모델

OpenAI: o3 Mini

Markdown · JSON

OpenAI: o3 Mini

o3-mini는 텍스트 기반 문제 해결을 위한 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 명확한 질문과 답변을 검증하는 데 필요한 근거를 제공하여 코드 문제 진단, 수학적 논증, 기술 설명에 활용하세요.

모델 소개

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

o3-mini는 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 텍스트를 입력받아 텍스트를 생성하며, 답변 전에 문제를 검토하는 데 중점을 둡니다. 기술 어시스턴트는 오류가 있는 함수를 조사하고, 관찰 결과를 설명할 수 있는 가설을 비교하거나 수학적 논증을 전개하는 데 활용할 수 있습니다. 관련 근거를 제공하고 답변이 무엇을 입증해야 하는지 정의하세요.

구체적인 문제를 중심으로 추론하기

코드 문제를 진단할 때는 함수, 입력, 관찰된 오류, 기대하는 동작을 제공하세요. 그 차이를 해결하는 최소한의 변경을 요청하고, 이어서 제안과 현재 동작을 구분할 수 있는 테스트 사례를 요청하세요. 오류에 영향을 주지 않는 한 관련 없는 파일은 작업 설명에서 제외하세요. 반환된 코드는 개발 환경에서 검토하고 실행할 제안입니다.

계산에서는 단위, 가정, 필요한 정밀도를 명시하세요. 결과와 함께 이를 얻는 데 사용한 관계를 요청하세요. 과학이나 공학 질문에서는 관찰 결과를 제공하고, 그로부터 어떤 결론이 나오는지, 경쟁하는 설명을 구분하려면 어떤 추가 측정이 필요한지 질문하세요. 이렇게 하면 긴 답변도 검증 가능한 작업에 연결할 수 있습니다.

구조화된 답변과 함수

OpenAI는 o3-mini의 Structured Outputs와 함수 호출을 문서화합니다. 구조화된 작업에서는 진단, 뒷받침하는 관찰 결과, 제안된 테스트처럼 다음 단계에 필요한 필드를 지정할 수 있습니다. 값이 없을 때의 표현 방식을 정의하고, 사용 전에 반환된 필드를 제공 자료에 대조해 검증하세요.

함수 호출을 통해 모델은 애플리케이션이 노출한 함수를 요청할 수 있습니다. 애플리케이션은 함수 정의를 제공하고, 선택된 호출을 실행한 뒤 결과를 반환합니다. 입력과 결과가 명확하도록 각 함수의 설명 범위를 충분히 좁히세요. 요청된 호출과 실행된 작업은 별도 단계입니다. 다음 프롬프트를 만들 때 실제 작업 결과를 보존하세요.

작업 컨텍스트 계획하기

제조사는 문서화된 스냅샷에 대해 200,000토큰의 컨텍스트 창과 최대 100,000토큰의 출력을 명시합니다. 이는 서로 다른 한도입니다. 원자료가 많아도 답변을 위한 공간이 필요합니다. 간결한 패치든 긴 설명이든, 작업에 맞게 요청할 결과의 길이를 정하세요.

이 버전의 모델 입력과 출력은 텍스트입니다. 문서나 이미지에 있는 근거는 관련 내용을 읽을 수 있는 텍스트로 준비하고 출처 라벨을 보존하세요. 비교할 발췌문이나 코드 영역에 번호를 매기고, 답변에도 해당 식별자를 유지하도록 요청하세요. 그러면 결과를 뒷받침한 정확한 자료에 대조해 검토할 수 있습니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Locate an off-by-one defect

Diagnose this Python function: 'def first_three(xs): return xs[:2]'. Requirement: return up to the first three elements without changing xs. Show the smallest correction and tests for a four-element list, a two-element list and an empty list. Explain the slice boundary in one sentence. Treat the tests as proposals until run.

예상 결과

A one-line correction, three assert tests and a sentence explaining the exclusive slice endpoint.

결과 확인

The four-element case returns three elements while shorter lists remain safe and the original list stays unchanged.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions o3-mini

o3-mini

OpenAI /o3-mini
모델 ID
  • o3-mini
  • openai/o3-mini

시작하기

o3-mini는 텍스트 기반 문제 해결을 위한 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 명확한 질문과 답변을 검증하는 데 필요한 근거를 제공하여 코드 문제 진단, 수학적 논증, 기술 설명에 활용하세요.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
o3-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 텍스트 대화
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream
매개변수control_scope명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

메서드 별칭: /chat/completions

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

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"o3-mini","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
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="o3-mini", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra o3-mini, openai/o3-mini

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/o3-mini, o3-mini

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages o3-mini

o3-mini

OpenAI /o3-mini
모델 ID
  • o3-mini
  • openai/o3-mini

시작하기

o3-mini는 텍스트 기반 문제 해결을 위한 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 명확한 질문과 답변을 검증하는 데 필요한 근거를 제공하여 코드 문제 진단, 수학적 논증, 기술 설명에 활용하세요.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
o3-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 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

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "o3-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'o3-mini', '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
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': 'o3-mini', '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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra o3-mini, openai/o3-mini

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/o3-mini, o3-mini

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

openai/o3-mini

OpenAI /openai/o3-mini
모델 ID
  • o3-mini
  • openai/o3-mini

시작하기

o3-mini는 텍스트 기반 문제 해결을 위한 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 명확한 질문과 답변을 검증하는 데 필요한 근거를 제공하여 코드 문제 진단, 수학적 논증, 기술 설명에 활용하세요.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/o3-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 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[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
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", "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
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',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"))
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',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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra o3-mini, openai/o3-mini

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/o3-mini, o3-mini

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

openai/o3-mini

OpenAI /openai/o3-mini
모델 ID
  • o3-mini
  • openai/o3-mini

시작하기

o3-mini는 텍스트 기반 문제 해결을 위한 OpenAI의 소형 추론 모델입니다. 명확한 질문과 답변을 검증하는 데 필요한 근거를 제공하여 코드 문제 진단, 수학적 논증, 기술 설명에 활용하세요.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/o3-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 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

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0088 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0011 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "openai/o3-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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', '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
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', '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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra o3-mini, openai/o3-mini

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

openai/o3-mini, o3-mini

FAQ · OpenAI: o3 Mini
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · o3-mini: text → text

POST /v1/messages · o3-mini: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · openai/o3-mini: text → text

POST /v1/messages · openai/o3-mini: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · o3-mini: model, messages, stream

POST /v1/messages · o3-mini: model, messages, max_tokens, stream

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

POST /v1/messages · openai/o3-mini: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

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

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

자세히 보기

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 · 모델 가격 보기

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 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약