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SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.

문제와 시각적 맥락 준비하기

질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.

수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.

추론 내용과 최종 답변

제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.

중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.

멀티모달 계열과 버전 경계

V6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.

이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.

검토 가능한 추론 산출물 만들기

유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.

", "aboutText": "SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.\n\n### 문제와 시각적 맥락 준비하기\n\n질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.\n\n수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.\n\n### 추론 내용과 최종 답변\n\n제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.\n\n중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.\n\n### 멀티모달 계열과 버전 경계\n\nV6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.\n\n이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.\n\n### 검토 가능한 추론 산출물 만들기\n\n유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Separate a reading from a conclusion\n\nAnalyze these source readings: [TABLE] Device A: 20 tasks in 5 minutes; Device B: 30 tasks in 10 minutes. [NOTE] The tasks may differ in complexity. Calculate the observed tasks-per-minute rates, then assess the claim 'A is inherently faster.' Separate computed values, supported comparison and the missing condition needed for that broader claim.

예상 결과

A rate table and a concise final assessment separating observations, calculations and an unresolved comparability condition.

결과 확인

Check the answer does not turn unequal task sets into proof of an inherent device advantage.

" }, "copy_sha256": "5ae53762c7c28287193450a07532496e59bf1a10422f5452f22d46a849b8d434", "copy_source": { "locale": "ko", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "sensetime/sensenova-v6-reasoner", "source_facts_sha256": "cb432a3708a85f492158e4c4f874eafc2dcc5d7f4de956f3e4b2bf038ba96848", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "7e0917c9b035e5b48fa749202d44e2c910674d5fb49f71e9476bf905d66333ea", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "

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SenseNova-V6-Reasoner

기타 /SenseNova-V6-Reasoner

모델 ID

시작하기

SenseNova V6 Reasoner는 이미지 및 텍스트 질문에 복잡한 사고를 적용합니다. 제작사 프로필은 수학, 분석, 문서 이해 작업에 추론 내용과 최종 텍스트 답변을 반환하며 결과는 원래 근거와 대조해 검토합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.

문제와 시각적 맥락 준비하기

질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.

수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.

추론 내용과 최종 답변

제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.

중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.

멀티모달 계열과 버전 경계

V6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.

이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.

검토 가능한 추론 산출물 만들기

유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat · SenseNova-V6-Reasoner POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 SenseNova-V6-Reasoner	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 지원되는 역할 집합은 선택한 모델에 따라 달라집니다. 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 해당 텍스트를 messages[].content에 삽입하세요.
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_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

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

설정	요금표	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	요금 입력 · 입력 토큰 $0.00132 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00506 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat · SenseNova-V6-Reasoner

{\n  "model": "SenseNova-V6-Reasoner",\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-Reasoner', '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\n

import 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-Reasoner', '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))\n

import { 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-Reasoner", "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}\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat · SenseNova-V6-Reasoner

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
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	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 SenseNova-V6-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

sensetime/sensenova-v6-reasoner, SenseNova-V6-Reasoner

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[See more information about frequency and presence penalties.](https://platform.openai.com/docs/api-reference/parameter-details)", "type": "number" }, "stop": { "description": "Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.", "type": "string" }, "stream": { "description": "If set, partial message deltas will be sent, like in ChatGPT. Tokens will be sent as data-only [server-sent events](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Server-sent_events/Using_server-sent_events#Event_stream_format) as they become available, with the stream terminated by `data: [DONE]` message. For [Example Code.](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_stream_completions.ipynb)，Please view OpenAI Cookbook.", "type": "boolean" }, "temperature": { "description": "What sampling temperature to use, ranging from 0 to 2. Higher values, such as 0.8, will make the output more random, while lower values, like 0.2, will make it more focused and deterministic. 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"side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.00506000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000506", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, 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•

SenseNova-V6-Reasoner

기타 /SenseNova-V6-Reasoner

모델 ID

시작하기

SenseNova V6 Reasoner는 이미지 및 텍스트 질문에 복잡한 사고를 적용합니다. 제작사 프로필은 수학, 분석, 문서 이해 작업에 추론 내용과 최종 텍스트 답변을 반환하며 결과는 원래 근거와 대조해 검토합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.

문제와 시각적 맥락 준비하기

질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.

수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.

추론 내용과 최종 답변

제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.

중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.

