Summarize는 ScaleDown의 생성형 요약 모델입니다. 원래 문장 몇 개를 그대로 선택하는 대신 제공된 텍스트와 문서를 유창하게 재작성하여 압축합니다. 공개된 활용에는 문서 검토, 전사문 요약, 다른 모델이 사용하기 전에 검색된 자료를 줄이는 작업이 포함됩니다.
작업에 초점과 의도한 독자를 지정하세요. 회의 요약은 결정, 책임, 열린 질문을 유지할 수 있습니다. 문서 검토는 주요 주장과 뒷받침하는 근거를 유지할 수 있습니다. 검색 워크플로는 다음 모델이 답할 질문에 중요한 사실을 유지할 수 있습니다.
콘텐츠 지시에 원하는 언어, 길이, 구성을 지정하세요. 공개된 모델은 이러한 선택에 시스템 프롬프트 지시를 사용하며, 충실한 출력을 위해 샘플링 설정은 고정되어 있습니다. 따라서 사람을 위한 요약과 다른 모델을 위한 간결한 구절은 샘플링 변화를 주요 제어 방식으로 취급하지 않고도 서로 다른 구성을 사용할 수 있습니다.
문서 이름과 중요한 섹션 경계를 원본과 함께 유지하세요. 이름, 숫자, 명시된 결정, 해석에 영향을 주는 불일치를 보존하도록 요약을 요청하세요. 전사문에서는 제안과 결정을, 미해결 질문과 배정된 행동을 구분하세요.
생성 후에는 압축된 텍스트를 원본 자료와 비교하세요. 어떤 문장이 주장의 확실성을 바꾸거나, 조건을 누락하거나, 서로 다른 화자 또는 섹션에 속한 내용을 결합하는지 확인하세요. 더 짧은 결과의 목적은 의미를 유지하면서 근거를 쉽게 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.
공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, PDF 같은 파일이 포함되며 모델은 텍스트를 반환합니다. 읽을 수 있는 자료를 제공하고 작업이 문서 전체를 대상으로 하는지 선택한 섹션을 대상으로 하는지 정의하세요. 모음에서는 일관된 요약 질문과 각 결과에 유지되는 문서 식별자가 도움이 됩니다.
검색 전처리에서는 후속 추론이 반드시 다뤄야 할 구체적인 질문을 중심으로 내용을 줄이세요. 원본의 일반적인 개요를 만드는 대신 답변을 뒷받침하는 구절이나 사실을 유지하세요. 이후 결과도 원본에 비추어 확인할 수 있도록 원래 검색 자료를 사용할 수 있게 유지하세요.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,000,000토큰이며 완성 한도는 4,000토큰입니다. 의도한 결과물에 맞는 요약 길이를 설정하세요. 큰 모음에 상당한 상세 정보가 필요하면 식별된 문서나 섹션으로 구성하고 각각의 별도 결과를 유지한 뒤 모음 수준의 요약을 작성하세요.
결과는 텍스트 요약입니다. 애플리케이션에서 기계가 사용하는 구조를 검증하되, 서면 요약은 의도한 독자가 읽기 쉽게 유지하세요. 초점, 언어, 길이를 결정한 지시 및 원본 식별 정보와 함께 요약을 저장하세요.
scaledown/summarizeSummarize는 긴 텍스트와 문서를 유창하고 충실한 압축본으로 재작성합니다. 지시로 초점, 언어, 길이, 형식을 정한 뒤 문서 검토, 전사문 요약, 더 짧은 검색 컨텍스트에 결과를 사용하세요. 공개된 윈도는 1,000,000토큰이며 완성 한도는 4,000토큰입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Summarize는 ScaleDown의 생성형 요약 모델입니다. 원래 문장 몇 개를 그대로 선택하는 대신 제공된 텍스트와 문서를 유창하게 재작성하여 압축합니다. 공개된 활용에는 문서 검토, 전사문 요약, 다른 모델이 사용하기 전에 검색된 자료를 줄이는 작업이 포함됩니다.
작업에 초점과 의도한 독자를 지정하세요. 회의 요약은 결정, 책임, 열린 질문을 유지할 수 있습니다. 문서 검토는 주요 주장과 뒷받침하는 근거를 유지할 수 있습니다. 검색 워크플로는 다음 모델이 답할 질문에 중요한 사실을 유지할 수 있습니다.
콘텐츠 지시에 원하는 언어, 길이, 구성을 지정하세요. 공개된 모델은 이러한 선택에 시스템 프롬프트 지시를 사용하며, 충실한 출력을 위해 샘플링 설정은 고정되어 있습니다. 따라서 사람을 위한 요약과 다른 모델을 위한 간결한 구절은 샘플링 변화를 주요 제어 방식으로 취급하지 않고도 서로 다른 구성을 사용할 수 있습니다.
문서 이름과 중요한 섹션 경계를 원본과 함께 유지하세요. 이름, 숫자, 명시된 결정, 해석에 영향을 주는 불일치를 보존하도록 요약을 요청하세요. 전사문에서는 제안과 결정을, 미해결 질문과 배정된 행동을 구분하세요.
생성 후에는 압축된 텍스트를 원본 자료와 비교하세요. 어떤 문장이 주장의 확실성을 바꾸거나, 조건을 누락하거나, 서로 다른 화자 또는 섹션에 속한 내용을 결합하는지 확인하세요. 더 짧은 결과의 목적은 의미를 유지하면서 근거를 쉽게 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.
