GPT-5 Chat은 ChatGPT와 연결된 대화형 GPT-5 스냅샷에 붙인 OpenAI의 명칭입니다. 개발자 발표는 이 API 채팅 버전을 GPT-5 시스템의 비추론 모델로 지정합니다. 주된 GPT-5 추론 모델과는 별도의 선택지입니다. 이 카드의 이름은 채팅 중심의 응답 경로를 뜻하며 전체 ChatGPT 라우팅 시스템을 의미하지 않습니다.
OpenAI는 GPT-5 계열의 실용적인 활용을 코딩, 글쓰기, 정보 이해를 중심으로 정리합니다. 대화형 어시스턴트에는 함수 논의, 제공된 문서 설명, 메시지 편집, 연속 질문을 통한 아이디어 발전으로 이어집니다. 계열의 글쓰기 작업에는 요청한 구조와 표현 스타일에 주의를 기울여 보고서, 이메일, 긴 자료를 작성하고 수정하는 일이 포함됩니다.
시각적 맥락은 텍스트 작업에 동반될 수 있습니다. 인터페이스, 차트, 프레젠테이션, 도표의 이미지는 모델이 설명할 구체적인 대상을 제공합니다. 특정 관계나 요소를 질문하고 원하는 텍스트 결과를 정의하세요. 출력은 설명, 재작성한 자료, 코드이며 이미지는 이미지 생성 요청이 아니라 입력으로 사용됩니다.
공개된 구성은 128,000토큰의 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰의 출력, 2024년 9월 30일의 지식 기준일을 갖습니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력합니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs가 지원되는 것으로 명시되어 있습니다. 이 채팅 구성은 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 더 큰 추론 모델 사양이 아니라 명명된 채팅 모델에 속합니다.
함수 호출은 어시스턴트를 애플리케이션이 제공하는 동작·데이터와 연결합니다. 모델이 설명된 함수를 선택하고 인자를 생성하면 애플리케이션이 실행하고 다음 응답에 사용할 결과를 반환합니다. 구조화된 출력은 목적이 다릅니다. 예를 들어 요약, 관련 사실, 제안하는 다음 단계의 필드처럼 합의한 데이터 구조를 따르는 응답을 만들 수 있습니다. 도구 실행과 접근 권한은 주변 애플리케이션의 책임으로 남습니다.
GPT-5 계열 발표는 지시 이행, 불확실하거나 불완전한 작업의 더 명확한 처리, 지나치게 동의하지 않는 스타일도 강조합니다. 채팅 전용 모델에는 역할, 독자, 어조, 명시적인 출력 요구 사항을 지정할 수 있습니다. 이미지 기반 작업에는 일반적인 시각 이해 지침이 여전히 적용됩니다. 작거나 회전된 텍스트와 정밀한 공간 해석에는 신중한 원본 준비가 필요합니다.
Ailoot API를 사용하는 제품에는 의도한 대화 성과를 정의하고 이를 뒷받침할 자료를 제공하세요. 유용한 요청은 고객 답변, 스크린샷 설명, 지정된 절로 구성한 문서를 요구할 수 있습니다. 답변을 다듬을 때 필수 사실과 선택한 구절을 명확하게 유지하세요. 채팅 명칭은 이러한 작업 흐름에서 고유한 정체성을 유지하고 제공된 대화는 각 응답에 맥락을 제공합니다.
