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복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

", "aboutText": "### 복잡한 코드와 전문 자료\n\nGPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.\n\n모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.\n\n### 활성화된 추론\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 `medium`입니다. `none`과 `minimal`은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.\n\n추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 `Responses`에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.\n\n노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.\n\n### 도구와 형식 제한\n\n도구 호출에는 `Responses`가 필요합니다. `Chat Completions` 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.\n\n공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.\n\n적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.\n\n### 과제 이어가기와 반복 입력\n\nGPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.\n\n구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.\n\n### 컨텍스트 크기\n\n개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Prevent a duplicate callback transition\n\nReview this text-only callback handler: if (status==='paid') { ship(orderId); markPaid(orderId); }. Requirements: repeated callbacks must not create another shipment, and shipping may fail. Propose a state-transition design using a unique order ID and explain how the handler should recover from a shipping failure. Return pseudocode and scenario checks, without claiming deployment.

예상 결과

A proposed state-transition table, handler pseudocode and duplicate/failure scenario checks.

결과 확인

Check the design addresses the failure between shipping and state persistence rather than just reordering the two calls.

" }, "copy_sha256": "17a8c60728154b0be174e61f03949441a521f09904a845e56193570ded13a9ef", "copy_source": { "locale": "ko", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "openai/gpt-6.1-sol", "source_facts_sha256": "88cccbb0af6b3809729a6ffa587195098ec1ba82d4fc1efd80f6ce8448907ca7", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "8d44f0b5f19261e43ff5966ac8257ac4d65ce0ba7f080f21fd1f8b97fbcc89a9", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "

O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /gpt-6.1-sol

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 272,000 tokens
최대 출력: 128,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_block[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`system`	유형`string\|content_block[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop_sequences`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].input_schema`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.budget_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`output_config.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`metadata`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`cache_control`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content 또는 type=text 블록

텍스트 + 이미지

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세null
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다

수명 주기: exact retained published method

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.01 / 1K
캐시 읽기: US$0.0001 / 1K
캐시 쓰기: US$0.0025 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.0025 / 1K tokens
fast 배율: ×2
flex 배율: ×0.5

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 →

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Anthropic Messages

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

import anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n    model="gpt-6.1-sol",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\n

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n  model: "gpt-6.1-sol",\n  max_tokens: 1024,\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(msg);\n

import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gpt-6.1-sol',max_tokens=1024,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_message()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /gpt-6.1-sol

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 272,000 tokens
최대 출력: 128,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gpt-6.1-sol	기본값—
필드`input`	유형`string\|input_item[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 message, reasoning, function_call, function_call_output	기본값—
필드`input[].content`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요	기본값—
필드`input[].output`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output	기본값—
필드`max_output_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.summary`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.verbosity`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`include`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`store`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`previous_response_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_key`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

입력 텍스트 또는 input_text 파트

텍스트 + 이미지

{type:input_image,image_url}

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`required`	명세model, input
매개변수`optional_controls`	명세null
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다

수명 주기: exact retained published method

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.01 / 1K
캐시 읽기: US$0.0001 / 1K
캐시 쓰기: US$0.0025 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.0025 / 1K tokens
fast 배율: ×2
flex 배율: ×0.5

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 →

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Responses

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

from 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)\nresp = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6.1-sol", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="gpt-6.1-sol", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`status`	유형string
필드`output[]`	유형message\|reasoning\|function_call\|other item
필드`output[].content[]`	유형content part
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "gpt-6.1-sol", "fmt": "responses", "http": "POST", "path": "/v1/responses", "request_model_id": "gpt-6.1-sol", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|responses|/v1/responses|gpt-6.1-sol", "ordinal": 1, "rawMethod": { "cache_read": 0.1, "cache_write": 2.5, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": 2.5, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every output item and content part, actual function call_id, encrypted reasoning and usage. 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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /gpt-6.1-sol

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 272,000 tokens
최대 출력: 128,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	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—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

텍스트 + 이미지

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`optional_controls`	명세null
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다

수명 주기: exact retained published method

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.01 / 1K
캐시 읽기: US$0.0001 / 1K
캐시 쓰기: US$0.0025 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.0025 / 1K tokens
fast 배율: ×2
flex 배율: ×0.5

