모델

OpenAI: GPT-6 Luna

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OpenAI: GPT-6 Luna

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

모델 소개

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

목표가 명확한 대규모 과제 흐름

GPT-6 Luna는 다수의 집중된 과제를 수행하기 위한 OpenAI 모델입니다. 개발사는 이런 흐름의 효율적인 처리를 위한 제품군 버전으로 소개합니다. 모델은 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 만들며, 조절 가능한 추론 깊이를 지원합니다.

입력에는 지시와 작업 자료를, 결과에는 일반 응답이나 지정한 구조의 객체를 담을 수 있습니다. 스트리밍으로 텍스트를 점진적으로 받을 수 있습니다. 결과 스키마는 다음 단계가 특정 필드와 자료형을 기대할 때 유용합니다.

노력 수준과 작업 모드 선택

none, low, medium, high, xhigh, max를 지원하며 기본값은 medium입니다. none은 추론 없는 처리를 위한 것입니다. 개별 지시에 따라 노력을 바꾸고 최종 텍스트 길이는 따로 지정할 수 있습니다.

개발사의 일반 실행 모드와 확장 실행 모드는 추론 깊이와 별도로 선택합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 추가 시간과 더 많은 토큰을 배정할 수 있는 복잡한 과제를 위한 것입니다. 모드는 처리 방식을 정하고 노력 수준은 그 안의 추론을 조절합니다. 이 선택은 Responses에 대해 설명되어 있으며 애플리케이션 지원이 필요합니다. 모든 Ailoot 호출 방식에서 활성화된 것으로 간주하지 않습니다.

도구와 추론 작업에는 Responses를 사용합니다. Chat Completions 형식에서는 함수 호출을 none 수준에서만 허용합니다. 따라서 같은 함수 이름이 모든 형식에서 같은 사용 방식을 뜻하지는 않습니다.

컨텍스트와 출력

OpenAI는 컨텍스트 윈도 1 050 000토큰, 입력 제한 922 000토큰, 출력 제한 128 000토큰을 명시합니다. 지식 기준은 2026년 5월 18일입니다. 큰 컨텍스트에 자료와 기록이 들어가며 출력 제한은 결과 생성을 별도로 제한합니다.

이미지는 입력에 해당합니다. 모델은 시각 자료를 분석하고 텍스트로 답합니다. 내부 추론은 출력 예산에 들어갑니다. 최대 허용 출력이 같은 길이의 가시적 응답을 보장하지는 않습니다. 새 정보를 얻으려면 요청에 제공하거나 제공되는 도구를 연결할 수 있습니다.

연결된 도구로 얻는 정보와 작업

개발사 카드에는 함수 호출, 인터넷 및 파일 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 인터페이스 작업, 도구 검색이 포함됩니다. 모델은 제공된 구성에서 작업을 선택하고 반환된 정보를 응답의 계속 진행에 활용합니다.

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.

사용 가능한 구성은 호출 방식과 애플리케이션이 정합니다. 사용자 정의 함수는 애플리케이션이 실행합니다. 모델이 인수를 구성하고 이후 결과를 받습니다. 구조화 응답은 데이터의 형식을 정하며 정보의 정확성은 별도 문제입니다.

반복되는 입력 접두부는 캐싱을 지원합니다. 요청 시작 부분의 변하지 않는 지시와 자료는 재사용할 수 있습니다. 새 조건을 더하려면 현재 요청에 전달해야 합니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Normalize a simple order note

Convert this order note into a compact record: "PO-84: 3 packs of filters at 7 units per pack; delivery requested for Friday, not confirmed." Return order ID, pack count, units per pack, total units and delivery status as labelled lines. Retain the distinction between requested and confirmed delivery.

예상 결과

Five labelled fields with total units calculated from the supplied counts and delivery marked requested, unconfirmed.

