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.
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.
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.
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.
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.
scaledown/extractExtract는 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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| 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 |
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 |
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 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 $0.0001 / 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 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"scaledown/extract","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="scaledown/extract", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 scaledown/extract
/chat/completions
scaledown/extractExtract는 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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, 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 |
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 $0.0001 / 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 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "scaledown/extract",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'scaledown/extract', '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': 'scaledown/extract', '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 scaledown/extract
/chat/completions