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Revise an operational status report\n\nRewrite this report into three short sections: completed, unresolved and next step. Source: 'The import accepted 420 rows. Eighteen rows failed because their account IDs were blank. We have not retried them. Vera will ask the source team for the missing IDs tomorrow.' Keep the counts and ownership exact and avoid describing the import as fully complete.A concise three-section report preserving counts, unresolved rows and Vera's planned follow-up.The result states that 18 rows remain unresolved and that no retry has occurred.gpt-5-chat-latestGPT-5 Chat은 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 위한 OpenAI의 대화형 비추론 GPT-5 버전입니다. 128,000토큰의 컨텍스트 안에서 글쓰기, 시각적 설명, 코드 논의, 함수 호출, 구조화된 응답을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5 Chat은 ChatGPT와 연결된 대화형 GPT-5 스냅샷에 붙인 OpenAI의 명칭입니다. 개발자 발표는 이 API 채팅 버전을 GPT-5 시스템의 비추론 모델로 지정합니다. 주된 GPT-5 추론 모델과는 별도의 선택지입니다. 이 카드의 이름은 채팅 중심의 응답 경로를 뜻하며 전체 ChatGPT 라우팅 시스템을 의미하지 않습니다.
OpenAI는 GPT-5 계열의 실용적인 활용을 코딩, 글쓰기, 정보 이해를 중심으로 정리합니다. 대화형 어시스턴트에는 함수 논의, 제공된 문서 설명, 메시지 편집, 연속 질문을 통한 아이디어 발전으로 이어집니다. 계열의 글쓰기 작업에는 요청한 구조와 표현 스타일에 주의를 기울여 보고서, 이메일, 긴 자료를 작성하고 수정하는 일이 포함됩니다.
시각적 맥락은 텍스트 작업에 동반될 수 있습니다. 인터페이스, 차트, 프레젠테이션, 도표의 이미지는 모델이 설명할 구체적인 대상을 제공합니다. 특정 관계나 요소를 질문하고 원하는 텍스트 결과를 정의하세요. 출력은 설명, 재작성한 자료, 코드이며 이미지는 이미지 생성 요청이 아니라 입력으로 사용됩니다.
공개된 구성은 128,000토큰의 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰의 출력, 2024년 9월 30일의 지식 기준일을 갖습니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력합니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs가 지원되는 것으로 명시되어 있습니다. 이 채팅 구성은 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 더 큰 추론 모델 사양이 아니라 명명된 채팅 모델에 속합니다.
함수 호출은 어시스턴트를 애플리케이션이 제공하는 동작·데이터와 연결합니다. 모델이 설명된 함수를 선택하고 인자를 생성하면 애플리케이션이 실행하고 다음 응답에 사용할 결과를 반환합니다. 구조화된 출력은 목적이 다릅니다. 예를 들어 요약, 관련 사실, 제안하는 다음 단계의 필드처럼 합의한 데이터 구조를 따르는 응답을 만들 수 있습니다. 도구 실행과 접근 권한은 주변 애플리케이션의 책임으로 남습니다.
GPT-5 계열 발표는 지시 이행, 불확실하거나 불완전한 작업의 더 명확한 처리, 지나치게 동의하지 않는 스타일도 강조합니다. 채팅 전용 모델에는 역할, 독자, 어조, 명시적인 출력 요구 사항을 지정할 수 있습니다. 이미지 기반 작업에는 일반적인 시각 이해 지침이 여전히 적용됩니다. 작거나 회전된 텍스트와 정밀한 공간 해석에는 신중한 원본 준비가 필요합니다.
Ailoot API를 사용하는 제품에는 의도한 대화 성과를 정의하고 이를 뒷받침할 자료를 제공하세요. 유용한 요청은 고객 답변, 스크린샷 설명, 지정된 절로 구성한 문서를 요구할 수 있습니다. 답변을 다듬을 때 필수 사실과 선택한 구절을 명확하게 유지하세요. 채팅 명칭은 이러한 작업 흐름에서 고유한 정체성을 유지하고 제공된 대화는 각 응답에 맥락을 제공합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5-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 $0.00025 / 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-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-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-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-chat-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-5-chat-latestGPT-5 Chat은 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 위한 OpenAI의 대화형 비추론 GPT-5 버전입니다. 128,000토큰의 컨텍스트 안에서 글쓰기, 시각적 설명, 코드 논의, 함수 호출, 구조화된 응답을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5 Chat은 ChatGPT와 연결된 대화형 GPT-5 스냅샷에 붙인 OpenAI의 명칭입니다. 개발자 발표는 이 API 채팅 버전을 GPT-5 시스템의 비추론 모델로 지정합니다. 주된 GPT-5 추론 모델과는 별도의 선택지입니다. 이 카드의 이름은 채팅 중심의 응답 경로를 뜻하며 전체 ChatGPT 라우팅 시스템을 의미하지 않습니다.