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 →

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-6.1-sol", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

from 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n    model="gpt-6.1-sol",\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n  model: "gpt-6.1-sol",\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from 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-6.1-sol',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")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "gpt-6.1-sol", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "gpt-6.1-sol", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|chat|/v1/chat/completions|gpt-6.1-sol", "ordinal": 2, "rawMethod": { "cache_read": 0.1, "cache_write": 2.5, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": 2.5, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "gpt-6.1-sol" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, 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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /gpt-6.1-sol

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`control_scope`	명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-6.1-sol","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\n

from 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-6.1-sol", 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"))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /gpt-6.1-sol

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "gpt-6.1-sol",\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-6.1-sol', '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\n

import 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-6.1-sol', '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))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

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tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /openai/gpt-6.1-sol

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 openai/gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	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—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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": "openai/gpt-6.1-sol", "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\n

from 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='openai/gpt-6.1-sol',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"))\n

from 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='openai/gpt-6.1-sol',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")\n

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Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

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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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
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필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /openai/gpt-6.1-sol

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 openai/gpt-6.1-sol	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "openai/gpt-6.1-sol",\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': 'openai/gpt-6.1-sol', '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\n

import 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': 'openai/gpt-6.1-sol', '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))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "openai/gpt-6.1-sol", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "openai/gpt-6.1-sol", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|openai%2Fgpt-6.1-sol", "ordinal": 6, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "cache_write": 5, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "openai/gpt-6.1-sol", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content 문자열", "required_material": "UTF-8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-6.1-sol" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-6.1-sol" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "openai/gpt-6.1-sol", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. 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O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /~openai/gpt-sol-latest

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
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필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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": "~openai/gpt-sol-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\n

from 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='~openai/gpt-sol-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"))\n

from 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='~openai/gpt-sol-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")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "~openai/gpt-sol-latest", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "~openai/gpt-sol-latest", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|~openai%2Fgpt-sol-latest", "ordinal": 7, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "cache_write": 5, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. 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"quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.005000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

O

OpenAI: GPT-6.1 Sol

OpenAI /~openai/gpt-sol-latest

모델 ID

시작하기

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코드, 컴퓨터 인터페이스, 전문 자료 작업을 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 여러 추론 수준으로 작업합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

복잡한 코드와 전문 자료

GPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.

모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.

활성화된 추론

low, medium, high, xhigh, max를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.

추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 Responses에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.

노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.

도구와 형식 제한

도구 호출에는 Responses가 필요합니다. Chat Completions 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.

공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.

적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.

과제 이어가기와 반복 입력

GPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.

구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.

컨텍스트 크기

개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 제한이 272 000토큰으로 명시되어 있습니다. 개발사 특성과 선택한 호출 방식의 제한을 별도로 고려해야 합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 ~openai/gpt-sol-latest	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대: 표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.01 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "~openai/gpt-sol-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': '~openai/gpt-sol-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\n

import 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': '~openai/gpt-sol-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))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

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.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6.1-sol
Ailoot Ultra gpt-6.1-sol, openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6.1-sol, ~openai/gpt-sol-latest, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-sol

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "~openai/gpt-sol-latest", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "~openai/gpt-sol-latest", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|~openai%2Fgpt-sol-latest", "ordinal": 8, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "cache_write": 5, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "~openai/gpt-sol-latest", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content 문자열", "required_material": "UTF-8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "~openai/gpt-sol-latest" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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실제 활용 과제

영어 기술 예제

Prevent a duplicate callback transition\n\nReview this text-only callback handler: if (status==='paid') { ship(orderId); markPaid(orderId); }. Requirements: repeated callbacks must not create another shipment, and shipping may fail. Propose a state-transition design using a unique order ID and explain how the handler should recover from a shipping failure. Return pseudocode and scenario checks, without claiming deployment.

예상 결과

A proposed state-transition table, handler pseudocode and duplicate/failure scenario checks.

결과 확인

Check the design addresses the failure between shipping and state persistence rather than just reordering the two calls.

