작업, 구체적인 결과를 다듬는 대화를 위한 텍스트를 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.2 Chat은 OpenAI가 gpt-5.2-chat-latest라는 이름으로 문서화한 GPT-5.2 채팅 에디션입니다. 제작사의 릴리스는 이 이름을 GPT-5.2 Instant에 대응시키며, GPT-5.2 Thinking 및 GPT-5.2 Pro와 구별합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하므로, 일상적인 업무와 학습을 위한 대화형 선택지가 됩니다.
릴리스는 정보를 찾는 질문, 방법 설명, 안내, 기술 문서 작성, 번역에서 Instant의 역할을 설명합니다. 유용한 요청은 모델에 구체적인 주제와 독자가 필요로 하는 결과를 제시합니다. 예를 들어 제공된 사실은 유지하면서 핵심 정보를 먼저 배치하여 제품 설명을 고객 질문의 답변으로 다시 쓸 수 있습니다. 후속 요청에서는 조정할 독자, 어조, 구절을 지정하세요.
문서 작업에서는 원본 자료와 지시를 따로 제공하세요. 필수 사실, 원하는 길이, 결과에 포함할 섹션이나 필드를 명시하세요. 시각적 질문에서는 읽을 수 있는 스크린샷이나 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 인터페이스 요소 하나에 대한 질문에는 이미지 전체의 설명을 요청하기보다, 사용자가 무엇을 하려는지 설명하는 맥락이 도움이 됩니다.
OpenAI의 네이티브 모델 카드는 컨텍스트 창 128,000토큰, 최대 출력 16,384토큰, 지식 기준일 2025년 8월 31일을 명시합니다. 이 사양은 채팅 에디션의 것이며, 다른 GPT-5.2 모델의 더 큰 컨텍스트 및 출력 사양으로 대체해서는 안 됩니다. 관련 창 안에 유용한 원본 자료와 대화의 중요한 이전 사실을 유지하세요.
제작사는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력과 함께 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출을 문서화합니다. 문서화된 도구 모음에는 functions, 웹 및 파일 검색, 이미지 생성, 코드 실행, MCP 연결이 포함됩니다. 구조화된 결과는 반환 필드를 정의하고, 함수 요청은 애플리케이션 환경의 동작을 제안합니다. 애플리케이션이 자체 동작을 실행하고 실제 결과를 제공한 뒤에야 다른 응답에서 그 결과를 근거로 사용합니다.
대화의 실용적인 결과 하나를 정의하세요. 명확한 설명, 편집된 구절, 답변 제안, 추출한 사실 집합 등이 될 수 있습니다. 값이 없다면 출력에 어떻게 표현할지와 어떤 확인 질문을 할지 지정하세요. 이후 메시지에서는 목적과 필수 사실을 유지하면서 결과의 특정 부분을 다듬으세요. 그러면 유용한 최종 텍스트를 원본 자료와 비교해 검토하고 독자의 다음 작업 단계에 사용할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5.2-chat-latest | 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 $0.0035 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.028 / 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-5.2-chat-latest","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="gpt-5.2-chat-latest", 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 gpt-5.2-chat-latest
/chat/completions
gpt-5.2-chat-latestGPT-5.2 채팅 에디션은 ChatGPT용으로 설명된 Instant 모델에 해당합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 일상적인 설명, 글쓰기 작업, 구체적인 결과를 다듬는 대화를 위한 텍스트를 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.2 Chat은 OpenAI가 gpt-5.2-chat-latest라는 이름으로 문서화한 GPT-5.2 채팅 에디션입니다. 제작사의 릴리스는 이 이름을 GPT-5.2 Instant에 대응시키며, GPT-5.2 Thinking 및 GPT-5.2 Pro와 구별합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하므로, 일상적인 업무와 학습을 위한 대화형 선택지가 됩니다.
릴리스는 정보를 찾는 질문, 방법 설명, 안내, 기술 문서 작성, 번역에서 Instant의 역할을 설명합니다. 유용한 요청은 모델에 구체적인 주제와 독자가 필요로 하는 결과를 제시합니다. 예를 들어 제공된 사실은 유지하면서 핵심 정보를 먼저 배치하여 제품 설명을 고객 질문의 답변으로 다시 쓸 수 있습니다. 후속 요청에서는 조정할 독자, 어조, 구절을 지정하세요.
문서 작업에서는 원본 자료와 지시를 따로 제공하세요. 필수 사실, 원하는 길이, 결과에 포함할 섹션이나 필드를 명시하세요. 시각적 질문에서는 읽을 수 있는 스크린샷이나 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 인터페이스 요소 하나에 대한 질문에는 이미지 전체의 설명을 요청하기보다, 사용자가 무엇을 하려는지 설명하는 맥락이 도움이 됩니다.
OpenAI의 네이티브 모델 카드는 컨텍스트 창 128,000토큰, 최대 출력 16,384토큰, 지식 기준일 2025년 8월 31일을 명시합니다. 이 사양은 채팅 에디션의 것이며, 다른 GPT-5.2 모델의 더 큰 컨텍스트 및 출력 사양으로 대체해서는 안 됩니다. 관련 창 안에 유용한 원본 자료와 대화의 중요한 이전 사실을 유지하세요.
제작사는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력과 함께 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출을 문서화합니다. 문서화된 도구 모음에는 functions, 웹 및 파일 검색, 이미지 생성, 코드 실행, MCP 연결이 포함됩니다. 구조화된 결과는 반환 필드를 정의하고, 함수 요청은 애플리케이션 환경의 동작을 제안합니다. 애플리케이션이 자체 동작을 실행하고 실제 결과를 제공한 뒤에야 다른 응답에서 그 결과를 근거로 사용합니다.
대화의 실용적인 결과 하나를 정의하세요. 명확한 설명, 편집된 구절, 답변 제안, 추출한 사실 집합 등이 될 수 있습니다. 값이 없다면 출력에 어떻게 표현할지와 어떤 확인 질문을 할지 지정하세요. 이후 메시지에서는 목적과 필수 사실을 유지하면서 결과의 특정 부분을 다듬으세요. 그러면 유용한 최종 텍스트를 원본 자료와 비교해 검토하고 독자의 다음 작업 단계에 사용할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5.2-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 $0.0035 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "gpt-5.2-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2-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-5.2-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-5.2-chat-latest
/chat/completions