OpenAI는 GPT-5 계열의 실용적인 활용을 코딩, 글쓰기, 정보 이해를 중심으로 정리합니다. 대화형 어시스턴트에는 함수 논의, 제공된 문서 설명, 메시지 편집, 연속 질문을 통한 아이디어 발전으로 이어집니다. 계열의 글쓰기 작업에는 요청한 구조와 표현 스타일에 주의를 기울여 보고서, 이메일, 긴 자료를 작성하고 수정하는 일이 포함됩니다.
시각적 맥락은 텍스트 작업에 동반될 수 있습니다. 인터페이스, 차트, 프레젠테이션, 도표의 이미지는 모델이 설명할 구체적인 대상을 제공합니다. 특정 관계나 요소를 질문하고 원하는 텍스트 결과를 정의하세요. 출력은 설명, 재작성한 자료, 코드이며 이미지는 이미지 생성 요청이 아니라 입력으로 사용됩니다.
공개된 구성은 128,000토큰의 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰의 출력, 2024년 9월 30일의 지식 기준일을 갖습니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력합니다. 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs가 지원되는 것으로 명시되어 있습니다. 이 채팅 구성은 오디오·비디오 입력, 파인 튜닝, Predicted Outputs를 지원하지 않습니다. 이 한도는 더 큰 추론 모델 사양이 아니라 명명된 채팅 모델에 속합니다.
함수 호출은 어시스턴트를 애플리케이션이 제공하는 동작·데이터와 연결합니다. 모델이 설명된 함수를 선택하고 인자를 생성하면 애플리케이션이 실행하고 다음 응답에 사용할 결과를 반환합니다. 구조화된 출력은 목적이 다릅니다. 예를 들어 요약, 관련 사실, 제안하는 다음 단계의 필드처럼 합의한 데이터 구조를 따르는 응답을 만들 수 있습니다. 도구 실행과 접근 권한은 주변 애플리케이션의 책임으로 남습니다.
GPT-5 계열 발표는 지시 이행, 불확실하거나 불완전한 작업의 더 명확한 처리, 지나치게 동의하지 않는 스타일도 강조합니다. 채팅 전용 모델에는 역할, 독자, 어조, 명시적인 출력 요구 사항을 지정할 수 있습니다. 이미지 기반 작업에는 일반적인 시각 이해 지침이 여전히 적용됩니다. 작거나 회전된 텍스트와 정밀한 공간 해석에는 신중한 원본 준비가 필요합니다.
Ailoot API를 사용하는 제품에는 의도한 대화 성과를 정의하고 이를 뒷받침할 자료를 제공하세요. 유용한 요청은 고객 답변, 스크린샷 설명, 지정된 절로 구성한 문서를 요구할 수 있습니다. 답변을 다듬을 때 필수 사실과 선택한 구절을 명확하게 유지하세요. 채팅 명칭은 이러한 작업 흐름에서 고유한 정체성을 유지하고 제공된 대화는 각 응답에 맥락을 제공합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-5-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 $0.00025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "gpt-5-chat-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-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-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-chat-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Revise an operational status report\n\nRewrite this report into three short sections: completed, unresolved and next step. Source: 'The import accepted 420 rows. Eighteen rows failed because their account IDs were blank. We have not retried them. Vera will ask the source team for the missing IDs tomorrow.' Keep the counts and ownership exact and avoid describing the import as fully complete.A concise three-section report preserving counts, unresolved rows and Vera's planned follow-up.The result states that 18 rows remain unresolved and that no retry has occurred.