결과 확인

Check the total equals packs times units per pack and Friday is not described as confirmed.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트 · 이미지
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text, image
출력
text
컨텍스트
1,050,000 tokens
최대 출력
128,000 tokens
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string|content_block[]요건필수값과 한도기본값—
필드system유형string|content_block[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도
최솟값: 1
한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop_sequences유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].name유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].input_schema유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드thinking.type유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드thinking.budget_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드output_config.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드metadata유형object요건선택 사항값과 한도기본값—
필드cache_control유형object요건선택 사항값과 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
매개변수명세
매개변수material_types명세text, image
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 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$0.0001 / 1K
출력
US$0.0005 / 1K
캐시 읽기
US$0.00001 / 1K
캐시 쓰기
US$0.000125 / 1K
캐시 쓰기, 5분
US$0.000125 / 1K tokens
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5

요청 길이별 가격 · Anthropic Messages

요청 크기 (토큰)입력출력캐시 읽기캐시 쓰기5분 캐시1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 272,000]입력US$0.0001출력US$0.0005캐시 읽기US$0.00001캐시 쓰기US$0.0001255분 캐시US$0.0001251시간 캐시기본 요율: —
요청 크기 (토큰)(272,000; ∞)입력US$0.0002출력US$0.00075캐시 읽기US$0.00002캐시 쓰기US$0.000255분 캐시US$0.000251시간 캐시기본 요율: —

요금 단위는 1K 토큰당 USD입니다. 요금이 설정되지 않으면 이 메서드의 기본 요금을 상속합니다. «—»는 기본 요금이 설정되지 않았음을 뜻합니다.

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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gpt-6-luna",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gpt-6-luna",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gpt-6-luna',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트 · 이미지
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
입력
text, image
출력
text
컨텍스트
1,050,000 tokens
최대 출력
128,000 tokens
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드input유형string|input_item[]요건필수값과 한도기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].type유형string요건선택 사항값과 한도
message, reasoning, function_call, function_call_output
기본값—
필드input[].content유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요
기본값—
필드input[].output유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output
기본값—
필드max_output_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.summary유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.verbosity유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드include유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드store유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드previous_response_id유형string요건선택 사항값과 한도
ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_key유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 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
매개변수명세
매개변수material_types명세text, image
매개변수required명세model, input
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 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$0.0001 / 1K
출력
US$0.0005 / 1K
캐시 읽기
US$0.00001 / 1K
캐시 쓰기
US$0.000125 / 1K
캐시 쓰기, 5분
US$0.000125 / 1K tokens
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5

요청 길이별 가격 · OpenAI Responses

요청 크기 (토큰)입력출력캐시 읽기캐시 쓰기5분 캐시1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 272,000]입력US$0.0001출력US$0.0005캐시 읽기US$0.00001캐시 쓰기US$0.0001255분 캐시US$0.0001251시간 캐시기본 요율: —
요청 크기 (토큰)(272,000; ∞)입력US$0.0002출력US$0.00075캐시 읽기US$0.00002캐시 쓰기US$0.000255분 캐시US$0.000251시간 캐시기본 요율: —

요금 단위는 1K 토큰당 USD입니다. 요금이 설정되지 않으면 이 메서드의 기본 요금을 상속합니다. «—»는 기본 요금이 설정되지 않았음을 뜻합니다.

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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="gpt-6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6-luna", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="gpt-6-luna", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
필드유형
필드id유형string
필드status유형string
필드output[]유형message|reasoning|function_call|other item
필드output[].content[]유형content part
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트 · 이미지
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text, image
출력
text
컨텍스트
1,050,000 tokens
최대 출력
128,000 tokens
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
예시: system, user, assistant, tool, function
조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다.
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 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
매개변수명세
매개변수material_types명세text, image
매개변수required명세model, messages
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 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$0.0001 / 1K
출력
US$0.0005 / 1K
캐시 읽기
US$0.00001 / 1K
캐시 쓰기
US$0.000125 / 1K
캐시 쓰기, 5분
US$0.000125 / 1K tokens
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5

