GPT-Audio는 Chat Completions 인터페이스를 통해 오디오를 입력하고 출력하는 OpenAI의 모델입니다. 텍스트와 오디오를 입력받아 텍스트 또는 오디오를 생성합니다. 따라서 범위가 한정된 대화 요청에 적합합니다. 사용자는 음성 질문, 서면 맥락, 또는 둘 다를 제공하고, 모델은 선택된 형식으로 요청한 답변을 구성합니다.
예를 들어 음성 기반 정보 어시스턴트에 활용할 수 있습니다. 녹음된 질문과 함께 답변에서 사용할 참조 자료를 제공하세요. 대화의 목적과 답변이 보존해야 하는 사실을 정의하세요. 절차에 대한 짧은 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문, 음성 요청과 제공된 서면 맥락을 연결하는 응답을 요청할 수 있습니다.
교육 대화에서는 주제와 설명 수준을 지정하세요. 유용한 길이의 음성 답변을 요청하거나, 독자가 용어나 단계를 자세히 검토해야 할 때는 서면 설명을 요청하세요. 지원 대화에서는 관련 규칙과 대화에서 이미 확인된 정보를 제공하세요. 녹음에 모든 필요한 조건이 들어 있기를 기대하기보다, 지시에서 원하는 다음 결과를 지정해야 합니다.
OpenAI는 GPT-Audio의 128,000토큰 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰 출력, 2023년 10월 1일의 지식 기준일을 명시합니다. 제조사는 스트리밍과 함수 호출을 문서화합니다. 이는 오디오 채팅 모델의 사양이며, 대화 요청 형식은 전용 전사나 음성 생성 작업 흐름과 구별됩니다. 애플리케이션은 작업에 필요한 입력과 출력을 선택하고 대화 메시지를 관리합니다.
함수 호출은 대화를 애플리케이션 작업과 연결할 수 있습니다. 이용 가능한 동작과 인수를 설명하고, 애플리케이션이 실행한 뒤 실제 결과를 반환하세요. 예를 들어 참조 정보 조회로 음성 응답에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 도구 요청은 제안된 작업이며, 도구가 반환한 정보는 모델이 후속 대화에서 사용할 수 있는 근거입니다.
관련 발화를 명확하게 담은 오디오를 준비하고, 화자가 말하지 않은 서면 맥락을 제공하세요. 답변의 어조, 길이, 필요한 요점을 지정하세요. 대화를 이어 갈 때 중요한 이전 메시지를 보존하고, 최종 산출물이 간결한 음성 답변, 더 자세한 서면 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문 중 무엇이어야 하는지 명시하세요. 제공 자료에 대조해 응답을 검토하면 대화를 사용자의 실제 작업과 연결할 수 있습니다.
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Write a conversational clarification\n\nWrite a brief conversational reply for a delivery assistant. Customer: “Can you bring it tomorrow morning?” Reference: tomorrow offers 09:00–12:00 and 12:00–15:00 windows, but no delivery address is on record. Ask for the missing information, mention the morning window and avoid confirming a booking. Return the reply as written text.A short written dialogue turn that names the morning window and requests the delivery address.Check that the reply does not claim a slot is booked or invent an address.openai/gpt-audio텍스트와 오디오를 입력받아 텍스트 또는 음성 출력을 반환하는 OpenAI의 오디오 채팅 모델입니다. 녹음된 질문과 함께 서면 지시 및 참조 자료를 사용하여 대화와 연결된 응답을 구성할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-Audio는 Chat Completions 인터페이스를 통해 오디오를 입력하고 출력하는 OpenAI의 모델입니다. 텍스트와 오디오를 입력받아 텍스트 또는 오디오를 생성합니다. 따라서 범위가 한정된 대화 요청에 적합합니다. 사용자는 음성 질문, 서면 맥락, 또는 둘 다를 제공하고, 모델은 선택된 형식으로 요청한 답변을 구성합니다.
예를 들어 음성 기반 정보 어시스턴트에 활용할 수 있습니다. 녹음된 질문과 함께 답변에서 사용할 참조 자료를 제공하세요. 대화의 목적과 답변이 보존해야 하는 사실을 정의하세요. 절차에 대한 짧은 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문, 음성 요청과 제공된 서면 맥락을 연결하는 응답을 요청할 수 있습니다.
교육 대화에서는 주제와 설명 수준을 지정하세요. 유용한 길이의 음성 답변을 요청하거나, 독자가 용어나 단계를 자세히 검토해야 할 때는 서면 설명을 요청하세요. 지원 대화에서는 관련 규칙과 대화에서 이미 확인된 정보를 제공하세요. 녹음에 모든 필요한 조건이 들어 있기를 기대하기보다, 지시에서 원하는 다음 결과를 지정해야 합니다.
