Morph V3 Large는 코드 병합을 위한 Morph의 특화 Fast Apply 모델이며 대형 변형은 더 까다로운 편집과 복잡한 다중 범위 리팩터링을 위해 제공됩니다. 작업 범위는 명확합니다. 전체 원본 파일과 제안된 업데이트를 결합해 완전히 병합된 파일을 반환합니다. 일반 계획 또는 코드 검색 모델과 구분되는 애플리케이션이나 코딩 에이전트의 편집 계층입니다.
제조사 형식에는 태그가 붙은 세 부분이 있습니다. code 부분은 전체 원본 파일을 담습니다. update 부분은 보존할 섹션의 마커를 포함한 편집 조각을 담습니다. 선택 사항인 instruction은 의도한 변경을 설명합니다. 원본과 업데이트를 구분하면 실제 존재하는 파일을 기준으로 편집을 해석할 수 있습니다.
실용적인 과제에서는 함수의 원래 구현과 유효성 검사를 추가하거나 블록 하나를 재구성하는 코드 조각을 함께 제공할 수 있습니다. 출력은 완전히 병합된 파일이어야 합니다. 변경된 코드는 의도한 위치에 있고 유지할 코드는 보존되며 편집 마커가 소스를 대신하여 남아 있어서는 안 됩니다. 그 결과를 원래 동작과 요청한 변경에 모두 대조하세요.
Morph의 기본 편집 규칙은 변경되지 않는 영역에 리터럴 마커 “// ... existing code ...”를 사용합니다. 제조사는 보존 마커를 생략하면 해당 섹션을 삭제하라는 의미라고 명시합니다. 이 구분은 안전한 업데이트 준비의 핵심입니다. 함수나 파일의 나머지를 유지해야 한다면 명시적으로 표시하고 삭제가 의도한 변경일 때는 콘텐츠를 의도적으로 제거하세요.
파일 하나의 여러 범위에 영향을 주는 리팩터링에서는 변경할 각 영역과 주변의 보존할 코드가 모호하지 않게 하세요. 안정적으로 유지할 인터페이스나 동작을 설명하세요. 예를 들어 “이 변경을 현재 파일에 적용하고 변경 없음으로 표시된 섹션을 유지하며 공개 시그니처를 보존하세요.”라고 지시할 수 있습니다. 모델은 업데이트를 병합하고 애플리케이션이 결과를 쓸지와 위치를 결정합니다.
제조사는 Fast 변형의 반응성보다 편집의 복잡성과 병합 충실도가 중요할 때 V3 Large를 권장합니다. 전체 파일 방식은 문자 그대로의 검색·치환 작업이 모호해질 수 있는 반복 코드 구조, 중첩 블록, 겹치는 편집 영역을 위해 설계되었습니다. 이는 여전히 코드 병합 작업이며 제안된 업데이트 자체의 논리적 정확성을 보장하지는 않습니다.
제조사 카탈로그에는 V3 Large의 컨텍스트가 262K로 명시되어 있습니다. 원본 파일, 업데이트, 지침, 병합 출력을 함께 배분하세요. 입력 용량이 크더라도 올바른 현재 파일을 제공해야 합니다. 이전 버전에 기반한 업데이트는 이미 있는 변경과 충돌할 수 있습니다.
문서화된 Fast Apply 워크플로는 생성 결과의 스트리밍을 지원합니다. 전체 응답으로 반환되든 여러 조각에서 누적되든 검토나 적용 전에 완전한 병합 산출물을 확보하세요. 의도한 편집이 포함되어 있고 보존할 섹션이 온전하며 무관한 코드가 사라지지 않았는지 확인하세요.
제조사는 모호하거나 충돌하는 업데이트가 의도한 변경 대신 최선 노력 방식의 병합을 만들 수 있다고 설명합니다. 구체적인 불일치에 맞춰 지침이나 코드 조각을 다듬고 새 결과를 동일한 현재 원본과 비교하세요. 컴파일, 동작 검사, 파일 쓰기는 주변 애플리케이션에 속합니다. 유용한 산출물은 원본 및 업데이트와 대조해 변경을 검토할 수 있는 완전히 병합된 코드입니다.