멀티모달 계열과 버전 경계

V6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.

이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.

검토 가능한 추론 산출물 만들기

유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.

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
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 SenseNova-V6-Reasoner	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_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

설정	요금표	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	요금 입력 · 입력 토큰 $0.00132 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00506 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "SenseNova-V6-Reasoner",\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-Reasoner', '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\n

import 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-Reasoner', '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))\n

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
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	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 SenseNova-V6-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

sensetime/sensenova-v6-reasoner, SenseNova-V6-Reasoner

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "SenseNova-V6-Reasoner", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "SenseNova-V6-Reasoner", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|SenseNova-V6-Reasoner", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "SenseNova-V6-Reasoner", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content 문자열", "required_material": "UTF-8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "SenseNova-V6-Reasoner" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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"quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, 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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-Reasoner', '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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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-Reasoner', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": 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•

SenseNova-V6-Reasoner

기타 /sensetime/sensenova-v6-reasoner

모델 ID

시작하기

SenseNova V6 Reasoner는 이미지 및 텍스트 질문에 복잡한 사고를 적용합니다. 제작사 프로필은 수학, 분석, 문서 이해 작업에 추론 내용과 최종 텍스트 답변을 반환하며 결과는 원래 근거와 대조해 검토합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.

문제와 시각적 맥락 준비하기

질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.

수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.

추론 내용과 최종 답변

제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.

중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.

멀티모달 계열과 버전 경계

V6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.

이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.

검토 가능한 추론 산출물 만들기

유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.

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
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 sensetime/sensenova-v6-reasoner	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	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—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_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

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

설정	요금표	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	요금 입력 · 입력 토큰 $0.00132 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00506 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-reasoner", "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\n

from 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-reasoner',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"))\n

from 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-reasoner',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")\n

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
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	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 SenseNova-V6-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

sensetime/sensenova-v6-reasoner, SenseNova-V6-Reasoner

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•

SenseNova-V6-Reasoner

기타 /sensetime/sensenova-v6-reasoner

모델 ID

시작하기

SenseNova V6 Reasoner는 이미지 및 텍스트 질문에 복잡한 사고를 적용합니다. 제작사 프로필은 수학, 분석, 문서 이해 작업에 추론 내용과 최종 텍스트 답변을 반환하며 결과는 원래 근거와 대조해 검토합니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

SenseNova V6 Reasoner는 글로 된 질문과 이미지에 대한 복잡하고 신중한 추론을 위한 SenseTime의 멀티모달 프로필입니다. 제작사 프로필 표는 이미지 및 텍스트 대화와 추론 과정 및 최종 답변을 포함하는 출력을 설명합니다. V6 계열은 시각과 언어를 결합한 이해, 수학 분석, 코딩 관련 추론을 강조합니다. Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.

문제와 시각적 맥락 준비하기

질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.

수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.

추론 내용과 최종 답변

제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.

중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.

멀티모달 계열과 버전 경계

V6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.

이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.

검토 가능한 추론 산출물 만들기

유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.

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
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 sensetime/sensenova-v6-reasoner	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_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

설정	요금표	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	요금 입력 · 입력 토큰 $0.00132 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00506 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "sensetime/sensenova-v6-reasoner",\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-reasoner', '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\n

import 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-reasoner', '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))\n

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
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	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 SenseNova-V6-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

sensetime/sensenova-v6-reasoner, SenseNova-V6-Reasoner

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실제 활용 과제

영어 기술 예제

Separate a reading from a conclusion\n\nAnalyze these source readings: [TABLE] Device A: 20 tasks in 5 minutes; Device B: 30 tasks in 10 minutes. [NOTE] The tasks may differ in complexity. Calculate the observed tasks-per-minute rates, then assess the claim 'A is inherently faster.' Separate computed values, supported comparison and the missing condition needed for that broader claim.

예상 결과

A rate table and a concise final assessment separating observations, calculations and an unresolved comparability condition.

결과 확인

Check the answer does not turn unequal task sets into proof of an inherent device advantage.

