ScaleDown: Extract
Extract는 텍스트, 이미지, 문서 파일에서 호출자가 설명한 개체를 찾습니다. 필드를 평이한 영어로 정의한 뒤 일치한 구간, 신뢰도 점수, 문자 오프셋, 주변 컨텍스트를 유지하세요. 내장 OCR은 스캔과 PDF를 지원하며, 문서 워크플로용으로 공개된 컨텍스트는 1,000,000토큰입니다.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsscaledown/extract - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesscaledown/extract
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Extract는 ScaleDown의 설명 기반 개체 추출 모델입니다. 고정된 하나의 개체 유형 집합에서 선택하는 대신 호출자가 찾을 정보를 평이한 영어로 설명합니다. 모델은 신뢰도, 문자 오프셋, 주변 컨텍스트와 함께 일치 구간을 반환하므로 결과를 원본 자료에 쉽게 연결할 수 있습니다.
필요한 필드를 설명하세요
각 요청 개체의 이름을 구체적인 업무 목적에 맞춰 지정하세요. 청구서 워크플로에서는 문서 식별자, 날짜, 기재된 그대로의 금액을 찾을 수 있습니다. 계약 워크플로에서는 명시된 당사자, 기한, 지정된 의무를 찾을 수 있습니다. 이메일 워크플로에서는 연락처 정보나 요청된 행동을 찾을 수 있습니다.
짧은 이름에만 의존하지 말고 필드의 의미를 설명하세요. 발행일과 지급 기한, 사람 이름과 조직 이름을 구분하세요. 여러 필드의 표현이 비슷할 때는 반환된 일치 결과를 구분해 유지하는 데 도움이 되도록 각각 정의를 제공하세요.
일치 결과와 근거를 유지하세요
유용한 추출 결과는 오프셋과 주변 텍스트를 포함해 원본 구간을 보존합니다. 이 값으로 애플리케이션은 일치 결과의 출처를 식별할 수 있으며, 검토자는 전체 문서를 다시 검색하지 않고 근거를 확인할 수 있습니다. 모든 반환 구간이 똑같이 확실하다고 취급하지 말고 신뢰도 값을 일치 결과와 함께 유지하세요.
워크플로에 정규화된 날짜, 변환된 금액, 다른 파생 값이 필요하면 후속 변환과 함께 원래 텍스트도 유지하세요. 개체 추출은 문서가 말하는 내용을 식별합니다. 반환된 근거에 적용할 정규화와 검증 규칙은 애플리케이션이 결정합니다.
스캔, 문서, 긴 입력
공개된 모델의 입력 범위에는 텍스트, 이미지, PDF 같은 파일이 포함되며, 스캔 문서를 위한 OCR이 내장되어 있습니다. 읽을 수 있는 원본 자료를 사용하고 검토에 중요할 때 문서와 페이지의 식별 정보를 보존하세요. 품질이 낮은 스캔은 필드를 모호하게 만들 수 있으므로 중요한 값을 수용하기 전에 반환된 컨텍스트를 검토하세요.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,000,000토큰입니다. 큰 문서나 모음에서는 요청한 개체 정의를 일관되게 유지하고 모든 결과를 해당 원본 자료와 연결하세요. 같은 정의 집합은 계약, 청구서, 메시지, 전사문에서 추출한 필드를 애플리케이션이 비교하는 데 도움이 됩니다.
텍스트 출력과 후속 검증
공개된 출력 모달리티는 텍스트입니다. 주변 추출 워크플로를 활용해 필요한 기계 판독 가능 레코드 구조를 검증하세요. 결과를 저장하거나 변환하기 전에 일치한 텍스트와 원본 컨텍스트를 유지하세요.
유용한 최종 결과물에는 요청 개체 이름, 일치한 원본 텍스트, 관련 위치 또는 컨텍스트, 검토할 신뢰도가 포함됩니다. 누락된 필드를 만들어내지 말고 미해결 또는 경쟁하는 일치 결과를 보이게 유지하세요. 그러면 후속 검사와 변환을 위한 근거 기반 추출 레코드가 만들어집니다.
기능
- 평이한 영어로 설명된 개체 유형.
- 신뢰도, 문자 오프셋, 주변 컨텍스트를 포함한 일치 구간.
- 스캔 이미지와 PDF를 위한 내장 OCR.
- 공개된 1,000,000토큰 컨텍스트에서 사용하는 텍스트, 이미지, 파일 입력.
- 근거 기반 필드 추출에 적합한 텍스트 결과.
활용 사례
- 청구서 필드 추출 — 청구서와 찾을 식별자, 날짜, 금액의 정의. 결과: 근거를 유지한 일치하는 원본 필드.
- 계약 검토 준비 — 계약과 당사자, 날짜, 의무에 대한 정확한 정의. 결과: 이후 법률 또는 운영 검토를 위한 추출 구간.
- 이메일 접수 — 메시지와 워크플로에 필요한 개체. 결과: 근거에 연결된 연락처 또는 요청 레코드.
- 스캔 문서 수집 — 읽을 수 있는 스캔/PDF와 안정적인 개체 정의. 결과: 검증을 위한 원본 컨텍스트와 신뢰도를 갖춘 일치 결과.
제한
- 컨텍스트 — 공개된 컨텍스트 윈도: 1,000,000토큰.
- 결과 근거 — 후속 정규화를 적용하기 전에 구간, 오프셋, 주변 컨텍스트를 유지하세요.
- 출력 계약 — 공개된 출력은 텍스트이며, 스키마로 강제되는 JSON과 함수 호출은 이 모델에 기재되어 있지 않습니다.
- 필드 정의 — 개체 선택은 하나의 고정 분류 체계가 아니라 제공된 설명에 따라 이루어집니다.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions scaledown/extract
scaledown/extract시작하기
Extract는 텍스트, 이미지, 문서 파일에서 호출자가 설명한 개체를 찾습니다. 필드를 평이한 영어로 정의한 뒤 일치한 구간, 신뢰도 점수, 문자 오프셋, 주변 컨텍스트를 유지하세요. 내장 OCR은 스캔과 PDF를 지원하며, 문서 워크플로용으로 공개된 컨텍스트는 1,000,000토큰입니다.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 scaledown/extract | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
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
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 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 $0.0001 / 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 $0.0001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"scaledown/extract","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="scaledown/extract", 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
| 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 |
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 scaledown/extract
메서드 경로 별칭
/chat/completions
관련 호출용 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages scaledown/extract
scaledown/extract시작하기
Extract는 텍스트, 이미지, 문서 파일에서 호출자가 설명한 개체를 찾습니다. 필드를 평이한 영어로 정의한 뒤 일치한 구간, 신뢰도 점수, 문자 오프셋, 주변 컨텍스트를 유지하세요. 내장 OCR은 스캔과 PDF를 지원하며, 문서 워크플로용으로 공개된 컨텍스트는 1,000,000토큰입니다.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 scaledown/extract | 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 |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 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 $0.0001 / 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 $0.0001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "scaledown/extract",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'scaledown/extract', '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': 'scaledown/extract', '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 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 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 scaledown/extract
메서드 경로 별칭
/chat/completions
관련 호출용 ID
FAQ · ScaleDown: Extract
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:text→textPOST /v1/messages·scaledown/extract:text→json,sse- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:model,messages,streamPOST /v1/messages·scaledown/extract:model,messages,max_tokens,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:messages.min_items:1