SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.
질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.
설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.
제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.
여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.
Pro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.
Pro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.
", "aboutText": "SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.\n\n### 명확한 시각적 증거와 함께 질문 제공하기\n\n질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.\n\n설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.\n\n### 텍스트와 이미지를 아우르는 추론\n\n제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.\n\n여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.\n\n### 프로필과 더 넓은 계열의 워크플로\n\nPro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.\n\nPro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro는 이미지와 텍스트로 대화하고 텍스트를 출력하는 SenseTime의 범용 프로필입니다. 제공한 문서, 그림, 질문을 사용해 설명이나 비교를 요청하고, 답변을 시각적 증거와 글로 된 증거에 연결하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.
질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.
설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.
제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.
여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.
Pro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.
Pro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 SenseNova-V6-Pro | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 지원되는 역할 집합은 선택한 모델에 따라 달라집니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
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 읽고 해당 텍스트를 messages[].content에 삽입하세요. |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Hello!"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE AILOOT_STREAM\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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/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-body.bin\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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')\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers={'Authorization': 'Bearer ' + api_key, 'Content-Type': 'application/json'}, 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-body.bin').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result-body.bin').write_bytes(raw)\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nimport { readFileSync, writeFileSync } from 'node:fs';\n\nconst apiKey = process.env.AILOOT_API_KEY;\nif (!apiKey?.trim()) throw new Error('Set AILOOT_API_KEY');\nif (!process.env.AILOOT_TEXT_FILE) throw new Error('Choose your actual UTF-8 document');\nconst text = readFileSync(process.env.AILOOT_TEXT_FILE, 'utf8');\nif (!text.trim()) throw new Error('The document must contain text');\nconst stream = process.env.AILOOT_STREAM === '1';\nconst payload = {"model": "SenseNova-V6-Pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]};\npayload.messages[0].content = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text;\npayload.stream = stream;\nconst response = await fetch('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(payload) });\nconst raw = Buffer.from(await response.arrayBuffer());\nwriteFileSync('result-body.bin', raw);\nwriteFileSync('response-headers.txt', [...response.headers].map(([key, value]) => key + ': ' + value).join('\\n'));\nif (!response.ok) throw new Error('HTTP ' + response.status + '; original response saved in result-body.bin');\nif (stream) {\n writeFileSync('result.sse', raw);\n process.stdout.write(raw);\n} else {\n writeFileSync('result.json', raw);\n const result = JSON.parse(raw.toString('utf8'));\n console.log(JSON.stringify(result, null, 2));\n for (const choice of result.choices ?? []) console.log('Choice', choice.index, JSON.stringify(choice));\n}\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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro는 이미지와 텍스트로 대화하고 텍스트를 출력하는 SenseTime의 범용 프로필입니다. 제공한 문서, 그림, 질문을 사용해 설명이나 비교를 요청하고, 답변을 시각적 증거와 글로 된 증거에 연결하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.
질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.
설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.
제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.
여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.
Pro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.
Pro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 SenseNova-V6-Pro | 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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseNova-V6-Pro', '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': 'SenseNova-V6-Pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro는 이미지와 텍스트로 대화하고 텍스트를 출력하는 SenseTime의 범용 프로필입니다. 제공한 문서, 그림, 질문을 사용해 설명이나 비교를 요청하고, 답변을 시각적 증거와 글로 된 증거에 연결하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.
질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.
설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.
제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.
여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.
Pro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.
Pro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 sensetime/sensenova-v6-pro | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 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[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sensetime/sensenova-v6-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro는 이미지와 텍스트로 대화하고 텍스트를 출력하는 SenseTime의 범용 프로필입니다. 제공한 문서, 그림, 질문을 사용해 설명이나 비교를 요청하고, 답변을 시각적 증거와 글로 된 증거에 연결하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
SenseNova V6 Pro는 글로 된 질문과 이미지를 결합한 대화를 위한 SenseTime의 범용 멀티모달 프로필입니다. 제조사의 프로필 표는 이미지·텍스트 입력과 텍스트 출력을 설명합니다. V6 계열은 혼합된 시각 및 언어 정보의 이해, 추론, 분석을 강조합니다. Pro는 더 가벼운 Turbo 프로필 및 최종 답변과 함께 추론 내용을 출력하는 별도의 Reasoner와 구별됩니다.
질문의 근거가 되는 이미지나 원문을 선택하고 관련 세부 사항을 읽을 수 있게 하세요. 문서 작업에서는 차트나 표가 있는 페이지를 제공하고 보이는 값이 어떤 조건을 뒷받침하는지 물을 수 있습니다. 스크린샷 질문에서는 논의할 컨트롤이나 메시지를 지정할 수 있습니다. 추가 배경은 그림 자체가 보여 주는 것과 구별하세요.
설명, 비교, 보이는 값의 추출, 제공된 자료에 근거한 초안처럼 작업에 맞는 산출물을 요청하세요. 유용한 문서 비교는 발견 사항마다 페이지 식별자와 증거를 함께 유지할 수 있습니다. 전체 그림에 대한 그럴듯한 해석에 의존하기보다 반환 텍스트의 레이블, 단위, 출처 연결을 확인하세요.
제조사의 V6 발표는 언어와 비전을 별도 경로로 두기보다 융합한 모델 계열을 설명합니다. 그 목적에는 관련 정보의 이해가 필요한 수학, 코딩, 문서 분석 작업이 포함됩니다. 답변이 충족할 조건을 명시하고 알려진 값과 가정을 구별하세요. 추론한 응답은 실제 원문에 비추어 결론을 평가할 수 있게 해야 합니다.
여러 문서에 관한 질문에서는 불일치가 생길 때 어떤 출처를 우선할지 지정하고 중요한 구절이나 보이는 영역을 유지하세요. 자료가 불완전하면 빠진 조건을 완성된 필드와 구별하세요. 자신 있는 설명만으로 출처에 부여한 값이 실제로 들어 있다고 입증되지는 않습니다.
Pro 표는 이미지·텍스트 대화에서 텍스트 답변을 명시합니다. V6 계열 발표는 긴 동영상 분석과 별도의 Omni 실시간 상호작용 프로필도 다룹니다. 이러한 계열의 시연을 Pro의 완전한 요청 필드 사양으로 취급하기보다 해당 제조사 워크플로와 연결해 두세요. 이후 V6.5 및 V6.7 모델에는 각각의 기능과 제어가 있습니다.
Pro 이미지·텍스트 작업에서는 제공한 질문, 이미지, 완성된 텍스트 응답을 보관하세요. 중요한 수치, 시각적 관계, 제안 코드나 추론을 이를 뒷받침하는 증거와 대조하세요. 유용한 인계물은 발견 사항을 원본 페이지로 추적할 수 있는 설명이나 구조화된 비교가 될 수 있습니다. 그러면 해결되지 않은 세부 사항 하나에 집중해 이어 갈 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 sensetime/sensenova-v6-pro | 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.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0011 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "sensetime/sensenova-v6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.