GPT-4o (2024-05-13)는 OpenAI의 GPT-4o 계열에서 별도로 명명된 5월 13일 스냅샷입니다. API에서 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 결합합니다. 날짜가 지정된 이 버전은 이후의 8월 6일 및 11월 20일 스냅샷, 오디오 전용 선택지, 변동하는 채팅 선택지와 구분됩니다.
실용적인 활용은 글로 된 질문의 맥락에서 시각적 예시를 설명하는 것입니다. 스크린샷, 사진, 문서 이미지, 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 예를 들어 스크린샷과 사용자가 겪는 어려움의 설명을 결합한 지원 요청에서 관련 관찰, 부족한 정보, 답변 제안을 요구할 수 있습니다. 이미지만으로 확인할 수 없는 맥락을 추가하세요.
글쓰기에는 원본 자료, 대상 독자, 결과의 목적을 제공합니다. 제공된 사실에 연결된 설명, 편집한 구절, 지시, 비교를 요청할 수 있습니다. 재작성 후에도 유지해야 할 용어와 진술을 지정하세요. 후속 요청에서는 바꿀 절을 명시하고 문제가 어조, 길이, 누락된 조건, 불분명한 관계 중 무엇인지 설명합니다.
OpenAI의 GPT-4o 계열 문서는 128,000토큰의 컨텍스트 창을 명시합니다. 원본 자료, 대화, 생성된 답변이 사용 가능한 창을 공유합니다. 이전의 유용한 사실을 유지하고 응답에 필요한 여유를 남겨두세요. 긴 입력에는 모든 구절을 똑같이 관련 있다고 취급하라는 지시보다 정의된 질문과 원본의 우선순위가 더 효과적입니다.
기계가 읽을 수 있는 결과에는 OpenAI의 JSON 모드 문서에 GPT-4o 모델명이 포함됩니다. JSON 모드는 유효한 JSON을 목표로 하며, 필요한 필드와 그 의미는 애플리케이션이 여전히 확인합니다. 스키마 기반 응답 형식은 8월 6일 스냅샷과 그 이후 버전에 문서화되어 있으며, 5월 13일 작업 흐름은 이전 JSON 모드와의 구분을 사용합니다. 개발사가 지원하는 도구 작업 흐름에서 함수 요청을 사용할 때 이는 최종 텍스트 및 애플리케이션이 실제로 실행한 작업과 별개입니다.
시각 자료는 읽을 수 있는 레이블과 이를 해석하기에 충분한 주변 맥락을 갖추게 하세요. 부족한 정보를 결과에 어떻게 표시할지, 무엇을 하면 작업이 완료될지 정의합니다. 유용한 산출물은 중요한 진술을 원본 자료와 비교할 수 있는 구체적인 설명, 수정한 문서, 응답 제안입니다. 이후 범위를 좁힌 후속 요청으로 미해결 질문을 해결하거나 같은 결과의 일부를 다듬을 수 있습니다.
", "aboutText": "GPT-4o (2024-05-13)는 OpenAI의 GPT-4o 계열에서 별도로 명명된 5월 13일 스냅샷입니다. API에서 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 결합합니다. 날짜가 지정된 이 버전은 이후의 8월 6일 및 11월 20일 스냅샷, 오디오 전용 선택지, 변동하는 채팅 선택지와 구분됩니다.\n\n실용적인 활용은 글로 된 질문의 맥락에서 시각적 예시를 설명하는 것입니다. 스크린샷, 사진, 문서 이미지, 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 예를 들어 스크린샷과 사용자가 겪는 어려움의 설명을 결합한 지원 요청에서 관련 관찰, 부족한 정보, 답변 제안을 요구할 수 있습니다. 이미지만으로 확인할 수 없는 맥락을 추가하세요.\n\n글쓰기에는 원본 자료, 대상 독자, 결과의 목적을 제공합니다. 제공된 사실에 연결된 설명, 편집한 구절, 지시, 비교를 요청할 수 있습니다. 재작성 후에도 유지해야 할 용어와 진술을 지정하세요. 후속 요청에서는 바꿀 절을 명시하고 문제가 어조, 길이, 누락된 조건, 불분명한 관계 중 무엇인지 설명합니다.\n\nOpenAI의 GPT-4o 계열 문서는 128,000토큰의 컨텍스트 창을 명시합니다. 