Source: https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/
Language: ko
# OpenAI: GPT-6 Sol
[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/facts.json)
## [OpenAI: GPT-6 Sol](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/)
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-5)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-6)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-7)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/gpt-6-sol/#method-8)
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
#### 작업을 이어가는 프로그래밍
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 OpenAI 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 개별 응답이 작업으로 이어지고, 작업 결과가 새로운 해결 단계로 이어지는 과정을 위해 설계되었습니다.
기능에는 스트리밍, 구조화 출력, 함수 호출이 있습니다. 설명, 준비된 텍스트, 미리 지정한 구조의 데이터 등 필요한 결과 형식을 선택할 수 있습니다. 외부 작업이 필요한 과제에서는 제공된 도구 구성을 사용합니다.
#### 추론과 선택한 형식
`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`를 지정할 수 있으며 기본은 `medium`입니다. `none`은 추론 없는 처리를 뜻합니다. 다른 수준은 해결의 노력량을 정하며 최종 응답의 크기와 문체는 별도로 정합니다.
개발사는 추론 노력과 별도로 일반 실행 모드와 확장 실행 모드를 제공합니다. 기본은 일반 모드입니다. 확장 모드는 어려운 과제에 추가 작업을 수행하며 더 많은 시간과 토큰이 필요할 수 있습니다. 모드는 처리 방식을 정하고 노력 수준은 그 안의 분석 깊이를 정합니다. 모드 선택은 `Responses`에 제공되며 적절한 애플리케이션 지원이 필요합니다. 현재 Ailoot 호출 방식에서의 이용 가능 여부는 별도로 확인되지 않았습니다.
도구를 사용하는 추론에는 `Responses`를 사용합니다. `Chat Completions` 형식에서는 함수 호출을 `none`에서만 지원합니다. 이는 특정 모델의 중요한 특성입니다. 형식과 모드 선택에 따라 하나의 과정에서 추론과 작업을 결합할 수 있는지가 정해집니다.
#### 자료와 분량 제한
개발사의 컨텍스트 윈도는 1 050 000토큰입니다. 최대 입력은 922 000토큰, 최대 출력은 128 000토큰입니다. 지식 기준 날짜는 2026년 4월 20일입니다. 이미지는 입력 자료이며 Sol의 직접 결과는 텍스트입니다.
큰 요청에서는 원본 자료와 기록을 모두 고려해야 합니다. 내부 추론도 출력 예산을 차지하므로 출력 한도를 같은 길이의 가시적 텍스트를 약속하는 값으로 이해해서는 안 됩니다. 긴 컨텍스트는 지시 자료를 하나의 작업 공간에 유지하는 데 도움이 됩니다.
#### 코드, 검색, 연결된 함수
OpenAI는 인터넷 및 파일 검색, 코드와 명령 실행, 파일 변경, 컴퓨터 작업, 도구 검색을 나열합니다. 모델은 이런 기능을 순차적인 프로젝트 작업에 사용하고 다음 단계를 준비할 때 결과를 반영할 수 있습니다.
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.
사용자 정의 함수의 경우 애플리케이션이 선택된 작업과 인수를 받고, 이를 실행한 뒤 모델에 결과를 전달합니다. 이런 교환을 지원한다고 해서 모든 도구가 이미 연결된 것은 아닙니다. 특정 요청의 함수 구성은 선택한 호출 방식과 제공된 기능에 따라 달라집니다.
요청 시작 부분의 반복 요소는 캐싱을 지원합니다. 구조화 출력은 JSON 스키마에 따라 데이터 형식을 정합니다. 형식 준수가 내용 검증을 대체하지는 않습니다. 장기 과제에는 유용한 상태를 보존하고 누적 컨텍스트를 줄이는 방식이 제공됩니다.
실제 활용 과제
### 실제 활용 과제
영어 기술 예제
```
Patch a pagination termination bug
A paginator requests pages with a cursor. Its loop stops only when items is empty, but the service can return a nonempty final page with next_cursor absent. Draft corrected pseudocode preserving every returned item exactly once. Include checks for an empty first page, a full final page without a cursor and two pages with distinct cursors.
```
#### 예상 결과
```
Corrected pagination pseudocode and three behavior checks against the stated response cases.
```
#### 결과 확인
```
The loop processes the final nonempty page before stopping on its absent next cursor.
