Phi-4는 텍스트 생성을 위한 Microsoft Research의 140억 매개변수 밀집형 디코더 전용 트랜스포머입니다. 비교적 소형인 모델에서 고품질 학습 자료와 고급 추론에 개발 초점을 둡니다. 텍스트를 받아 채팅 형식 프롬프트에 가장 잘 맞으며 텍스트 답변, 설명, 코드를 생성합니다. 정확한 Phi-4 에디션은 후속 reasoning, mini, 멀티모달 릴리스와 구분됩니다.
제조사는 품질 필터를 거친 공개 문서와 코드, 새로 만든 합성 교육 데이터, 확보한 학술 서적, 질의응답 데이터셋을 결합합니다. 합성 자료는 수학, 코딩, 상식 추론, 일반 지식을 가르칩니다. 이후 지도 미세 조정과 직접 선호 최적화로 지시 준수와 응답 동작을 개선합니다.
제조사는 주로 영어를 사용하는 메모리 또는 연산 제약이 있는 애플리케이션, 대화형 응답이 필요한 애플리케이션, 추론 또는 논리 작업의 구성요소로 Phi-4를 제시합니다. 작업의 전체 조건과 답변에 필요한 원문 정보를 제공하세요. 수학 문제에는 변수, 정의역 제약, 결과 형태를 정의하고, 설명에는 독자와 연결해야 할 개념을 지정하세요.
유용한 요청은 “이 조건들을 비교하고 제안된 풀이가 각 조건을 만족하는지 확인하며 첫 실패를 설명하세요. 결론을 내리기 전에 누락된 정보를 명시하세요”입니다. 출처 기반 질문에서는 구절에 이름을 붙이고 각 구절이 뒷받침하는 발견을 요청하세요. 결과에 영향을 주는 이름, 단위, 가정을 보존하도록 요청하세요.
긴 프롬프트에도 명확한 목적 하나가 있어야 합니다. 공개된 컨텍스트는 16K토큰이며, 지시, 원문 텍스트, 대화, 생성된 응답이 함께 포함됩니다. 입력에 관련 근거를 유지하고 최종 설명 공간을 확보하세요. 모델 카드의 생성 예산 예시는 설명용이며 별도의 범용 최대 답변 길이를 확정하지 않습니다.
Phi-4는 코드를 제안하고 함수를 설명하며 실패 입력을 추론할 수 있습니다. 구현, 기대 동작, 올바른 결과를 구분할 대표 사례를 제공하세요. 설명과 별도로 코드 결과물을 요청하고 유지해야 할 인터페이스를 지정하세요.
제조사는 코드 학습의 대부분이 Python, 특히 자주 사용하는 표준 라이브러리 패키지 중심이라고 밝힙니다. 다른 패키지나 다른 프로그래밍 언어를 사용할 때는 API를 주의 깊게 검증해야 합니다. 생성된 함수나 스크립트가 완전해 보인다고 실행된 것은 아닙니다. 의도한 환경에서 실행하고 실제 오류나 관찰을 사용해 결과를 수정하세요.
제조사의 프롬프트 표현은 시스템, 사용자, 어시스턴트 차례를 구분합니다. 시스템 지시로 역할이나 응답 문체를 정의할 수 있고 사용자 메시지에는 실제 문제를 담습니다. 후속 Phi 템플릿을 복사하거나 다른 에디션의 이미지 입력·도구 호출 기능을 가정하지 말고 정확한 모델 형식을 유지하세요.
Phi-4는 주로 영어로 학습했으며 다국어 모델을 목적으로 하지 않습니다. 다른 언어나 학습에서 덜 대표된 영어 변종에서는 성능이 낮을 수 있습니다. 기술 명칭의 정확한 표기를 제공하고, 학습 데이터의 적은 다국어 비중을 폭넓은 언어 지원으로 여기지 말고 작업에 필요한 언어로 답변을 평가하세요.
