Span-01 Lite는 Respan의 Span-01 행동 채점 제품군에 속한, 별도의 이름을 가진 모델 프로필입니다. 제작사의 빠른 시작 가이드와 모델 표는 Lite를 동일한 채점 워크플로를 사용하는 두 프로필 중 하나로 명시합니다. 이 모델은 텍스트 상호작용과 평이한 언어로 작성된 행동 정의를 받아, 정의마다 존재, 부재, 관찰 불가의 세 가지 확률을 반환합니다. 이 프로필의 유용한 출력은 불확실성이 명시된 행동 기록이며, 대화에 대한 서술형 답변이 아닙니다.
행동은 작업에 맞는 표현으로 정의하세요. 상담원 이관 여부를 확인한다면, 사용자가 사람 상담원을 명시적으로 요청하는 경우인지, 어시스턴트가 이관이 필요하다고 말하는 경우인지, 둘 중 어느 쪽이든 해당하는지 지정하세요. 단순한 실망 표현은 포함하지 않아야 한다면 그렇게 명시하세요. 사과 여부를 확인할 때는 모호한 레이블에 의존하지 말고 어떤 표현이 사과에 해당하는지 정의하세요. 각 정의에는 식별자가 있으며, 채점기는 확률과 함께 이 식별자를 반환합니다.
행동 집합은 호출자가 정합니다. 불만, 근거 없는 약속, 도구 오용, 에이전트의 반복 동작 같은 예시는 직접 제공해야 하는 정의이지, 모델에 내장된 고정 범주 목록이 아닙니다. 각 정의는 제공된 상호작용 안에서 관찰 가능하도록 유지하세요. 짧은 스팬만으로도 어시스턴트가 사과했는지는 판단할 수 있지만, 외부 문제가 실제로 해결되었다는 근거는 담고 있지 않을 수 있습니다.
Respan의 문서화된 입력은 앞선 메시지를 span.input에, 평가 대상 턴을 span.output에 넣습니다. 메시지 콘텐츠는 문자열입니다. 화자 역할, 관련 사용자 요청, 어시스턴트가 사용한 텍스트 근거 등 해당 턴을 이해하는 데 필요한 맥락을 보존하세요. 품질 검사에서는 평가 대상 행동이 빠진 의역 대신 실제 턴을 제공하세요.
예를 들어 반복되는 문제를 설명하는 사용자 메시지와 조사해 보겠다고 제안하는 어시스턴트 답변을 검토할 수 있습니다. 사용자 불만과 어시스턴트의 약속은 별개의 관찰로 정의하세요. 주장이 근거에 기반했는지 판단하는 데 도구 결과가 중요하다면, 그 결과의 관련 텍스트를 맥락에 남겨 두세요. 출력은 제공된 스팬에서 해당 정의들을 평가한 결과이며, 모델이 약속된 조사를 수행하거나 대화 자체를 바꾸지는 않습니다.
채점 응답에는 행동 id와 함께 p_present, p_absent, p_not_observable이 들어 있으며, 이 값들의 합은 약 1입니다. 관찰 불가는 트레이스로 질문에 답할 수 없다는 뜻이며, 부재와는 다릅니다. 고객이 해결책을 수용했는지와 같은 정의의 경우, 고객이 반응하기 전에 끝나는 스팬은 어시스턴트의 답변이 자신 있게 들리더라도 불완전한 근거입니다.
검토용 결과를 준비할 때는 세 값을 모두 보존하세요. 가장 높은 값으로 고른 범주는 화면 표시에 유용할 수 있지만, 관찰이 얼마나 불확실했는지는 분포가 담고 있습니다. 존재 값이 낮다는 것만으로 해당 행동이 확실히 일어나지 않았다고 결론 내리지 마세요. 근거 부족이 지배적일 때는 설명을 지어내기보다 관련 맥락을 확보하거나 결과를 미확인으로 남겨 두는 것이 유용한 조치일 수 있습니다.