```
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
OpenAI /`gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`messages[].content 또는 type=text 블록`
**텍스트 + 이미지**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |
수명 주기: `exact retained published method`
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
### 요금
#### Ailoot 메서드 요금
입력
US$0.002 */ 1K*
출력
US$0.01 */ 1K*
캐시 읽기
US$0.0002 */ 1K*
캐시 쓰기
US$0.0025 */ 1K*
캐시 쓰기, 5분
US$0.0025 */ 1K tokens*
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5
#### 요청 길이별 가격 · Anthropic Messages
| 요청 크기 (토큰) | 입력 | 출력 | 캐시 읽기 | 캐시 쓰기 | 5분 캐시 | 1시간 캐시 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 요청 크기 (토큰)(0; 272,000\] | 입력US$0.002 | 출력US$0.01 | 캐시 읽기US$0.0002 | 캐시 쓰기US$0.0025 | 5분 캐시US$0.0025 | 1시간 캐시기본 요율: — |
| 요청 크기 (토큰)(272,000; ∞) | 입력US$0.004 | 출력US$0.015 | 캐시 읽기US$0.0004 | 캐시 쓰기US$0.005 | 5분 캐시US$0.005 | 1시간 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
#### 참조 요금 상세 정보
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
모델 참조 요금표
#### 설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
### 요청 예제
#### Ailoot · Anthropic Messages
텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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
```
```python
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-sol",
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"))
```
```js
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-sol",
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);
```
```python
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-sol',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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
OpenAI /`gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`입력 텍스트 또는 input_text 파트`
**텍스트 + 이미지**
`{type:input_image,image_url}`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |
수명 주기: `exact retained published method`
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
### 요금
#### Ailoot 메서드 요금
입력
US$0.002 */ 1K*
출력
US$0.01 */ 1K*
캐시 읽기
US$0.0002 */ 1K*
캐시 쓰기
US$0.0025 */ 1K*
캐시 쓰기, 5분
US$0.0025 */ 1K tokens*
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5
#### 요청 길이별 가격 · OpenAI Responses
| 요청 크기 (토큰) | 입력 | 출력 | 캐시 읽기 | 캐시 쓰기 | 5분 캐시 | 1시간 캐시 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 요청 크기 (토큰)(0; 272,000\] | 입력US$0.002 | 출력US$0.01 | 캐시 읽기US$0.0002 | 캐시 쓰기US$0.0025 | 5분 캐시US$0.0025 | 1시간 캐시기본 요율: — |
| 요청 크기 (토큰)(272,000; ∞) | 입력US$0.004 | 출력US$0.015 | 캐시 읽기US$0.0004 | 캐시 쓰기US$0.005 | 5분 캐시US$0.005 | 1시간 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
#### 참조 요금 상세 정보
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
모델 참조 요금표
#### 설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
### 요청 예제
#### Ailoot · OpenAI Responses
텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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
```
```bash
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-sol", "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
```
```python
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-sol", 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"))
```
```js
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-sol", 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);
```
```python
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-sol", 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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
OpenAI /`gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`messages[].content`
**텍스트 + 이미지**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text, image |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |
수명 주기: `exact retained published method`
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
### 요금
#### Ailoot 메서드 요금
입력
US$0.002 */ 1K*
출력
US$0.01 */ 1K*
캐시 읽기
US$0.0002 */ 1K*
캐시 쓰기
US$0.0025 */ 1K*
캐시 쓰기, 5분
US$0.0025 */ 1K tokens*
fast 배율
×2
flex 배율
×0.5
#### 요청 길이별 가격 · OpenAI Chat
| 요청 크기 (토큰) | 입력 | 출력 | 캐시 읽기 | 캐시 쓰기 | 5분 캐시 | 1시간 캐시 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 요청 크기 (토큰)(0; 272,000\] | 입력US$0.002 | 출력US$0.01 | 캐시 읽기US$0.0002 | 캐시 쓰기US$0.0025 | 5분 캐시US$0.0025 | 1시간 캐시기본 요율: — |
| 요청 크기 (토큰)(272,000; ∞) | 입력US$0.004 | 출력US$0.015 | 캐시 읽기US$0.0004 | 캐시 쓰기US$0.005 | 5분 캐시US$0.005 | 1시간 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
#### 참조 요금 상세 정보
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
모델 참조 요금표
#### 설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Responses · 요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
### 요청 예제
#### Ailoot · OpenAI Chat
텍스트 예제입력, 이미지Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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
```
```python
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-sol",
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"))
```
```js
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-sol",
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);
```
```python
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-sol',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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
OpenAI /`gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`messages[].content`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`control_scope` | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |
메서드 별칭: `/chat/completions`
수명 주기: `synchronous_or_streamed`
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
### 요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음
표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음
표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대
표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간
표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gpt-6-sol","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
```
```python
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-sol", 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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
OpenAI /`gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF-8 텍스트
`messages[].content 문자열`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: `synchronous_or_streamed`
### 요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음
표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음
표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대
표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간
표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
```json
{
"model": "gpt-6-sol",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-sol', '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
```
```python
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-sol', '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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `gpt-6-sol`