공개 데이터 학습의 기준 시점은 2024년 6월 및 그 이전입니다. 최신 정보나 출처가 중요한 주장에는 프롬프트에 권위 있는 자료를 제공하세요. Microsoft는 정렬 이후에도 부정확하거나 오래되거나 편향된 출력이 가능하다고 밝힙니다. 최종 답변을 문제 조건 및 출처와 대조해 검토하세요. 유용한 결과물은 가정과 뒷받침하는 근거가 명확한 텍스트 풀이, 설명, 코드 제안입니다.
", "aboutText": "Phi-4는 텍스트 생성을 위한 Microsoft Research의 140억 매개변수 밀집형 디코더 전용 트랜스포머입니다. 비교적 소형인 모델에서 고품질 학습 자료와 고급 추론에 개발 초점을 둡니다. 텍스트를 받아 채팅 형식 프롬프트에 가장 잘 맞으며 텍스트 답변, 설명, 코드를 생성합니다. 정확한 Phi-4 에디션은 후속 reasoning, mini, 멀티모달 릴리스와 구분됩니다.\n\n### 학습과 의도한 용도\n\n제조사는 품질 필터를 거친 공개 문서와 코드, 새로 만든 합성 교육 데이터, 확보한 학술 서적, 질의응답 데이터셋을 결합합니다. 합성 자료는 수학, 코딩, 상식 추론, 일반 지식을 가르칩니다. 이후 지도 미세 조정과 직접 선호 최적화로 지시 준수와 응답 동작을 개선합니다.\n\n제조사는 주로 영어를 사용하는 메모리 또는 연산 제약이 있는 애플리케이션, 대화형 응답이 필요한 애플리케이션, 추론 또는 논리 작업의 구성요소로 Phi-4를 제시합니다. 작업의 전체 조건과 답변에 필요한 원문 정보를 제공하세요. 수학 문제에는 변수, 정의역 제약, 결과 형태를 정의하고, 설명에는 독자와 연결해야 할 개념을 지정하세요.\n\n### 명확한 문제에서 추론하기\n\n유용한 요청은 “이 조건들을 비교하고 제안된 풀이가 각 조건을 만족하는지 확인하며 첫 실패를 설명하세요. 결론을 내리기 전에 누락된 정보를 명시하세요”입니다. 출처 기반 질문에서는 구절에 이름을 붙이고 각 구절이 뒷받침하는 발견을 요청하세요. 결과에 영향을 주는 이름, 단위, 가정을 보존하도록 요청하세요.\n\n긴 프롬프트에도 명확한 목적 하나가 있어야 합니다. 공개된 컨텍스트는 16K토큰이며, 지시, 원문 텍스트, 대화, 생성된 응답이 함께 포함됩니다. 입력에 관련 근거를 유지하고 최종 설명 공간을 확보하세요. 모델 카드의 생성 예산 예시는 설명용이며 별도의 범용 최대 답변 길이를 확정하지 않습니다.\n\n### 코딩 지원\n\nPhi-4는 코드를 제안하고 함수를 설명하며 실패 입력을 추론할 수 있습니다. 구현, 기대 동작, 올바른 결과를 구분할 대표 사례를 제공하세요. 설명과 별도로 코드 결과물을 요청하고 유지해야 할 인터페이스를 지정하세요.\n\n제조사는 코드 학습의 대부분이 Python, 특히 자주 사용하는 표준 라이브러리 패키지 중심이라고 밝힙니다. 다른 패키지나 다른 프로그래밍 언어를 사용할 때는 API를 주의 깊게 검증해야 합니다. 생성된 함수나 스크립트가 완전해 보인다고 실행된 것은 아닙니다. 의도한 환경에서 실행하고 실제 오류나 관찰을 사용해 결과를 수정하세요.\n\n### 채팅 형식과 언어\n\n제조사의 프롬프트 표현은 시스템, 사용자, 어시스턴트 차례를 구분합니다. 시스템 지시로 역할이나 응답 문체를 정의할 수 있고 사용자 메시지에는 실제 문제를 담습니다. 후속 Phi 템플릿을 복사하거나 다른 에디션의 이미지 입력·도구 호출 기능을 가정하지 말고 정확한 모델 형식을 유지하세요.\n\nPhi-4는 주로 영어로 학습했으며 다국어 모델을 목적으로 하지 않습니다. 다른 언어나 학습에서 덜 대표된 영어 변종에서는 성능이 낮을 수 있습니다. 