원본 자료, 대화, 생성된 답변이 사용 가능한 창을 공유합니다. 이전의 유용한 사실을 유지하고 응답에 필요한 여유를 남겨두세요. 긴 입력에는 모든 구절을 똑같이 관련 있다고 취급하라는 지시보다 정의된 질문과 원본의 우선순위가 더 효과적입니다.\n\n기계가 읽을 수 있는 결과에는 OpenAI의 JSON 모드 문서에 GPT-4o 모델명이 포함됩니다. JSON 모드는 유효한 JSON을 목표로 하며, 필요한 필드와 그 의미는 애플리케이션이 여전히 확인합니다. 스키마 기반 응답 형식은 8월 6일 스냅샷과 그 이후 버전에 문서화되어 있으며, 5월 13일 작업 흐름은 이전 JSON 모드와의 구분을 사용합니다. 개발사가 지원하는 도구 작업 흐름에서 함수 요청을 사용할 때 이는 최종 텍스트 및 애플리케이션이 실제로 실행한 작업과 별개입니다.\n\n시각 자료는 읽을 수 있는 레이블과 이를 해석하기에 충분한 주변 맥락을 갖추게 하세요. 부족한 정보를 결과에 어떻게 표시할지, 무엇을 하면 작업이 완료될지 정의합니다. 유용한 산출물은 중요한 진술을 원본 자료와 비교할 수 있는 구체적인 설명, 수정한 문서, 응답 제안입니다. 이후 범위를 좁힌 후속 요청으로 미해결 질문을 해결하거나 같은 결과의 일부를 다듬을 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.openai/gpt-4o-2024-05-13별도로 명명된 5월 13일 GPT-4o API 스냅샷은 텍스트와 이미지를 처리해 텍스트를 반환합니다. 시각 작업이나 글쓰기 지시서로 제공된 자료에 기반한 설명, 편집한 구절, 응답을 작성하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-4o (2024-05-13)는 OpenAI의 GPT-4o 계열에서 별도로 명명된 5월 13일 스냅샷입니다. API에서 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 결합합니다. 날짜가 지정된 이 버전은 이후의 8월 6일 및 11월 20일 스냅샷, 오디오 전용 선택지, 변동하는 채팅 선택지와 구분됩니다.
실용적인 활용은 글로 된 질문의 맥락에서 시각적 예시를 설명하는 것입니다. 스크린샷, 사진, 문서 이미지, 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 예를 들어 스크린샷과 사용자가 겪는 어려움의 설명을 결합한 지원 요청에서 관련 관찰, 부족한 정보, 답변 제안을 요구할 수 있습니다. 이미지만으로 확인할 수 없는 맥락을 추가하세요.
글쓰기에는 원본 자료, 대상 독자, 결과의 목적을 제공합니다. 제공된 사실에 연결된 설명, 편집한 구절, 지시, 비교를 요청할 수 있습니다. 재작성 후에도 유지해야 할 용어와 진술을 지정하세요. 후속 요청에서는 바꿀 절을 명시하고 문제가 어조, 길이, 누락된 조건, 불분명한 관계 중 무엇인지 설명합니다.
OpenAI의 GPT-4o 계열 문서는 128,000토큰의 컨텍스트 창을 명시합니다. 원본 자료, 대화, 생성된 답변이 사용 가능한 창을 공유합니다. 이전의 유용한 사실을 유지하고 응답에 필요한 여유를 남겨두세요. 긴 입력에는 모든 구절을 똑같이 관련 있다고 취급하라는 지시보다 정의된 질문과 원본의 우선순위가 더 효과적입니다.
기계가 읽을 수 있는 결과에는 OpenAI의 JSON 모드 문서에 GPT-4o 모델명이 포함됩니다. JSON 모드는 유효한 JSON을 목표로 하며, 필요한 필드와 그 의미는 애플리케이션이 여전히 확인합니다. 스키마 기반 응답 형식은 8월 6일 스냅샷과 그 이후 버전에 문서화되어 있으며, 5월 13일 작업 흐름은 이전 JSON 모드와의 구분을 사용합니다. 개발사가 지원하는 도구 작업 흐름에서 함수 요청을 사용할 때 이는 최종 텍스트 및 애플리케이션이 실제로 실행한 작업과 별개입니다.