", "aboutText": "Morph V3 Large는 코드 병합을 위한 Morph의 특화 Fast Apply 모델이며 대형 변형은 더 까다로운 편집과 복잡한 다중 범위 리팩터링을 위해 제공됩니다. 작업 범위는 명확합니다. 전체 원본 파일과 제안된 업데이트를 결합해 완전히 병합된 파일을 반환합니다. 일반 계획 또는 코드 검색 모델과 구분되는 애플리케이션이나 코딩 에이전트의 편집 계층입니다.\n\n### 입력과 예상 출력\n\n제조사 형식에는 태그가 붙은 세 부분이 있습니다. code 부분은 전체 원본 파일을 담습니다. update 부분은 보존할 섹션의 마커를 포함한 편집 조각을 담습니다. 선택 사항인 instruction은 의도한 변경을 설명합니다. 원본과 업데이트를 구분하면 실제 존재하는 파일을 기준으로 편집을 해석할 수 있습니다.\n\n실용적인 과제에서는 함수의 원래 구현과 유효성 검사를 추가하거나 블록 하나를 재구성하는 코드 조각을 함께 제공할 수 있습니다. 출력은 완전히 병합된 파일이어야 합니다. 변경된 코드는 의도한 위치에 있고 유지할 코드는 보존되며 편집 마커가 소스를 대신하여 남아 있어서는 안 됩니다. 그 결과를 원래 동작과 요청한 변경에 모두 대조하세요.\n\n### 의도적으로 보존하고 삭제하기\n\nMorph의 기본 편집 규칙은 변경되지 않는 영역에 리터럴 마커 “// ... existing code ...”를 사용합니다. 제조사는 보존 마커를 생략하면 해당 섹션을 삭제하라는 의미라고 명시합니다. 이 구분은 안전한 업데이트 준비의 핵심입니다. 함수나 파일의 나머지를 유지해야 한다면 명시적으로 표시하고 삭제가 의도한 변경일 때는 콘텐츠를 의도적으로 제거하세요.\n\n파일 하나의 여러 범위에 영향을 주는 리팩터링에서는 변경할 각 영역과 주변의 보존할 코드가 모호하지 않게 하세요. 안정적으로 유지할 인터페이스나 동작을 설명하세요. 예를 들어 “이 변경을 현재 파일에 적용하고 변경 없음으로 표시된 섹션을 유지하며 공개 시그니처를 보존하세요.”라고 지시할 수 있습니다. 모델은 업데이트를 병합하고 애플리케이션이 결과를 쓸지와 위치를 결정합니다.\n\n### Large의 작업 역할\n\n제조사는 Fast 변형의 반응성보다 편집의 복잡성과 병합 충실도가 중요할 때 V3 Large를 권장합니다. 전체 파일 방식은 문자 그대로의 검색·치환 작업이 모호해질 수 있는 반복 코드 구조, 중첩 블록, 겹치는 편집 영역을 위해 설계되었습니다. 이는 여전히 코드 병합 작업이며 제안된 업데이트 자체의 논리적 정확성을 보장하지는 않습니다.\n\n제조사 카탈로그에는 V3 Large의 컨텍스트가 262K로 명시되어 있습니다. 원본 파일, 업데이트, 지침, 병합 출력을 함께 배분하세요. 입력 용량이 크더라도 올바른 현재 파일을 제공해야 합니다. 이전 버전에 기반한 업데이트는 이미 있는 변경과 충돌할 수 있습니다.\n\n### 검토와 적용\n\n문서화된 Fast Apply 워크플로는 생성 결과의 스트리밍을 지원합니다. 전체 응답으로 반환되든 여러 조각에서 누적되든 검토나 적용 전에 완전한 병합 산출물을 확보하세요. 의도한 편집이 포함되어 있고 보존할 섹션이 온전하며 무관한 코드가 사라지지 않았는지 확인하세요.\n\n제조사는 모호하거나 충돌하는 업데이트가 의도한 변경 대신 최선 노력 방식의 병합을 만들 수 있다고 설명합니다. 구체적인 불일치에 맞춰 지침이나 코드 조각을 다듬고 새 결과를 동일한 현재 원본과 비교하세요. 컴파일, 동작 검사, 파일 쓰기는 주변 애플리케이션에 속합니다. 유용한 산출물은 원본 및 업데이트와 대조해 변경을 검토할 수 있는 완전히 병합된 코드입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Merge a trimming change\n\n<instruction>Trim names inside normalize; preserve label unchanged. Return the complete merged JavaScript file.</instruction>\n<code>export function normalize(name) { return name; }\nexport function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }</code>\n<update>export function normalize(name) { return name.trim(); }\n// ... existing code ...</update>The complete merged JavaScript file containing both exported functions and no preservation-marker placeholder.Compare both functions against the original and update; verify only normalize changes.morph/morph-v3-largeMorph V3 Large는 복잡한 편집과 여러 범위의 리팩터링을 위한 특화 코드 병합 모델입니다. 전체 원본 파일과 보존 마커가 포함된 편집 조각을 입력받아 업데이트에서 명시적으로 유지하는 부분을 보존하면서 완전히 병합된 코드를 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Morph V3 Large는 코드 병합을 위한 Morph의 특화 Fast Apply 모델이며 대형 변형은 더 까다로운 편집과 복잡한 다중 범위 리팩터링을 위해 제공됩니다. 작업 범위는 명확합니다. 전체 원본 파일과 제안된 업데이트를 결합해 완전히 병합된 파일을 반환합니다. 일반 계획 또는 코드 검색 모델과 구분되는 애플리케이션이나 코딩 에이전트의 편집 계층입니다.