기술 명칭의 정확한 표기를 제공하고, 학습 데이터의 적은 다국어 비중을 폭넓은 언어 지원으로 여기지 말고 작업에 필요한 언어로 답변을 평가하세요.\n\n### 신뢰성의 경계\n\n공개 데이터 학습의 기준 시점은 2024년 6월 및 그 이전입니다. 최신 정보나 출처가 중요한 주장에는 프롬프트에 권위 있는 자료를 제공하세요. Microsoft는 정렬 이후에도 부정확하거나 오래되거나 편향된 출력이 가능하다고 밝힙니다. 최종 답변을 문제 조건 및 출처와 대조해 검토하세요. 유용한 결과물은 가정과 뒷받침하는 근거가 명확한 텍스트 풀이, 설명, 코드 제안입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Check a proposed batch size\n\nA machine makes exactly 12 parts per batch. A supervisor proposes five batches to supply 67 parts and says there will be three spare. Check the proposal using whole batches only. Give the first incorrect claim, the minimum sufficient batch count and the resulting spare-part count. Show the arithmetic briefly.A concise numerical check identifying the failing claim, sufficient batches and surplus.The calculation must use whole batches and meet the 67-part requirement.microsoft/phi-4Phi-4는 영어 추론, 수학, 코딩 지원을 위한 Microsoft Research의 14B 텍스트 모델입니다. 16K 컨텍스트와 채팅 중심 지시 형식을 사용하며, 완전한 문제 설명과 제공된 텍스트로 설명 및 코드 제안을 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Phi-4는 텍스트 생성을 위한 Microsoft Research의 140억 매개변수 밀집형 디코더 전용 트랜스포머입니다. 비교적 소형인 모델에서 고품질 학습 자료와 고급 추론에 개발 초점을 둡니다. 텍스트를 받아 채팅 형식 프롬프트에 가장 잘 맞으며 텍스트 답변, 설명, 코드를 생성합니다. 정확한 Phi-4 에디션은 후속 reasoning, mini, 멀티모달 릴리스와 구분됩니다.
제조사는 품질 필터를 거친 공개 문서와 코드, 새로 만든 합성 교육 데이터, 확보한 학술 서적, 질의응답 데이터셋을 결합합니다. 합성 자료는 수학, 코딩, 상식 추론, 일반 지식을 가르칩니다. 이후 지도 미세 조정과 직접 선호 최적화로 지시 준수와 응답 동작을 개선합니다.
제조사는 주로 영어를 사용하는 메모리 또는 연산 제약이 있는 애플리케이션, 대화형 응답이 필요한 애플리케이션, 추론 또는 논리 작업의 구성요소로 Phi-4를 제시합니다. 작업의 전체 조건과 답변에 필요한 원문 정보를 제공하세요. 수학 문제에는 변수, 정의역 제약, 결과 형태를 정의하고, 설명에는 독자와 연결해야 할 개념을 지정하세요.
유용한 요청은 “이 조건들을 비교하고 제안된 풀이가 각 조건을 만족하는지 확인하며 첫 실패를 설명하세요. 결론을 내리기 전에 누락된 정보를 명시하세요”입니다. 출처 기반 질문에서는 구절에 이름을 붙이고 각 구절이 뒷받침하는 발견을 요청하세요. 결과에 영향을 주는 이름, 단위, 가정을 보존하도록 요청하세요.