[`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
OpenAI /`gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 조건: 각 요청에 실제 대화 이력을 다시 포함하세요. | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`input text or input_text part`
**텍스트 + 이미지**
`{type:input_image,image_url}`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · OpenAI Responses
최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
```json
{
"model": "gpt-6-sol",
"input": [
{
"content": "Hello, how are you?",
"role": "user",
"type": "message"
}
]
}
```
```bash
set -eu
: "${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-sol', '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
```
```python
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-sol', '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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-sol`
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat)
OpenAI /`openai/gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`modalities` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
| 필드`provider` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
| 필드`cache_control.ttl` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`messages[].content`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 매개변수`control_scope` | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |
수명 주기: `synchronous_or_streamed`
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
### 요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음
표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음
표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 최대
표준 요금 추론 수준이 최대인 경우
추론 수준 · 중간
표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKPython 스트리밍
```bash
set -eu
: "${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-sol", "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
```
```python
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-sol',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"))
```
```python
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-sol',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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=chat), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-sol`
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages)
OpenAI /`openai/gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`messages[].content 또는 type=text 블록`
**텍스트 + 이미지**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
```json
{
"model": "openai/gpt-6-sol",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
]
}
```
```bash
set -eu
: "${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-sol', '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
```
```python
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-sol', '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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=messages), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-sol`
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses)
OpenAI /`openai/gpt-6-sol`
모델 ID
- `gpt-6-sol`
- `openai/gpt-6-sol`
### 시작하기
GPT-6 Sol은 복잡한 프로그래밍과 여러 단계의 도구 과제를 위한 모델입니다. 텍스트와 이미지를 처리하며 추론 깊이를 설정할 수 있습니다.
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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-6-sol | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 조건: 각 요청에 실제 대화 이력을 다시 포함하세요. | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
입력 자료 조합
**텍스트** · UTF8 텍스트
`입력 텍스트 또는 input_text 파트`
**텍스트 + 이미지**
`{type:input_image,image_url}`
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 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.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.004** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.02** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.005** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.008** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0008** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)
### 요청 예제
#### Ailoot Ultra · OpenAI Responses
최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
```json
{
"model": "openai/gpt-6-sol",
"input": [
{
"content": "Hello, how are you?",
"role": "user",
"type": "message"
}
]
}
```
```bash
set -eu
: "${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-sol', '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
```
```python
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-sol', '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
| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
### 별칭
#### 모델 별칭
Ailoot [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses)
#### 메서드 경로 별칭
`/chat/completions`
#### 관련 호출용 ID
[`openai/gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Core&caller=gpt-6-sol&fmt=responses), [`gpt-6-sol`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fgpt-6-sol&route=Ultra&caller=gpt-6-sol&fmt=responses)
FAQ · OpenAI: GPT-6 Sol
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
`POST /v1/messages` · `gpt-6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `gpt-6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gpt-6-sol`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/responses` · `gpt-6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-sol`: `text` → `text`
요청은 어떤 필드를 사용하나요?
`POST /v1/messages` · `gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `gpt-6-sol`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/responses` · `gpt-6-sol`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-sol`: `model`, `input`, `instructions`, `stream`
어떤 제한이 적용되나요?
`POST /v1/messages` · `gpt-6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `gpt-6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `ctx`: `1050000`; `max_out`: `128000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gpt-6-sol`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-sol`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-sol`: `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1`
Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.
## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오
회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.
## 할인받아 토큰을 구매하세요.
정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.
구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.
[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)
## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.
Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.
상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.
[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)
## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오
Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.
회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.
Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.