시각 자료는 읽을 수 있는 레이블과 이를 해석하기에 충분한 주변 맥락을 갖추게 하세요. 부족한 정보를 결과에 어떻게 표시할지, 무엇을 하면 작업이 완료될지 정의합니다. 유용한 산출물은 중요한 진술을 원본 자료와 비교할 수 있는 구체적인 설명, 수정한 문서, 응답 제안입니다. 이후 범위를 좁힌 후속 요청으로 미해결 질문을 해결하거나 같은 결과의 일부를 다듬을 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-4o-2024-05-13 | 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 $0.01 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 $0.01 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-4o-2024-05-13", "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='openai/gpt-4o-2024-05-13',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='openai/gpt-4o-2024-05-13',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 openai/gpt-4o-2024-05-13
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
openai/gpt-4o-2024-05-13별도로 명명된 5월 13일 GPT-4o API 스냅샷은 텍스트와 이미지를 처리해 텍스트를 반환합니다. 시각 작업이나 글쓰기 지시서로 제공된 자료에 기반한 설명, 편집한 구절, 응답을 작성하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-4o (2024-05-13)는 OpenAI의 GPT-4o 계열에서 별도로 명명된 5월 13일 스냅샷입니다. API에서 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 결합합니다. 날짜가 지정된 이 버전은 이후의 8월 6일 및 11월 20일 스냅샷, 오디오 전용 선택지, 변동하는 채팅 선택지와 구분됩니다.
실용적인 활용은 글로 된 질문의 맥락에서 시각적 예시를 설명하는 것입니다. 스크린샷, 사진, 문서 이미지, 도표를 제공하고 중요한 세부 사항을 지정하세요. 예를 들어 스크린샷과 사용자가 겪는 어려움의 설명을 결합한 지원 요청에서 관련 관찰, 부족한 정보, 답변 제안을 요구할 수 있습니다. 이미지만으로 확인할 수 없는 맥락을 추가하세요.
글쓰기에는 원본 자료, 대상 독자, 결과의 목적을 제공합니다. 제공된 사실에 연결된 설명, 편집한 구절, 지시, 비교를 요청할 수 있습니다. 재작성 후에도 유지해야 할 용어와 진술을 지정하세요. 후속 요청에서는 바꿀 절을 명시하고 문제가 어조, 길이, 누락된 조건, 불분명한 관계 중 무엇인지 설명합니다.
OpenAI의 GPT-4o 계열 문서는 128,000토큰의 컨텍스트 창을 명시합니다. 원본 자료, 대화, 생성된 답변이 사용 가능한 창을 공유합니다. 이전의 유용한 사실을 유지하고 응답에 필요한 여유를 남겨두세요. 긴 입력에는 모든 구절을 똑같이 관련 있다고 취급하라는 지시보다 정의된 질문과 원본의 우선순위가 더 효과적입니다.
기계가 읽을 수 있는 결과에는 OpenAI의 JSON 모드 문서에 GPT-4o 모델명이 포함됩니다. JSON 모드는 유효한 JSON을 목표로 하며, 필요한 필드와 그 의미는 애플리케이션이 여전히 확인합니다. 스키마 기반 응답 형식은 8월 6일 스냅샷과 그 이후 버전에 문서화되어 있으며, 5월 13일 작업 흐름은 이전 JSON 모드와의 구분을 사용합니다. 개발사가 지원하는 도구 작업 흐름에서 함수 요청을 사용할 때 이는 최종 텍스트 및 애플리케이션이 실제로 실행한 작업과 별개입니다.
시각 자료는 읽을 수 있는 레이블과 이를 해석하기에 충분한 주변 맥락을 갖추게 하세요. 부족한 정보를 결과에 어떻게 표시할지, 무엇을 하면 작업이 완료될지 정의합니다. 유용한 산출물은 중요한 진술을 원본 자료와 비교할 수 있는 구체적인 설명, 수정한 문서, 응답 제안입니다. 이후 범위를 좁힌 후속 요청으로 미해결 질문을 해결하거나 같은 결과의 일부를 다듬을 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-4o-2024-05-13 | 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 $0.01 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 $0.01 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "openai/gpt-4o-2024-05-13",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', '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': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', '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 openai/gpt-4o-2024-05-13
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.