긴 프롬프트에도 명확한 목적 하나가 있어야 합니다. 공개된 컨텍스트는 16K토큰이며, 지시, 원문 텍스트, 대화, 생성된 응답이 함께 포함됩니다. 입력에 관련 근거를 유지하고 최종 설명 공간을 확보하세요. 모델 카드의 생성 예산 예시는 설명용이며 별도의 범용 최대 답변 길이를 확정하지 않습니다.
Phi-4는 코드를 제안하고 함수를 설명하며 실패 입력을 추론할 수 있습니다. 구현, 기대 동작, 올바른 결과를 구분할 대표 사례를 제공하세요. 설명과 별도로 코드 결과물을 요청하고 유지해야 할 인터페이스를 지정하세요.
제조사는 코드 학습의 대부분이 Python, 특히 자주 사용하는 표준 라이브러리 패키지 중심이라고 밝힙니다. 다른 패키지나 다른 프로그래밍 언어를 사용할 때는 API를 주의 깊게 검증해야 합니다. 생성된 함수나 스크립트가 완전해 보인다고 실행된 것은 아닙니다. 의도한 환경에서 실행하고 실제 오류나 관찰을 사용해 결과를 수정하세요.
제조사의 프롬프트 표현은 시스템, 사용자, 어시스턴트 차례를 구분합니다. 시스템 지시로 역할이나 응답 문체를 정의할 수 있고 사용자 메시지에는 실제 문제를 담습니다. 후속 Phi 템플릿을 복사하거나 다른 에디션의 이미지 입력·도구 호출 기능을 가정하지 말고 정확한 모델 형식을 유지하세요.
Phi-4는 주로 영어로 학습했으며 다국어 모델을 목적으로 하지 않습니다. 다른 언어나 학습에서 덜 대표된 영어 변종에서는 성능이 낮을 수 있습니다. 기술 명칭의 정확한 표기를 제공하고, 학습 데이터의 적은 다국어 비중을 폭넓은 언어 지원으로 여기지 말고 작업에 필요한 언어로 답변을 평가하세요.
공개 데이터 학습의 기준 시점은 2024년 6월 및 그 이전입니다. 최신 정보나 출처가 중요한 주장에는 프롬프트에 권위 있는 자료를 제공하세요. Microsoft는 정렬 이후에도 부정확하거나 오래되거나 편향된 출력이 가능하다고 밝힙니다. 최종 답변을 문제 조건 및 출처와 대조해 검토하세요. 유용한 결과물은 가정과 뒷받침하는 근거가 명확한 텍스트 풀이, 설명, 코드 제안입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 microsoft/phi-4 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
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 $0.00014 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 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 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00014 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "microsoft/phi-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='microsoft/phi-4',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='microsoft/phi-4',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra microsoft/phi-4
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
microsoft/phi-4Phi-4는 영어 추론, 수학, 코딩 지원을 위한 Microsoft Research의 14B 텍스트 모델입니다. 16K 컨텍스트와 채팅 중심 지시 형식을 사용하며, 완전한 문제 설명과 제공된 텍스트로 설명 및 코드 제안을 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Phi-4는 텍스트 생성을 위한 Microsoft Research의 140억 매개변수 밀집형 디코더 전용 트랜스포머입니다. 비교적 소형인 모델에서 고품질 학습 자료와 고급 추론에 개발 초점을 둡니다. 텍스트를 받아 채팅 형식 프롬프트에 가장 잘 맞으며 텍스트 답변, 설명, 코드를 생성합니다. 정확한 Phi-4 에디션은 후속 reasoning, mini, 멀티모달 릴리스와 구분됩니다.
제조사는 품질 필터를 거친 공개 문서와 코드, 새로 만든 합성 교육 데이터, 확보한 학술 서적, 질의응답 데이터셋을 결합합니다. 합성 자료는 수학, 코딩, 상식 추론, 일반 지식을 가르칩니다. 이후 지도 미세 조정과 직접 선호 최적화로 지시 준수와 응답 동작을 개선합니다.