제조사 형식에는 태그가 붙은 세 부분이 있습니다. code 부분은 전체 원본 파일을 담습니다. update 부분은 보존할 섹션의 마커를 포함한 편집 조각을 담습니다. 선택 사항인 instruction은 의도한 변경을 설명합니다. 원본과 업데이트를 구분하면 실제 존재하는 파일을 기준으로 편집을 해석할 수 있습니다.
실용적인 과제에서는 함수의 원래 구현과 유효성 검사를 추가하거나 블록 하나를 재구성하는 코드 조각을 함께 제공할 수 있습니다. 출력은 완전히 병합된 파일이어야 합니다. 변경된 코드는 의도한 위치에 있고 유지할 코드는 보존되며 편집 마커가 소스를 대신하여 남아 있어서는 안 됩니다. 그 결과를 원래 동작과 요청한 변경에 모두 대조하세요.
Morph의 기본 편집 규칙은 변경되지 않는 영역에 리터럴 마커 “// ... existing code ...”를 사용합니다. 제조사는 보존 마커를 생략하면 해당 섹션을 삭제하라는 의미라고 명시합니다. 이 구분은 안전한 업데이트 준비의 핵심입니다. 함수나 파일의 나머지를 유지해야 한다면 명시적으로 표시하고 삭제가 의도한 변경일 때는 콘텐츠를 의도적으로 제거하세요.
파일 하나의 여러 범위에 영향을 주는 리팩터링에서는 변경할 각 영역과 주변의 보존할 코드가 모호하지 않게 하세요. 안정적으로 유지할 인터페이스나 동작을 설명하세요. 예를 들어 “이 변경을 현재 파일에 적용하고 변경 없음으로 표시된 섹션을 유지하며 공개 시그니처를 보존하세요.”라고 지시할 수 있습니다. 모델은 업데이트를 병합하고 애플리케이션이 결과를 쓸지와 위치를 결정합니다.
제조사는 Fast 변형의 반응성보다 편집의 복잡성과 병합 충실도가 중요할 때 V3 Large를 권장합니다. 전체 파일 방식은 문자 그대로의 검색·치환 작업이 모호해질 수 있는 반복 코드 구조, 중첩 블록, 겹치는 편집 영역을 위해 설계되었습니다. 이는 여전히 코드 병합 작업이며 제안된 업데이트 자체의 논리적 정확성을 보장하지는 않습니다.
제조사 카탈로그에는 V3 Large의 컨텍스트가 262K로 명시되어 있습니다. 원본 파일, 업데이트, 지침, 병합 출력을 함께 배분하세요. 입력 용량이 크더라도 올바른 현재 파일을 제공해야 합니다. 이전 버전에 기반한 업데이트는 이미 있는 변경과 충돌할 수 있습니다.
문서화된 Fast Apply 워크플로는 생성 결과의 스트리밍을 지원합니다. 전체 응답으로 반환되든 여러 조각에서 누적되든 검토나 적용 전에 완전한 병합 산출물을 확보하세요. 의도한 편집이 포함되어 있고 보존할 섹션이 온전하며 무관한 코드가 사라지지 않았는지 확인하세요.
제조사는 모호하거나 충돌하는 업데이트가 의도한 변경 대신 최선 노력 방식의 병합을 만들 수 있다고 설명합니다. 구체적인 불일치에 맞춰 지침이나 코드 조각을 다듬고 새 결과를 동일한 현재 원본과 비교하세요. 컴파일, 동작 검사, 파일 쓰기는 주변 애플리케이션에 속합니다. 유용한 산출물은 원본 및 업데이트와 대조해 변경을 검토할 수 있는 완전히 병합된 코드입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 morph/morph-v3-large | 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 $0.0018 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 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 $0.0018 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "morph/morph-v3-large", "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='morph/morph-v3-large',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='morph/morph-v3-large',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 morph/morph-v3-large
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
morph/morph-v3-largeMorph V3 Large는 복잡한 편집과 여러 범위의 리팩터링을 위한 특화 코드 병합 모델입니다. 전체 원본 파일과 보존 마커가 포함된 편집 조각을 입력받아 업데이트에서 명시적으로 유지하는 부분을 보존하면서 완전히 병합된 코드를 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Morph V3 Large는 코드 병합을 위한 Morph의 특화 Fast Apply 모델이며 대형 변형은 더 까다로운 편집과 복잡한 다중 범위 리팩터링을 위해 제공됩니다. 작업 범위는 명확합니다. 전체 원본 파일과 제안된 업데이트를 결합해 완전히 병합된 파일을 반환합니다. 일반 계획 또는 코드 검색 모델과 구분되는 애플리케이션이나 코딩 에이전트의 편집 계층입니다.