제작사의 채점 워크플로는 하나의 트레이스에 대해 여러 행동 정의를 함께 평가하고, 식별자마다 요청 순서대로 결과를 반환합니다. 문서에는 요청당 행동 수 상한이 명시되어 있지 않습니다. 그렇다고 보편적인 토큰 창이나 무제한 트레이스 크기가 보장되는 것은 아닙니다. 정의는 목적에 맞게, 근거는 관련성 있게 유지하고, 반환된 각 결과와 그 결과를 만든 정의 사이의 연결을 보존하세요.
행동 결과는 하나의 배타적 선택 답이 아니라 서로 독립적인 관찰입니다. 같은 대화 안에 불만, 사과, 이관 제안이 모두 존재할 수 있습니다. 각각의 3방향 분포는 해당 정의 안에서만 의미가 있으며, 서로 다른 행동의 존재 값을 더해도 정규화된 범주 분포나 순서형 루브릭 점수가 되지 않습니다.
제조사는 Lite와 표준 명칭을 공통 요청 및 결과 형태로 문서화합니다. 이 계약 덕분에 두 프로필 모두에 대해 트레이스를 준비하고 행동 확률을 해석할 수 있습니다. 그러나 Lite가 다른 에디션과 같은 가중치, 파라미터 수, 품질을 가진다는 뜻은 아닙니다. 서로 다른 에디션의 결과를 말없이 바꿔 쓰지 말고, 결과를 검토할 때 선택한 프로필을 식별할 수 있도록 유지하세요.
대상 작업의 레이블 지정 대화를 사용해 로깅, 라우팅, 검토 임계값을 정하세요. 관찰 불가 값이 높은 결과와 경계선상의 관찰은 점검용으로 보존하고, 오류로 보이는 사례는 원래 턴 및 행동 정의와 비교하세요. 유용한 최종 산출물에는 텍스트 스팬의 식별자, 정의, 선택한 프로필, 완전한 3방향 확률 결과가 담깁니다. 그 관찰로 무엇을 할지는 이후 애플리케이션 단계가 결정합니다. Lite의 채점 출력 자체가 이관을 실행하거나, 답변을 차단하거나, 수정안을 생성하지는 않습니다.
", "aboutText": "Span-01 Lite는 Respan의 Span-01 행동 채점 제품군에 속한, 별도의 이름을 가진 모델 프로필입니다. 제작사의 빠른 시작 가이드와 모델 표는 Lite를 동일한 채점 워크플로를 사용하는 두 프로필 중 하나로 명시합니다. 이 모델은 텍스트 상호작용과 평이한 언어로 작성된 행동 정의를 받아, 정의마다 존재, 부재, 관찰 불가의 세 가지 확률을 반환합니다. 이 프로필의 유용한 출력은 불확실성이 명시된 행동 기록이며, 대화에 대한 서술형 답변이 아닙니다.\n\n### 관찰 대상과 그 경계 정하기\n\n행동은 작업에 맞는 표현으로 정의하세요. 상담원 이관 여부를 확인한다면, 사용자가 사람 상담원을 명시적으로 요청하는 경우인지, 어시스턴트가 이관이 필요하다고 말하는 경우인지, 둘 중 어느 쪽이든 해당하는지 지정하세요. 단순한 실망 표현은 포함하지 않아야 한다면 그렇게 명시하세요. 사과 여부를 확인할 때는 모호한 레이블에 의존하지 말고 어떤 표현이 사과에 해당하는지 정의하세요. 각 정의에는 식별자가 있으며, 채점기는 확률과 함께 이 식별자를 반환합니다.\n\n행동 집합은 호출자가 정합니다. 불만, 근거 없는 약속, 도구 오용, 에이전트의 반복 동작 같은 예시는 직접 제공해야 하는 정의이지, 모델에 내장된 고정 범주 목록이 아닙니다. 각 정의는 제공된 상호작용 안에서 관찰 가능하도록 유지하세요. 짧은 스팬만으로도 어시스턴트가 사과했는지는 판단할 수 있지만, 외부 문제가 실제로 해결되었다는 근거는 담고 있지 않을 수 있습니다.\n\n### 대화 스팬 준비하기\n\nRespan의 문서화된 입력은 앞선 메시지를 span.input에, 평가 대상 턴을 span.output에 넣습니다. 메시지 콘텐츠는 문자열입니다. 