요청 길이별 가격 · OpenAI Chat

요청 크기 (토큰)입력출력캐시 읽기캐시 쓰기5분 캐시1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 272,000]입력US$0.0001출력US$0.0005캐시 읽기US$0.00001캐시 쓰기US$0.0001255분 캐시US$0.0001251시간 캐시기본 요율: —
요청 크기 (토큰)(272,000; ∞)입력US$0.0002출력US$0.00075캐시 읽기US$0.00002캐시 쓰기US$0.000255분 캐시US$0.000251시간 캐시기본 요율: —

요금 단위는 1K 토큰당 USD입니다. 요금이 설정되지 않으면 이 메서드의 기본 요금을 상속합니다. «—»는 기본 요금이 설정되지 않았음을 뜻합니다.

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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-6-luna",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gpt-6-luna',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 텍스트 대화
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream
매개변수control_scope명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-6-luna","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gpt-6-luna", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "gpt-6-luna",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-luna', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-luna', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses gpt-6-luna

gpt-6-luna

OpenAI /gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
입력
text
출력
text
출력 형식
json or SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
gpt-6-luna
기본값—
필드input유형string|input_item[]요건필수값과 한도기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].type유형string요건선택 사항값과 한도
message, reasoning, function_call, function_call_output
기본값—
필드input[].content유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요
기본값—
필드input[].output유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output
기본값—
필드max_output_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.summary유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.verbosity유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드include유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드store유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드previous_response_id유형string요건지원되지 않음값과 한도
ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용
조건: 각 요청에 실제 대화 이력을 다시 포함하세요.
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_key유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

input text or input_text part

텍스트 + 이미지

{type:input_image,image_url}

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수material_types명세text
매개변수required명세model, input
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: exact retained published method

정확한 모델 ID와 필수 필드를 전송하세요.

반환된 모든 항목과 원래 식별자를 보존하세요.

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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 Responses

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "gpt-6-luna",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Responses

json or 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
필드유형
필드id유형string
필드status유형string
필드output[]유형message|reasoning|function_call|other item
필드output[].content[]유형content part
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-6-luna

openai/gpt-6-luna

OpenAI /openai/gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
예시: system, user, assistant, tool, function
조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다.
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

curlPython SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-luna',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-luna',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-6-luna

openai/gpt-6-luna

OpenAI /openai/gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-6-luna
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string|content_block[]요건필수값과 한도기본값—
필드system유형string|content_block[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도
최솟값: 1
한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop_sequences유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].name유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].input_schema유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드thinking.type유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드thinking.budget_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드output_config.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드metadata유형object요건선택 사항값과 한도기본값—
필드cache_control유형object요건선택 사항값과 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
매개변수명세
매개변수material_types명세text
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: exact retained published method

정확한 모델 ID와 필수 필드를 전송하세요.

반환된 모든 항목과 원래 식별자를 보존하세요.

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "openai/gpt-6-luna",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses openai/gpt-6-luna

openai/gpt-6-luna

OpenAI /openai/gpt-6-luna
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-6-luna
기본값—
필드input유형string|input_item[]요건필수값과 한도기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].type유형string요건선택 사항값과 한도
message, reasoning, function_call, function_call_output
기본값—
필드input[].content유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요
기본값—
필드input[].output유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output
기본값—
필드max_output_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.summary유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.verbosity유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드include유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드store유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드previous_response_id유형string요건지원되지 않음값과 한도
ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용
조건: 각 요청에 실제 대화 이력을 다시 포함하세요.
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_key유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 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
매개변수명세
매개변수material_types명세text
매개변수required명세model, input
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: exact retained published method

정확한 모델 ID와 필수 필드를 전송하세요.

반환된 모든 항목과 원래 식별자를 보존하세요.