제조사 형식에는 태그가 붙은 세 부분이 있습니다. code 부분은 전체 원본 파일을 담습니다. update 부분은 보존할 섹션의 마커를 포함한 편집 조각을 담습니다. 선택 사항인 instruction은 의도한 변경을 설명합니다. 원본과 업데이트를 구분하면 실제 존재하는 파일을 기준으로 편집을 해석할 수 있습니다.
실용적인 과제에서는 함수의 원래 구현과 유효성 검사를 추가하거나 블록 하나를 재구성하는 코드 조각을 함께 제공할 수 있습니다. 출력은 완전히 병합된 파일이어야 합니다. 변경된 코드는 의도한 위치에 있고 유지할 코드는 보존되며 편집 마커가 소스를 대신하여 남아 있어서는 안 됩니다. 그 결과를 원래 동작과 요청한 변경에 모두 대조하세요.
Morph의 기본 편집 규칙은 변경되지 않는 영역에 리터럴 마커 “// ... existing code ...”를 사용합니다. 제조사는 보존 마커를 생략하면 해당 섹션을 삭제하라는 의미라고 명시합니다. 이 구분은 안전한 업데이트 준비의 핵심입니다. 함수나 파일의 나머지를 유지해야 한다면 명시적으로 표시하고 삭제가 의도한 변경일 때는 콘텐츠를 의도적으로 제거하세요.
파일 하나의 여러 범위에 영향을 주는 리팩터링에서는 변경할 각 영역과 주변의 보존할 코드가 모호하지 않게 하세요. 안정적으로 유지할 인터페이스나 동작을 설명하세요. 예를 들어 “이 변경을 현재 파일에 적용하고 변경 없음으로 표시된 섹션을 유지하며 공개 시그니처를 보존하세요.”라고 지시할 수 있습니다. 모델은 업데이트를 병합하고 애플리케이션이 결과를 쓸지와 위치를 결정합니다.
제조사는 Fast 변형의 반응성보다 편집의 복잡성과 병합 충실도가 중요할 때 V3 Large를 권장합니다. 전체 파일 방식은 문자 그대로의 검색·치환 작업이 모호해질 수 있는 반복 코드 구조, 중첩 블록, 겹치는 편집 영역을 위해 설계되었습니다. 이는 여전히 코드 병합 작업이며 제안된 업데이트 자체의 논리적 정확성을 보장하지는 않습니다.
제조사 카탈로그에는 V3 Large의 컨텍스트가 262K로 명시되어 있습니다. 원본 파일, 업데이트, 지침, 병합 출력을 함께 배분하세요. 입력 용량이 크더라도 올바른 현재 파일을 제공해야 합니다. 이전 버전에 기반한 업데이트는 이미 있는 변경과 충돌할 수 있습니다.
문서화된 Fast Apply 워크플로는 생성 결과의 스트리밍을 지원합니다. 전체 응답으로 반환되든 여러 조각에서 누적되든 검토나 적용 전에 완전한 병합 산출물을 확보하세요. 의도한 편집이 포함되어 있고 보존할 섹션이 온전하며 무관한 코드가 사라지지 않았는지 확인하세요.
제조사는 모호하거나 충돌하는 업데이트가 의도한 변경 대신 최선 노력 방식의 병합을 만들 수 있다고 설명합니다. 구체적인 불일치에 맞춰 지침이나 코드 조각을 다듬고 새 결과를 동일한 현재 원본과 비교하세요. 컴파일, 동작 검사, 파일 쓰기는 주변 애플리케이션에 속합니다. 유용한 산출물은 원본 및 업데이트와 대조해 변경을 검토할 수 있는 완전히 병합된 코드입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 morph/morph-v3-large | 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 $0.0018 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 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 $0.0018 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "morph/morph-v3-large",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'morph/morph-v3-large', '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': 'morph/morph-v3-large', '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 morph/morph-v3-large
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Merge a trimming change\n\n<instruction>Trim names inside normalize; preserve label unchanged. Return the complete merged JavaScript file.</instruction>\n<code>export function normalize(name) { return name; }\nexport function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }</code>\n<update>export function normalize(name) { return name.trim(); }\n// ... existing code ...</update>The complete merged JavaScript file containing both exported functions and no preservation-marker placeholder.Compare both functions against the original and update; verify only normalize changes.export function normalize(name) { return name; } export function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }