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장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

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실제 활용 과제

영어 기술 예제

Review a multi-step import design\n\nReview this CSV-import plan: parse rows, insert records, then validate required email fields. Requirement: one invalid row must reject the entire import, with no new records left behind. Propose a corrected sequence, explain transaction boundaries, and list tests for a valid batch, one invalid row and a database failure. Use framework-neutral pseudocode.

예상 결과

A corrected import sequence and three test specifications distinguishing validation failure from persistence failure.

결과 확인

Neither an invalid row nor a failed database write leaves a partially imported batch.

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SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_block[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`system`	유형`string\|content_block[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop_sequences`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].input_schema`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.budget_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`output_config.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`metadata`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`cache_control`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content 또는 type=text 블록

텍스트 + 이미지

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

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · Anthropic Messages

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Anthropic Messages

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

import anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n    model="grok-4.6",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\n

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n  model: "grok-4.6",\n  max_tokens: 1024,\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(msg);\n

import anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='grok-4.6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_message()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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\".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == 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const raw = Buffer.from(encoded, \"base64\");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? \"png\" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? \"jpg\" : raw.subarray(0,4).toString()===\"RIFF\" && raw.subarray(8,12).toString()===\"WEBP\" ? \"webp\" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log(\"Saved\", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log(\"Content\", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log(\"Choice\", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log(\"Output\", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === \"image_generation_call\" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || \"bin\", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of 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sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python streaming · complete final message", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 2, "input": [ "text", "image" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": 500000, "max_tool_calls": null, "out": 6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "pricing_profiles": [ { "dimensions": {}, "label": "Core", "units": [ { "amount": 2, "amount_unit": "usd_per_million_tokens", "key": "in", "label": "Input", "side": "in" }, { "amount": 6, "amount_unit": 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•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6	기본값—
필드`input`	유형`string\|input_item[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 message, reasoning, function_call, function_call_output	기본값—
필드`input[].content`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요	기본값—
필드`input[].output`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output	기본값—
필드`max_output_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.summary`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.verbosity`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`include`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`store`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`previous_response_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_key`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

입력 텍스트 또는 input_text 파트

텍스트 + 이미지

{type:input_image,image_url}

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · OpenAI Responses

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Responses

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="grok-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "grok-4.6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="grok-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_response()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

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

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

텍스트 + 이미지

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

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · OpenAI Chat

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n    model="grok-4.6",\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n  model: "grok-4.6",\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='grok-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "grok-4.6", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "grok-4.6", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|chat|/v1/chat/completions|grok-4.6", "ordinal": 2, "rawMethod": { "cache_read": 0.5, "cache_write": 0, "cache_write_1h": 0, "cache_write_5m": 0, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 텍스트" }, { "availability": "Exact model input declaration and selected Source bridge required", "file_id_workflow": "No Ailoot upload/file-ID endpoint is introduced by this feed.", "mode": "text_plus_image", "representation": "{type:image_url,image_url:{url,detail}}" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "grok-4.6" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, 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raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? \"png\" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? \"jpg\" : raw.subarray(0,4).toString()===\"RIFF\" && raw.subarray(8,12).toString()===\"WEBP\" ? \"webp\" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log(\"Saved\", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log(\"Content\", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log(\"Choice\", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log(\"Output\", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === \"image_generation_call\" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || \"bin\", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log(\"Candidate/part\", 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•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

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 grok-4.6	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 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"grok-4.6","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="grok-4.6", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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} }, { "html": "

•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

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 grok-4.6	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 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "grok-4.6",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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

•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6-latest

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6-latest	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_block[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`system`	유형`string\|content_block[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop_sequences`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].input_schema`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.budget_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`output_config.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`metadata`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`cache_control`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content 또는 type=text 블록

텍스트 + 이미지

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

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · Anthropic Messages

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Anthropic Messages

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

import anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n    model="grok-4.6-latest",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\n

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n  model: "grok-4.6-latest",\n  max_tokens: 1024,\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(msg);\n

import anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='grok-4.6-latest',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_message()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if 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=> {\n const raw = Buffer.from(encoded, \"base64\");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? \"png\" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? \"jpg\" : raw.subarray(0,4).toString()===\"RIFF\" && raw.subarray(8,12).toString()===\"WEBP\" ? \"webp\" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log(\"Saved\", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log(\"Content\", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log(\"Choice\", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log(\"Output\", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === \"image_generation_call\" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || \"bin\", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log(\"Candidate/part\", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"})[mime] || \"bin\";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\n", "label": "Node.js · retained SDK call", "language": "js" }, { "code": "import anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url=\"https://api.ailoot.ai\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, 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sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python streaming · complete final message", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 2, "input": [ "text", "image" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": 500000, "max_tool_calls": null, "out": 6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "pricing_profiles": [ { "dimensions": {}, "label": "Core", "units": [ { "amount": 2, "amount_unit": "usd_per_million_tokens", "key": "in", "label": "Input", "side": "in" }, { "amount": 6, "amount_unit": 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•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6-latest

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6-latest	기본값—
필드`input`	유형`string\|input_item[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 message, reasoning, function_call, function_call_output	기본값—
필드`input[].content`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`input[].call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output. 실제 반환된 call_id를 유지하세요	기본값—
필드`input[].output`	유형`string\|content_part[]`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: function_call_output	기본값—
필드`max_output_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning.summary`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`text.verbosity`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`include`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`store`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`previous_response_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_key`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

입력 텍스트 또는 input_text 파트

텍스트 + 이미지

{type:input_image,image_url}

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · OpenAI Responses

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Responses

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="grok-4.6-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "grok-4.6-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="grok-4.6-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_response()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

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

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

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•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /grok-4.6-latest

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 500,000 tokens
최대 출력: 500,000 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 grok-4.6-latest	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

텍스트 + 이미지

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

메서드 매개변수와 수명 주기

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

수명 주기: exact retained published method

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

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.006 / 1K
캐시 읽기: US$0.0005 / 1K
캐시 쓰기: US$0.00 / 1K
캐시 쓰기, 5분: US$0.00 / 1K tokens
캐시 쓰기, 1시간: US$0.00 / 1K tokens

요청 길이별 가격 · OpenAI Chat

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.006	캐시 읽기US$0.0005	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.001	캐시 쓰기US$0.00	5분 캐시US$0.00	1시간 캐시US$0.00

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

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

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

모델 참조 요금표

설정별 가격

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

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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.6-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n    model="grok-4.6-latest",\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\n

import OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n  model: "grok-4.6-latest",\n  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n  };\n  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n  }\n  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n      const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n      if (blob?.data) {\n        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsaveResult(resp);\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='grok-4.6-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · 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 grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "grok-4.6-latest", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "grok-4.6-latest", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|chat|/v1/chat/completions|grok-4.6-latest", "ordinal": 7, "rawMethod": { "cache_read": 0.5, "cache_write": 0, "cache_write_1h": 0, "cache_write_5m": 0, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 텍스트" }, { "availability": "Exact model input declaration and selected Source bridge required", "file_id_workflow": "No Ailoot upload/file-ID endpoint is introduced by this feed.", "mode": "text_plus_image", "representation": "{type:image_url,image_url:{url,detail}}" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "grok-4.6-latest" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, 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•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /x-ai/grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

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 x-ai/grok-4.6	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 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "x-ai/grok-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='x-ai/grok-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='x-ai/grok-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "x-ai/grok-4.6", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "x-ai/grok-4.6", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|x-ai%2Fgrok-4.6", "ordinal": 8, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 1, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. 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"billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

•

SpaceXAI: Grok 4.6

SpaceXAI /x-ai/grok-4.6

모델 ID

시작하기

Grok 4.6는 코드, 연구, 인터랙티브 프로젝트의 장기 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, 500 000토큰의 컨텍스트와 네 가지 추론 수준을 지원합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

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

장기간의 프로젝트 작업

Grok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.

학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.

인터랙티브 및 시각적 프로젝트

모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.

입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 500 000토큰이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.

숙고 깊이

low, medium, high, xhigh를 사용할 수 있으며 기본값은 high입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. xhigh는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.

추론을 완전히 끌 수는 없습니다. presencePenalty, frequencyPenalty, stop은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.

작업 과정에 연결하기

Grok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.

구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. JSON이나 자체 스키마의 JSON을 요청할 수 있습니다. 자료형, 중첩 객체, 배열, 열거형을 지원합니다. 복잡한 스키마 조건에서는 한 번의 생성만으로 충분하지 않습니다. 구조적으로 보장되지 않는 제한은 애플리케이션이 검증합니다.

모델의 주요 활용 사례는 분석, 코드, 피드백을 결합해 복잡한 과제의 의미 있는 작업을 이어가는 것입니다. 전체 과정은 모델 응답과 연결된 도구의 작업으로 구성됩니다.