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Reasoner는 Pro 및 경량 Turbo 프로필과 구별됩니다.\n\n### 문제와 시각적 맥락 준비하기\n\n질문, 관련 값, 풀이가 충족해야 할 조건을 제공하세요. 차트, 도식, 문서 이미지를 사용하는 작업이라면 라벨과 핵심 관계를 명확히 하세요. 주어진 값과 가정을 구분하고 누락된 정보를 식별하세요. 유용한 요청은 그림의 근거가 어떤 해석을 뒷받침하는지, 어떤 조건이 결론을 바꾸는지 물을 수 있습니다.\n\n수학 문제에서는 원래 수식이나 눈에 보이는 도형과 사용된 정의를 보존하세요. 문서 비교에서는 페이지와 불일치 판단을 좌우하는 규칙을 식별하세요. 최종 산출물은 충분히 정의되지 않은 작업에 긴 설명만 붙이는 대신 결정적인 결과와 가정을 점검할 수 있게 해야 합니다.\n\n### 추론 내용과 최종 답변\n\n제작사는 Reasoner의 사고 출력과 최종 응답을 구분합니다. 결과를 검토할 때 각 부분의 역할을 유지하세요. 최종 답변은 결론, 이를 입증하는 값이나 조건, 미해결 사례를 명확히 밝혀야 합니다. 확장된 추론은 근거를 그 결과에 연결할 때 유용합니다. 길이 자체가 결론이 옳다는 독립적인 증거는 아닙니다.\n\n중요한 계산과 원본 연결을 제공된 자료와 대조하세요. 설명이 일관되어 보여도 도식을 잘못 해석할 수 있습니다. 코드 관련 답변은 제안된 논리를 평가할 수 있게 하는 구체적인 입력 사례와 기대 동작을 유지해야 합니다. 자신감을 검증으로 취급하지 말고 특정 미해결 조건에 대해 후속 질문을 하세요.\n\n### 멀티모달 계열과 버전 경계\n\nV6 릴리스는 긴 사고와 전역 메모리 연구를 바탕으로 텍스트 및 멀티모달 추론을 위해 학습한 융합 모델 시리즈를 설명합니다. 발표에서는 더 넓은 계열의 10분 영상 분석도 시연하고 Omni 실시간 상호작용을 별도로 설명합니다. 이 워크플로는 이미지 및 텍스트 Reasoner 프로필 표와 구별되며 문서화되지 않은 요청별 미디어 또는 출력 상한으로 바꿔 해석해서는 안 됩니다.\n\n이 계열의 긴 추론 과정 학습에 관한 공개 설명은 완전한 네이티브 API 토큰 한도 표와 별개입니다. Pro, Turbo, Omni, 이후 V6.5 릴리스가 동일한 제어를 갖는다고 가정하지 말고 선택한 Reasoner 프로필과 제작사 인터페이스가 실제로 반환한 근거를 보존하세요.\n\n### 검토 가능한 추론 산출물 만들기\n\n유용한 결과는 문서 이미지에 근거한 풀이, 비교, 설명이 될 수 있습니다. 결정적인 추론을 검토하거나 확장할 수 있도록 원래 질문과 원본 자료를 최종 답변과 함께 유지하세요. 원본에서 읽은 값, 그 값을 바탕으로 한 계산, 작업에서 확립하지 않은 가정을 구분하세요. 이렇게 하면 복잡한 사고 프로필을 유한하고 추적 가능한 추론 작업에 활용할 수 있습니다.", "alias_of": null, "aliases": [ "SenseNova-V6-Reasoner" ], "author": "Other", "available": null, "canonical_model": "sensetime/sensenova-v6-reasoner", "capabilities": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [], "manufacturer_output": [] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00132000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000132", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.00506000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000506", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다." }, { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00132000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000132", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.00506000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000506", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "sensetime/sensenova-v6-reasoner", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Save every choices[] entry, content, reasoning, tool call and usage field. 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[See more information about frequency and presence penalties.](https://platform.openai.com/docs/api-reference/parameter-details)", "type": "number" }, "stop": { "description": "Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.", "type": "string" }, "stream": { "description": "If set, partial message deltas will be sent, like in ChatGPT. Tokens will be sent as data-only [server-sent events](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Server-sent_events/Using_server-sent_events#Event_stream_format) as they become available, with the stream terminated by `data: [DONE]` message. For [Example Code.](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_stream_completions.ipynb)，Please view OpenAI Cookbook.", "type": "boolean" }, "temperature": { "description": "What sampling temperature to use, ranging from 0 to 2. Higher values, such as 0.8, will make the output more random, while lower values, like 0.2, will make it more focused and deterministic. 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