제조사는 주로 영어를 사용하는 메모리 또는 연산 제약이 있는 애플리케이션, 대화형 응답이 필요한 애플리케이션, 추론 또는 논리 작업의 구성요소로 Phi-4를 제시합니다. 작업의 전체 조건과 답변에 필요한 원문 정보를 제공하세요. 수학 문제에는 변수, 정의역 제약, 결과 형태를 정의하고, 설명에는 독자와 연결해야 할 개념을 지정하세요.
유용한 요청은 “이 조건들을 비교하고 제안된 풀이가 각 조건을 만족하는지 확인하며 첫 실패를 설명하세요. 결론을 내리기 전에 누락된 정보를 명시하세요”입니다. 출처 기반 질문에서는 구절에 이름을 붙이고 각 구절이 뒷받침하는 발견을 요청하세요. 결과에 영향을 주는 이름, 단위, 가정을 보존하도록 요청하세요.
긴 프롬프트에도 명확한 목적 하나가 있어야 합니다. 공개된 컨텍스트는 16K토큰이며, 지시, 원문 텍스트, 대화, 생성된 응답이 함께 포함됩니다. 입력에 관련 근거를 유지하고 최종 설명 공간을 확보하세요. 모델 카드의 생성 예산 예시는 설명용이며 별도의 범용 최대 답변 길이를 확정하지 않습니다.
Phi-4는 코드를 제안하고 함수를 설명하며 실패 입력을 추론할 수 있습니다. 구현, 기대 동작, 올바른 결과를 구분할 대표 사례를 제공하세요. 설명과 별도로 코드 결과물을 요청하고 유지해야 할 인터페이스를 지정하세요.
제조사는 코드 학습의 대부분이 Python, 특히 자주 사용하는 표준 라이브러리 패키지 중심이라고 밝힙니다. 다른 패키지나 다른 프로그래밍 언어를 사용할 때는 API를 주의 깊게 검증해야 합니다. 생성된 함수나 스크립트가 완전해 보인다고 실행된 것은 아닙니다. 의도한 환경에서 실행하고 실제 오류나 관찰을 사용해 결과를 수정하세요.
제조사의 프롬프트 표현은 시스템, 사용자, 어시스턴트 차례를 구분합니다. 시스템 지시로 역할이나 응답 문체를 정의할 수 있고 사용자 메시지에는 실제 문제를 담습니다. 후속 Phi 템플릿을 복사하거나 다른 에디션의 이미지 입력·도구 호출 기능을 가정하지 말고 정확한 모델 형식을 유지하세요.
Phi-4는 주로 영어로 학습했으며 다국어 모델을 목적으로 하지 않습니다. 다른 언어나 학습에서 덜 대표된 영어 변종에서는 성능이 낮을 수 있습니다. 기술 명칭의 정확한 표기를 제공하고, 학습 데이터의 적은 다국어 비중을 폭넓은 언어 지원으로 여기지 말고 작업에 필요한 언어로 답변을 평가하세요.
공개 데이터 학습의 기준 시점은 2024년 6월 및 그 이전입니다. 최신 정보나 출처가 중요한 주장에는 프롬프트에 권위 있는 자료를 제공하세요. Microsoft는 정렬 이후에도 부정확하거나 오래되거나 편향된 출력이 가능하다고 밝힙니다. 최종 답변을 문제 조건 및 출처와 대조해 검토하세요. 유용한 결과물은 가정과 뒷받침하는 근거가 명확한 텍스트 풀이, 설명, 코드 제안입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 microsoft/phi-4 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
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 $0.00014 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 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 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00014 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "microsoft/phi-4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'microsoft/phi-4', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'microsoft/phi-4', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra microsoft/phi-4
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Check a proposed batch size\n\nA machine makes exactly 12 parts per batch. A supervisor proposes five batches to supply 67 parts and says there will be three spare. Check the proposal using whole batches only. Give the first incorrect claim, the minimum sufficient batch count and the resulting spare-part count. Show the arithmetic briefly.A concise numerical check identifying the failing claim, sufficient batches and surplus.The calculation must use whole batches and meet the 67-part requirement.