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 x-ai/grok-4.6	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 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
추론 수준 · xhigh: 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "x-ai/grok-4.6",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'x-ai/grok-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'x-ai/grok-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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

응답 필드

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

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot grok-4.6, grok-4.6-latest
Ailoot Ultra grok-4.6, x-ai/grok-4.6

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

x-ai/grok-4.6, grok-4.6-latest, grok-4.6, grok-4.6

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "x-ai/grok-4.6", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "x-ai/grok-4.6", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|x-ai%2Fgrok-4.6", "ordinal": 9, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 1, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "x-ai/grok-4.6", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content 문자열", "required_material": "UTF-8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "x-ai/grok-4.6" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "x-ai/grok-4.6" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "x-ai/grok-4.6", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. 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실제 활용 과제

영어 기술 예제

Review a multi-step import design\n\nReview this CSV-import plan: parse rows, insert records, then validate required email fields. Requirement: one invalid row must reject the entire import, with no new records left behind. Propose a corrected sequence, explain transaction boundaries, and list tests for a valid batch, one invalid row and a database failure. Use framework-neutral pseudocode.

예상 결과

A corrected import sequence and three test specifications distinguishing validation failure from persistence failure.

결과 확인

Neither an invalid row nor a failed database write leaves a partially imported batch.

", "practicalText": "실제 활용 과제 영어 기술 예제 Review a multi-step import design Review this CSV-import plan: parse rows, insert records, then validate required email fields. Requirement: one invalid row must reject the entire import, with no new records left behind. Propose a corrected sequence, explain transaction boundaries, and list tests for a valid batch, one invalid row and a database failure. Use framework-neutral pseudocode. 예상 결과 A corrected import sequence and three test specifications distinguishing validation failure from persistence failure. 결과 확인 Neither an invalid row nor a failed database write leaves a partially imported batch.", "rawModel": { "about": "### 장기간의 프로젝트 작업\n\nGrok 4.6는 주제 조사, 자료 분석, 코드베이스 작업, 애플리케이션 생성처럼 여러 단계에 걸쳐 이어지는 과제에 초점을 맞춥니다. xAI 사례에서 모델은 익숙하지 않은 분야를 조사하고, 프로젝트 구조를 정하며, 주요 상호작용을 구현하고 피드백 이후 결과를 개선합니다.\n\n학습에는 프로그래밍과 지식 작업 과제, 웹 개발, 계산 커널 최적화, 자동화 설계를 위한 전문 환경이 사용되었습니다. 장기 과정에서 개발사는 다음 단계로 넘어가기 전에 완료한 작업을 자체 검증하는 능력을 명시합니다.\n\n### 인터랙티브 및 시각적 프로젝트\n\n모델은 제품의 일반적인 아이디어를 첫 작동 버전으로 바꾸고, 애플리케이션의 구조와 시각 언어를 정한 뒤 반복해서 개선할 수 있습니다. 이는 코드와 결과의 텍스트 설명을 사용하는 작업입니다. 실행, 보기, 파일 변경에는 애플리케이션의 적절한 도구가 필요합니다.\n\n입력은 **텍스트와 이미지**, 출력은 **텍스트**를 지원합니다. 하나의 컨텍스트에는 최대 **500 000토큰**이 들어갑니다. 시각 자료를 질문과 함께 사용할 수 있습니다. 이 텍스트 모델은 별도의 이미지나 동영상을 만들지 않습니다.\n\n### 숙고 깊이\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`를 사용할 수 있으며 기본값은 `high`입니다. 낮은 깊이는 간단한 에이전트 작업, 중간 깊이는 데이터 분석과 긴 자료, 높은 깊이는 복잡한 논리 과제에 적합합니다. `xhigh`는 가장 어려운 과제에 더 많은 노력을 배정하며, xAI에 따르면 지연 시간을 늘립니다.\n\n추론을 완전히 끌 수는 없습니다. `presencePenalty`, `frequencyPenalty`, `stop`은 이런 유형의 모델에 사용하지 않습니다. 컨텍스트 크기와 선택한 숙고 깊이는 서로 다른 특성입니다. 큰 윈도 자체가 추론 모드를 정하지는 않습니다.\n\n### 작업 과정에 연결하기\n\nGrok 4.6는 함수 호출을 지원합니다. 모델은 하나의 응답에서 여러 작업을 요청할 수 있습니다. 코드는 이를 실행하고 결과를 반환하며 대화를 이어갑니다. 도구의 이름과 인수 스키마를 지정하고, 호출 선택을 자동으로 두거나 명시적으로 제어할 수 있습니다.\n\n구조화 응답은 문서에서 데이터를 추출하고 프로그램에 결과를 전달하는 데 적합합니다. 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IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, 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source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'x-ai/grok-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n 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