화자 역할, 관련 사용자 요청, 어시스턴트가 사용한 텍스트 근거 등 해당 턴을 이해하는 데 필요한 맥락을 보존하세요. 품질 검사에서는 평가 대상 행동이 빠진 의역 대신 실제 턴을 제공하세요.\n\n예를 들어 반복되는 문제를 설명하는 사용자 메시지와 조사해 보겠다고 제안하는 어시스턴트 답변을 검토할 수 있습니다. 사용자 불만과 어시스턴트의 약속은 별개의 관찰로 정의하세요. 주장이 근거에 기반했는지 판단하는 데 도구 결과가 중요하다면, 그 결과의 관련 텍스트를 맥락에 남겨 두세요. 출력은 제공된 스팬에서 해당 정의들을 평가한 결과이며, 모델이 약속된 조사를 수행하거나 대화 자체를 바꾸지는 않습니다.\n\n### 존재, 부재, 관찰 불가\n\n채점 응답에는 행동 id와 함께 p_present, p_absent, p_not_observable이 들어 있으며, 이 값들의 합은 약 1입니다. 관찰 불가는 트레이스로 질문에 답할 수 없다는 뜻이며, 부재와는 다릅니다. 고객이 해결책을 수용했는지와 같은 정의의 경우, 고객이 반응하기 전에 끝나는 스팬은 어시스턴트의 답변이 자신 있게 들리더라도 불완전한 근거입니다.\n\n검토용 결과를 준비할 때는 세 값을 모두 보존하세요. 가장 높은 값으로 고른 범주는 화면 표시에 유용할 수 있지만, 관찰이 얼마나 불확실했는지는 분포가 담고 있습니다. 존재 값이 낮다는 것만으로 해당 행동이 확실히 일어나지 않았다고 결론 내리지 마세요. 근거 부족이 지배적일 때는 설명을 지어내기보다 관련 맥락을 확보하거나 결과를 미확인으로 남겨 두는 것이 유용한 조치일 수 있습니다.\n\n### 같은 근거에 대한 여러 정의\n\n제작사의 채점 워크플로는 하나의 트레이스에 대해 여러 행동 정의를 함께 평가하고, 식별자마다 요청 순서대로 결과를 반환합니다. 문서에는 요청당 행동 수 상한이 명시되어 있지 않습니다. 그렇다고 보편적인 토큰 창이나 무제한 트레이스 크기가 보장되는 것은 아닙니다. 정의는 목적에 맞게, 근거는 관련성 있게 유지하고, 반환된 각 결과와 그 결과를 만든 정의 사이의 연결을 보존하세요.\n\n행동 결과는 하나의 배타적 선택 답이 아니라 서로 독립적인 관찰입니다. 같은 대화 안에 불만, 사과, 이관 제안이 모두 존재할 수 있습니다. 각각의 3방향 분포는 해당 정의 안에서만 의미가 있으며, 서로 다른 행동의 존재 값을 더해도 정규화된 범주 분포나 순서형 루브릭 점수가 되지 않습니다.\n\n### 선택한 프로필을 결과와 함께 유지하기\n\n제조사는 Lite와 표준 명칭을 공통 요청 및 결과 형태로 문서화합니다. 이 계약 덕분에 두 프로필 모두에 대해 트레이스를 준비하고 행동 확률을 해석할 수 있습니다. 그러나 Lite가 다른 에디션과 같은 가중치, 파라미터 수, 품질을 가진다는 뜻은 아닙니다. 서로 다른 에디션의 결과를 말없이 바꿔 쓰지 말고, 결과를 검토할 때 선택한 프로필을 식별할 수 있도록 유지하세요.\n\n대상 작업의 레이블 지정 대화를 사용해 로깅, 라우팅, 검토 임계값을 정하세요. 관찰 불가 값이 높은 결과와 경계선상의 관찰은 점검용으로 보존하고, 오류로 보이는 사례는 원래 턴 및 행동 정의와 비교하세요. 유용한 최종 산출물에는 텍스트 스팬의 식별자, 정의, 선택한 프로필, 완전한 3방향 확률 결과가 담깁니다. 