", "practicalText": "실제 활용 과제 영어 기술 예제 Prevent a duplicate callback transition Review this text-only callback handler: if (status==='paid') { ship(orderId); markPaid(orderId); }. Requirements: repeated callbacks must not create another shipment, and shipping may fail. Propose a state-transition design using a unique order ID and explain how the handler should recover from a shipping failure. Return pseudocode and scenario checks, without claiming deployment. 예상 결과 A proposed state-transition table, handler pseudocode and duplicate/failure scenario checks. 결과 확인 Check the design addresses the failure between shipping and state persistence rather than just reordering the two calls.", "rawModel": { "about": "### 복잡한 코드와 전문 자료\n\nGPT-6.1 Sol은 복잡한 프로그래밍, 컴퓨터 인터페이스 상호작용, 전문 업무를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 추론을 순차적인 작업과 결합하고 받은 결과를 반영해야 하는 과제를 다룹니다.\n\n모델은 스트리밍과 구조화 출력을 지원합니다. 응답이 만들어지는 대로 받을 수 있으며, 이후 처리를 위해 특정 필드와 자료형을 지정할 수 있습니다. 시각 입력은 이미지 분석을 위한 것이며 직접 결과는 텍스트입니다.\n\n### 활성화된 추론\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`를 사용할 수 있습니다. 기본 수준은 `medium`입니다. `none`과 `minimal`은 지원하지 않으므로 이 모델에서는 비활성화된 추론과 최소 추론을 선택할 수 없습니다.\n\n추론 노력 외에 OpenAI는 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 더 긴 대기 시간과 더 많은 토큰 사용을 허용할 수 있는 어려운 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 선택하고 추론 깊이는 그 안에서 적용됩니다. 서로 독립적인 설정입니다. 선택은 `Responses`에 제공되며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 따라서 개발사에 기능이 있다는 사실이 현재 Ailoot 호출 방식에서 활성화되었음을 확인해 주지는 않습니다.\n\n노력 수준은 해결 작업을 조절합니다. 최종 텍스트 길이는 별도의 요구 사항입니다. 복잡한 과제에 짧은 결과를 요청할 수 있습니다. 응답 생성 과정에서 내부 추론도 출력 예산을 차지합니다. 최대 출력이 보이는 응답의 보장된 길이를 뜻하지는 않습니다.\n\n### 도구와 형식 제한\n\n도구 호출에는 `Responses`가 필요합니다. `Chat Completions` 형식은 도구 호출 없는 텍스트 교환을 지원합니다. 이 제한은 모델 자체에 해당하며 과제의 실행 방식을 선택할 때 중요합니다.\n\n공식 카드는 파일 및 인터넷 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 연결된 도구 검색을 나열합니다. 사용자 정의 호출에서는 모델이 함수와 인수를 정하고, 애플리케이션이 작업을 실행한 뒤 결과를 전달합니다. 실제 구성은 호출 방식과 제공된 연결에 따라 달라집니다.\n\n적절하게 연결하면 개발사는 별도의 이미지 생성 도구, 스킬 작업, MCP를 통한 외부 수단도 제공합니다. 모델의 직접 응답은 텍스트이며 이미지 생성 결과는 별도의 도구가 만듭니다. 개발사에 기능이 있다는 사실이 모든 Ailoot 호출 방식에 연결되었다는 뜻은 아닙니다.\n\n### 과제 이어가기와 반복 입력\n\nGPT-6.1 Sol은 이전 단계의 사용 가능한 추론 상태 활용을 지원합니다. 필요한 기록 요소가 전달되면 여러 단계의 지시를 이어가는 데 도움이 됩니다. 반복되는 입력 접두부는 캐시할 수 있습니다. 추론 보존과 캐싱은 과정의 서로 다른 부분을 위한 것입니다.\n\n구조화 출력은 JSON 스키마로 결과 형식을 제한합니다. 필드를 미리 정할 수 있지만 형식과 일치한다고 사실과 값의 검증이 대체되지는 않습니다.\n\n### 컨텍스트 크기\n\n개발사는 윈도 1 050 000토큰, 최대 입력 922 000토큰, 최대 출력 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 4월 30일입니다. 현재 Ailoot 카탈로그에는 이 모델의 입력 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