공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, PDF 같은 파일이 포함되며 모델은 텍스트를 반환합니다. 읽을 수 있는 자료를 제공하고 작업이 문서 전체를 대상으로 하는지 선택한 섹션을 대상으로 하는지 정의하세요. 모음에서는 일관된 요약 질문과 각 결과에 유지되는 문서 식별자가 도움이 됩니다.
검색 전처리에서는 후속 추론이 반드시 다뤄야 할 구체적인 질문을 중심으로 내용을 줄이세요. 원본의 일반적인 개요를 만드는 대신 답변을 뒷받침하는 구절이나 사실을 유지하세요. 이후 결과도 원본에 비추어 확인할 수 있도록 원래 검색 자료를 사용할 수 있게 유지하세요.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,000,000토큰이며 완성 한도는 4,000토큰입니다. 의도한 결과물에 맞는 요약 길이를 설정하세요. 큰 모음에 상당한 상세 정보가 필요하면 식별된 문서나 섹션으로 구성하고 각각의 별도 결과를 유지한 뒤 모음 수준의 요약을 작성하세요.
결과는 텍스트 요약입니다. 애플리케이션에서 기계가 사용하는 구조를 검증하되, 서면 요약은 의도한 독자가 읽기 쉽게 유지하세요. 초점, 언어, 길이를 결정한 지시 및 원본 식별 정보와 함께 요약을 저장하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 scaledown/summarize | 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/summarize","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/summarize", 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/summarize
/chat/completions
scaledown/summarizeSummarize는 긴 텍스트와 문서를 유창하고 충실한 압축본으로 재작성합니다. 지시로 초점, 언어, 길이, 형식을 정한 뒤 문서 검토, 전사문 요약, 더 짧은 검색 컨텍스트에 결과를 사용하세요. 공개된 윈도는 1,000,000토큰이며 완성 한도는 4,000토큰입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Summarize는 ScaleDown의 생성형 요약 모델입니다. 원래 문장 몇 개를 그대로 선택하는 대신 제공된 텍스트와 문서를 유창하게 재작성하여 압축합니다. 공개된 활용에는 문서 검토, 전사문 요약, 다른 모델이 사용하기 전에 검색된 자료를 줄이는 작업이 포함됩니다.
작업에 초점과 의도한 독자를 지정하세요. 회의 요약은 결정, 책임, 열린 질문을 유지할 수 있습니다. 문서 검토는 주요 주장과 뒷받침하는 근거를 유지할 수 있습니다. 검색 워크플로는 다음 모델이 답할 질문에 중요한 사실을 유지할 수 있습니다.
콘텐츠 지시에 원하는 언어, 길이, 구성을 지정하세요. 공개된 모델은 이러한 선택에 시스템 프롬프트 지시를 사용하며, 충실한 출력을 위해 샘플링 설정은 고정되어 있습니다. 따라서 사람을 위한 요약과 다른 모델을 위한 간결한 구절은 샘플링 변화를 주요 제어 방식으로 취급하지 않고도 서로 다른 구성을 사용할 수 있습니다.
문서 이름과 중요한 섹션 경계를 원본과 함께 유지하세요. 이름, 숫자, 명시된 결정, 해석에 영향을 주는 불일치를 보존하도록 요약을 요청하세요. 전사문에서는 제안과 결정을, 미해결 질문과 배정된 행동을 구분하세요.
생성 후에는 압축된 텍스트를 원본 자료와 비교하세요. 어떤 문장이 주장의 확실성을 바꾸거나, 조건을 누락하거나, 서로 다른 화자 또는 섹션에 속한 내용을 결합하는지 확인하세요. 더 짧은 결과의 목적은 의미를 유지하면서 근거를 쉽게 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.
공개된 입력 범위에는 텍스트, 이미지, PDF 같은 파일이 포함되며 모델은 텍스트를 반환합니다. 읽을 수 있는 자료를 제공하고 작업이 문서 전체를 대상으로 하는지 선택한 섹션을 대상으로 하는지 정의하세요. 모음에서는 일관된 요약 질문과 각 결과에 유지되는 문서 식별자가 도움이 됩니다.
검색 전처리에서는 후속 추론이 반드시 다뤄야 할 구체적인 질문을 중심으로 내용을 줄이세요. 원본의 일반적인 개요를 만드는 대신 답변을 뒷받침하는 구절이나 사실을 유지하세요. 이후 결과도 원본에 비추어 확인할 수 있도록 원래 검색 자료를 사용할 수 있게 유지하세요.
공개된 컨텍스트 윈도는 1,000,000토큰이며 완성 한도는 4,000토큰입니다. 의도한 결과물에 맞는 요약 길이를 설정하세요. 큰 모음에 상당한 상세 정보가 필요하면 식별된 문서나 섹션으로 구성하고 각각의 별도 결과를 유지한 뒤 모음 수준의 요약을 작성하세요.
결과는 텍스트 요약입니다. 애플리케이션에서 기계가 사용하는 구조를 검증하되, 서면 요약은 의도한 독자가 읽기 쉽게 유지하세요. 초점, 언어, 길이를 결정한 지시 및 원본 식별 정보와 함께 요약을 저장하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 scaledown/summarize | 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 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "scaledown/summarize",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/summarize', '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/summarize', '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/summarize
/chat/completions