그 관찰로 무엇을 할지는 이후 애플리케이션 단계가 결정합니다. Lite의 채점 출력 자체가 이관을 실행하거나, 답변을 차단하거나, 수정안을 생성하지는 않습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "da8b473b08d17b33c07dda335d4dfe013bba72d942871025bd46782a66a65d78", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "respan/span-01-lite:freeSpan-01 Lite는 텍스트 대화와 에이전트 트레이스를 위해 별도의 이름으로 제공되는 Respan의 행동 채점 프로필입니다. 호출자가 정의한 행동을 사용해 각 행동에 대해 존재, 부재, 관찰 불가 확률을 반환하며, Span-01과 동일하게 문서화된 채점 워크플로를 따릅니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Span-01 Lite는 Respan의 Span-01 행동 채점 제품군에 속한, 별도의 이름을 가진 모델 프로필입니다. 제작사의 빠른 시작 가이드와 모델 표는 Lite를 동일한 채점 워크플로를 사용하는 두 프로필 중 하나로 명시합니다. 이 모델은 텍스트 상호작용과 평이한 언어로 작성된 행동 정의를 받아, 정의마다 존재, 부재, 관찰 불가의 세 가지 확률을 반환합니다. 이 프로필의 유용한 출력은 불확실성이 명시된 행동 기록이며, 대화에 대한 서술형 답변이 아닙니다.
행동은 작업에 맞는 표현으로 정의하세요. 상담원 이관 여부를 확인한다면, 사용자가 사람 상담원을 명시적으로 요청하는 경우인지, 어시스턴트가 이관이 필요하다고 말하는 경우인지, 둘 중 어느 쪽이든 해당하는지 지정하세요. 단순한 실망 표현은 포함하지 않아야 한다면 그렇게 명시하세요. 사과 여부를 확인할 때는 모호한 레이블에 의존하지 말고 어떤 표현이 사과에 해당하는지 정의하세요. 각 정의에는 식별자가 있으며, 채점기는 확률과 함께 이 식별자를 반환합니다.
행동 집합은 호출자가 정합니다. 불만, 근거 없는 약속, 도구 오용, 에이전트의 반복 동작 같은 예시는 직접 제공해야 하는 정의이지, 모델에 내장된 고정 범주 목록이 아닙니다. 각 정의는 제공된 상호작용 안에서 관찰 가능하도록 유지하세요. 짧은 스팬만으로도 어시스턴트가 사과했는지는 판단할 수 있지만, 외부 문제가 실제로 해결되었다는 근거는 담고 있지 않을 수 있습니다.
Respan의 문서화된 입력은 앞선 메시지를 span.input에, 평가 대상 턴을 span.output에 넣습니다. 메시지 콘텐츠는 문자열입니다. 화자 역할, 관련 사용자 요청, 어시스턴트가 사용한 텍스트 근거 등 해당 턴을 이해하는 데 필요한 맥락을 보존하세요. 품질 검사에서는 평가 대상 행동이 빠진 의역 대신 실제 턴을 제공하세요.
예를 들어 반복되는 문제를 설명하는 사용자 메시지와 조사해 보겠다고 제안하는 어시스턴트 답변을 검토할 수 있습니다. 사용자 불만과 어시스턴트의 약속은 별개의 관찰로 정의하세요. 주장이 근거에 기반했는지 판단하는 데 도구 결과가 중요하다면, 그 결과의 관련 텍스트를 맥락에 남겨 두세요. 출력은 제공된 스팬에서 해당 정의들을 평가한 결과이며, 모델이 약속된 조사를 수행하거나 대화 자체를 바꾸지는 않습니다.
채점 응답에는 행동 id와 함께 p_present, p_absent, p_not_observable이 들어 있으며, 이 값들의 합은 약 1입니다. 관찰 불가는 트레이스로 질문에 답할 수 없다는 뜻이며, 부재와는 다릅니다. 고객이 해결책을 수용했는지와 같은 정의의 경우, 고객이 반응하기 전에 끝나는 스팬은 어시스턴트의 답변이 자신 있게 들리더라도 불완전한 근거입니다.