OpenAI는 GPT-Audio의 128,000토큰 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰 출력, 2023년 10월 1일의 지식 기준일을 명시합니다. 제조사는 스트리밍과 함수 호출을 문서화합니다. 이는 오디오 채팅 모델의 사양이며, 대화 요청 형식은 전용 전사나 음성 생성 작업 흐름과 구별됩니다. 애플리케이션은 작업에 필요한 입력과 출력을 선택하고 대화 메시지를 관리합니다.
함수 호출은 대화를 애플리케이션 작업과 연결할 수 있습니다. 이용 가능한 동작과 인수를 설명하고, 애플리케이션이 실행한 뒤 실제 결과를 반환하세요. 예를 들어 참조 정보 조회로 음성 응답에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 도구 요청은 제안된 작업이며, 도구가 반환한 정보는 모델이 후속 대화에서 사용할 수 있는 근거입니다.
관련 발화를 명확하게 담은 오디오를 준비하고, 화자가 말하지 않은 서면 맥락을 제공하세요. 답변의 어조, 길이, 필요한 요점을 지정하세요. 대화를 이어 갈 때 중요한 이전 메시지를 보존하고, 최종 산출물이 간결한 음성 답변, 더 자세한 서면 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문 중 무엇이어야 하는지 명시하세요. 제공 자료에 대조해 응답을 검토하면 대화를 사용자의 실제 작업과 연결할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-audio | 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 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 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 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-audio", "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-audio',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-audio',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-audio
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
openai/gpt-audio텍스트와 오디오를 입력받아 텍스트 또는 음성 출력을 반환하는 OpenAI의 오디오 채팅 모델입니다. 녹음된 질문과 함께 서면 지시 및 참조 자료를 사용하여 대화와 연결된 응답을 구성할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-Audio는 Chat Completions 인터페이스를 통해 오디오를 입력하고 출력하는 OpenAI의 모델입니다. 텍스트와 오디오를 입력받아 텍스트 또는 오디오를 생성합니다. 따라서 범위가 한정된 대화 요청에 적합합니다. 사용자는 음성 질문, 서면 맥락, 또는 둘 다를 제공하고, 모델은 선택된 형식으로 요청한 답변을 구성합니다.
예를 들어 음성 기반 정보 어시스턴트에 활용할 수 있습니다. 녹음된 질문과 함께 답변에서 사용할 참조 자료를 제공하세요. 대화의 목적과 답변이 보존해야 하는 사실을 정의하세요. 절차에 대한 짧은 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문, 음성 요청과 제공된 서면 맥락을 연결하는 응답을 요청할 수 있습니다.
교육 대화에서는 주제와 설명 수준을 지정하세요. 유용한 길이의 음성 답변을 요청하거나, 독자가 용어나 단계를 자세히 검토해야 할 때는 서면 설명을 요청하세요. 지원 대화에서는 관련 규칙과 대화에서 이미 확인된 정보를 제공하세요. 녹음에 모든 필요한 조건이 들어 있기를 기대하기보다, 지시에서 원하는 다음 결과를 지정해야 합니다.
OpenAI는 GPT-Audio의 128,000토큰 컨텍스트 창, 최대 16,384토큰 출력, 2023년 10월 1일의 지식 기준일을 명시합니다. 제조사는 스트리밍과 함수 호출을 문서화합니다. 이는 오디오 채팅 모델의 사양이며, 대화 요청 형식은 전용 전사나 음성 생성 작업 흐름과 구별됩니다. 애플리케이션은 작업에 필요한 입력과 출력을 선택하고 대화 메시지를 관리합니다.
함수 호출은 대화를 애플리케이션 작업과 연결할 수 있습니다. 이용 가능한 동작과 인수를 설명하고, 애플리케이션이 실행한 뒤 실제 결과를 반환하세요. 예를 들어 참조 정보 조회로 음성 응답에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 도구 요청은 제안된 작업이며, 도구가 반환한 정보는 모델이 후속 대화에서 사용할 수 있는 근거입니다.
관련 발화를 명확하게 담은 오디오를 준비하고, 화자가 말하지 않은 서면 맥락을 제공하세요. 답변의 어조, 길이, 필요한 요점을 지정하세요. 대화를 이어 갈 때 중요한 이전 메시지를 보존하고, 최종 산출물이 간결한 음성 답변, 더 자세한 서면 설명, 누락된 정보를 확인하는 질문 중 무엇이어야 하는지 명시하세요. 제공 자료에 대조해 응답을 검토하면 대화를 사용자의 실제 작업과 연결할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-audio | 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 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 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 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "openai/gpt-audio",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-audio', '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-audio', '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-audio
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영어 기술 예제
Write a conversational clarification\n\nWrite a brief conversational reply for a delivery assistant. Customer: “Can you bring it tomorrow morning?” Reference: tomorrow offers 09:00–12:00 and 12:00–15:00 windows, but no delivery address is on record. Ask for the missing information, mention the morning window and avoid confirming a booking. Return the reply as written text.A short written dialogue turn that names the morning window and requests the delivery address.Check that the reply does not claim a slot is booked or invent an address.