Source: https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/
Language: ko

# OpenAI: o3 Mini High

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/facts.json)

## [OpenAI: o3 Mini High](https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/)

High 추론 강도로 작동하는 o3-mini는 텍스트 기반 수학, 과학, 코딩을 처리합니다. 텍스트를 반환하고 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원하며, 작업의 연결된 조건에 더 높은 추론 설정을 적용합니다.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/openai-o3-mini-high/#method-1)

모델 소개

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

o3-mini (High)는 OpenAI의 o3-mini를 높은 추론 강도로 사용하는 설정입니다. 기본 모델은 과학, 수학, 코딩을 포함한 STEM 작업에 중점을 둔 소형 o-series 추론 모델입니다. 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다. High는 추론 설정을 나타내며, 새로운 독립 모델 가중치를 만드는 것이 아니라 기본 o3-mini의 정체성을 유지합니다.

기술 문제에서는 문제 전체, 정의, 유효한 답변을 결정하는 조건을 제공하세요. 예를 들어 여러 입력 사례에서 알고리즘을 검토하고, 사례 사이의 관계를 설명하며, 명시된 제약을 지키는 해결책을 제안하는 작업이 있습니다. 수학에서는 변수의 정의역, 필요한 결과, 최종 답변에 필요한 표기법이나 정밀도를 지정하세요.

제조사는 o3-mini의 low, medium, high 추론 강도를 문서화합니다. High 설정은 질문에 더 많은 분석을 할당하며 결과를 반환하는 데 더 오래 걸릴 수 있습니다. 이는 답변 길이와는 별개입니다. 질문 자체에 더 충분한 추론이 필요하더라도 작업에서는 간결한 결론을 요청할 수 있습니다. 명확한 목표, 확실한 제약, 결론을 평가하는 데 필요한 근거를 모델에 제공하세요.

OpenAI 사양에는 200,000토큰의 컨텍스트 창, 최대 100,000토큰의 출력, 2023년 10월 1일의 지식 기준일이 명시되어 있습니다. 이 모델은 텍스트만 입력받으며 시각 입력을 지원하지 않습니다. 문제가 도표나 스크린샷에서 출발한다면 관련 정보를 글로 된 조건으로 제공하세요. 이용 가능한 컨텍스트 안에 추론과 요청한 표시용 결과를 위한 공간을 남겨 두세요.

제조사는 Responses, Chat Completions, Assistants, Batch 인터페이스, 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출, 파일 입력 및 검색을 명시합니다. 출시 문서는 지시와 컨텍스트를 제공하는 developer 메시지도 문서화합니다. 모델 카드의 도구 목록에는 함수, 파일 검색, 코드 해석, MCP 연결, 이미지 생성 도구가 포함됩니다. 이러한 도구의 작업은 모델의 텍스트 입력 및 출력과는 별개이며, 애플리케이션이 작업을 실행하고 실제 결과를 반환합니다.

최종 산출물과 이를 검증할 방법을 정의하세요. 이를 뒷받침하는 조건을 밝히는 구현안, 수식, 비교, 구조화된 결과를 요청하세요. 후속 요청에서는 새로운 근거를 제공하고 수정이 필요한 해결책 부분을 지정하세요. 유용한 최종 답변은 결론을 원래 문제와 연결하고, 완료된 계산이나 도구 작업을 아직 제안 단계인 것과 구분합니다.

실제 활용 과제

### 실제 활용 과제

영어 기술 예제

```
Check an algorithm on boundary cases

A binary-search function starts with lo=0 and hi=len(items), then reads items[mid] while lo <= hi. Analyze the boundary error for an empty sorted list and for a target above all elements. Propose a consistent inclusive-bound version in Python and tests for empty, singleton, found and missing cases. Return a concise explanation with code.
```

#### 예상 결과

```
A boundary-error explanation, corrected binary search and tests covering the named cases.
```

#### 결과 확인

```
The code never indexes an empty list or index len(items), and every loop iteration shrinks the search interval.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/o3-mini-high`

[`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=chat)

OpenAI /`openai/o3-mini-high`

### 시작하기

High 추론 강도로 작동하는 o3-mini는 텍스트 기반 수학, 과학, 코딩을 처리합니다. 텍스트를 반환하고 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원하며, 작업의 연결된 조건에 더 높은 추론 설정을 적용합니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### 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 openai/o3-mini-high | 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

#### 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 **$0.0022** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0011** / 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 **$0.0022** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0011** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/o3-mini-high", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/o3-mini-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/o3-mini-high',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 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 Ultra** [`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/o3-mini-high`

[`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=messages)

OpenAI /`openai/o3-mini-high`

### 시작하기

High 추론 강도로 작동하는 o3-mini는 텍스트 기반 수학, 과학, 코딩을 처리합니다. 텍스트를 반환하고 스트리밍, 함수 호출, Structured Outputs를 지원하며, 작업의 연결된 조건에 더 높은 추론 설정을 적용합니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### 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 openai/o3-mini-high | 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

#### 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 **$0.0022** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0011** / 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 **$0.0022** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0011** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "openai/o3-mini-high",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/o3-mini-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/o3-mini-high', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 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 Ultra** [`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`openai/o3-mini-high`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=openai%2Fo3-mini-high&route=Ultra&caller=openai%2Fo3-mini-high&fmt=messages)

FAQ · OpenAI: o3 Mini High

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o3-mini-high`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/o3-mini-high`: `text` → `json`, `sse`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o3-mini-high`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/o3-mini-high`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/chat/completions` · `openai/o3-mini-high`: `messages.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.

리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.