검토용 결과를 준비할 때는 세 값을 모두 보존하세요. 가장 높은 값으로 고른 범주는 화면 표시에 유용할 수 있지만, 관찰이 얼마나 불확실했는지는 분포가 담고 있습니다. 존재 값이 낮다는 것만으로 해당 행동이 확실히 일어나지 않았다고 결론 내리지 마세요. 근거 부족이 지배적일 때는 설명을 지어내기보다 관련 맥락을 확보하거나 결과를 미확인으로 남겨 두는 것이 유용한 조치일 수 있습니다.
제작사의 채점 워크플로는 하나의 트레이스에 대해 여러 행동 정의를 함께 평가하고, 식별자마다 요청 순서대로 결과를 반환합니다. 문서에는 요청당 행동 수 상한이 명시되어 있지 않습니다. 그렇다고 보편적인 토큰 창이나 무제한 트레이스 크기가 보장되는 것은 아닙니다. 정의는 목적에 맞게, 근거는 관련성 있게 유지하고, 반환된 각 결과와 그 결과를 만든 정의 사이의 연결을 보존하세요.
행동 결과는 하나의 배타적 선택 답이 아니라 서로 독립적인 관찰입니다. 같은 대화 안에 불만, 사과, 이관 제안이 모두 존재할 수 있습니다. 각각의 3방향 분포는 해당 정의 안에서만 의미가 있으며, 서로 다른 행동의 존재 값을 더해도 정규화된 범주 분포나 순서형 루브릭 점수가 되지 않습니다.
제조사는 Lite와 표준 명칭을 공통 요청 및 결과 형태로 문서화합니다. 이 계약 덕분에 두 프로필 모두에 대해 트레이스를 준비하고 행동 확률을 해석할 수 있습니다. 그러나 Lite가 다른 에디션과 같은 가중치, 파라미터 수, 품질을 가진다는 뜻은 아닙니다. 서로 다른 에디션의 결과를 말없이 바꿔 쓰지 말고, 결과를 검토할 때 선택한 프로필을 식별할 수 있도록 유지하세요.
대상 작업의 레이블 지정 대화를 사용해 로깅, 라우팅, 검토 임계값을 정하세요. 관찰 불가 값이 높은 결과와 경계선상의 관찰은 점검용으로 보존하고, 오류로 보이는 사례는 원래 턴 및 행동 정의와 비교하세요. 유용한 최종 산출물에는 텍스트 스팬의 식별자, 정의, 선택한 프로필, 완전한 3방향 확률 결과가 담깁니다. 그 관찰로 무엇을 할지는 이후 애플리케이션 단계가 결정합니다. Lite의 채점 출력 자체가 이관을 실행하거나, 답변을 차단하거나, 수정안을 생성하지는 않습니다.
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필드questions.<id>.criteria | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: choice/score: 필수; noul: 선택 사항. choice의 criteria는 객체이며, score는 minItems1인 배열입니다. | 기본값— |
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필드questions.<id>.criteria.false | 유형string|object|array | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: noul 조건 객체가 제공됨 | 기본값— |
noul · 필수: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · 필수: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · 필수: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| 매개변수 | 명세 |
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매개변수content_type | 명세application/json |
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매개변수material_types | 명세text |
매개변수optional_controls | 명세provider, session_id, trace, user |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous
정확한 모델 ID를 전송하고 네이티브 응답 전체를 보존하세요.
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 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 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 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "respan/span-01-lite:free",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='respan/span-01-lite:free'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
제공된 모든 질문 ID별 답변의 정확한 유형, noul/choice/score 값, 신뢰도, 확률 및 범례가 보존됩니다. 원본 JSON 전체는 정산이 끝난 후에만 저장되고 반환됩니다.
원래 작업과 전체/부분 응답을 보존하세요. POST를 재전송하지 마세요.
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|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 표현 형식 또는 값이 유효하지 않음 | 다음 단계표시된 요청 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra respan/span-01-lite:free
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.