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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 Responses

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "openai/gpt-6-luna",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · 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
필드유형
필드id유형string
필드status유형string
필드output[]유형message|reasoning|function_call|other item
필드output[].content[]유형content part
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ~openai/gpt-luna-latest

~openai/gpt-luna-latest

OpenAI /~openai/gpt-luna-latest
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
~openai/gpt-luna-latest
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
예시: system, user, assistant, tool, function
조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다.
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

curlPython SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "~openai/gpt-luna-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='~openai/gpt-luna-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='~openai/gpt-luna-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ~openai/gpt-luna-latest

~openai/gpt-luna-latest

OpenAI /~openai/gpt-luna-latest
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
~openai/gpt-luna-latest
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "~openai/gpt-luna-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-luna-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-luna-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses ~openai/gpt-luna-latest

~openai/gpt-luna-latest

OpenAI /~openai/gpt-luna-latest
모델 ID
  • gpt-6-luna
  • openai/gpt-6-luna
  • ~openai/gpt-luna-latest

시작하기

GPT-6 Luna는 요청이 많은 일상적인 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 없는 모드와 여러 추론 깊이를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Responses POST /v1/responses
입력
text
출력
text
출력 형식
json or SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
~openai/gpt-luna-latest
기본값—
필드input유형string|input_item[]요건필수값과 한도기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].type유형string요건선택 사항값과 한도
message, reasoning, function_call, function_call_output
기본값—
필드input[].content유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드input[].call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요
기본값—
필드input[].output유형string|content_part[]요건선택 사항값과 한도
적용 조건: function_call_output
기본값—
필드max_output_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning.summary유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드text.verbosity유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드include유형string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드store유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드previous_response_id유형string요건지원되지 않음값과 한도
ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용
조건: 각 요청에 실제 대화 이력을 다시 포함하세요.
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_key유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

input text or input_text part

텍스트 + 이미지

{type:input_image,image_url}

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수material_types명세text
매개변수required명세model, input
매개변수optional_controls명세null
매개변수content_type명세application/json
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: exact retained published method

정확한 모델 ID와 필수 필드를 전송하세요.

반환된 모든 항목과 원래 식별자를 보존하세요.

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 · 없음
표준 요금 추론 수준이 없음인 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.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정기본 토큰 요금요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.00025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0.0005 / 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 Responses

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "~openai/gpt-luna-latest",
  "input": [
    {
      "content": "Hello, how are you?",
      "role": "user",
      "type": "message"
    }
  ]
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-luna-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~openai/gpt-luna-latest', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]}
payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Responses

json or 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
필드유형
필드id유형string
필드status유형string
필드output[]유형message|reasoning|function_call|other item
필드output[].content[]유형content part
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gpt-6-luna
Ailoot Ultra gpt-6-luna, openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/gpt-6-luna, ~openai/gpt-luna-latest, gpt-6-luna, gpt-6-luna

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/messages · gpt-6-luna: text, image → text

POST /v1/responses · gpt-6-luna: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gpt-6-luna: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gpt-6-luna: text → text

POST /v1/messages · gpt-6-luna: text → json, sse

POST /v1/responses · gpt-6-luna: text → text

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-luna: text → text

POST /v1/messages · openai/gpt-6-luna: text → text

POST /v1/responses · openai/gpt-6-luna: text → text

POST /v1/chat/completions · ~openai/gpt-luna-latest: text → text

POST /v1/messages · ~openai/gpt-luna-latest: text → json, sse

POST /v1/responses · ~openai/gpt-luna-latest: text → text

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/messages · gpt-6-luna: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · gpt-6-luna: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · gpt-6-luna: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · gpt-6-luna: model, messages, stream

POST /v1/messages · gpt-6-luna: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/responses · gpt-6-luna: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-6-luna: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-6-luna: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · openai/gpt-6-luna: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · ~openai/gpt-luna-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ~openai/gpt-luna-latest: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/responses · ~openai/gpt-luna-latest: model, input, instructions, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/messages · gpt-6-luna: ctx: 1050000; max_out: 128000; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · gpt-6-luna: ctx: 1050000; max_out: 128000

POST /v1/chat/completions · gpt-6-luna: ctx: 1050000; max_out: 128000; messages.min_items: 1

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회사와 그 프로젝트 포트폴리오

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리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약