v0 1.5 Medium은 Vercel의 v0 제품군에 속하는 명명된 복합 모델 프로필입니다. 웹 애플리케이션 코드 생성과 편집을 중심으로 설계되었습니다. 제조사의 아키텍처는 기반 언어 모델에 관련 검색 맥락, 작은 변경을 위한 Quick Edit 경로, 생성된 출력을 확인하고 개선하는 AutoFix 구성 요소를 결합합니다.
만들 페이지나 기능, 컨트롤이 지원해야 할 행동, 표시할 데이터를 제공하세요. 유용한 브리프는 기존 프레임워크, 관련 코드, 반환할 결과물도 명시합니다. 인터페이스 변경에서는 현재 동작과 수정 후 일어나야 할 일을 지정하세요.
기존 코드에서 시작하는 작업이라면 변경을 이해하는 데 필요한 부분을 제공하고 보존할 동작을 설명하세요. 초점이 분명한 요청은 기존 애플리케이션과의 관계가 명확한 구성 요소, 페이지, 패치를 요구할 수 있습니다.
제조사는 대화의 관련 맥락을 포함하고 문서, UI 예시, 프로젝트 소스 같은 전문 자료를 검색하는 준비 단계를 설명합니다. 기반 모델이 새로운 생성이나 더 큰 변경을 처리합니다. 텍스트 업데이트, 구문 수정, 구성 요소 순서 변경 같은 좁은 범위의 편집은 Quick Edit 경로를 사용할 수 있습니다.
AutoFix는 출력이 스트리밍되는 동안 확인하고 생성 후 추가 검토를 수행합니다. 제조사는 스타일 불일치와 단순 오류를 위한 린팅 단계도 설명합니다. 이러한 구성 요소는 반환할 코드를 준비하는 데 도움이 되지만, 애플리케이션은 여전히 실제 환경에서 결과물을 저장하고 실행하여 동작을 살펴봐야 합니다.
생성된 인터페이스를 요청한 컨트롤, 상태, 데이터 관계와 비교하세요. 후속 요청에는 관찰한 오류나 렌더링 결과를 제공하고 영향을 받는 구성 요소를 지정하세요. 이렇게 하면 반복 개선을 애플리케이션의 구체적인 부분과 연결할 수 있습니다.
공개 프로필에는 128,000토큰의 작업 컨텍스트가 나열되어 있습니다. 이 공간을 관련 소스와 요구사항에 사용하고 응답 공간을 남겨 두세요. v0 제품군의 복합 아키텍처는 주변 워크플로를 교체하지 않고 기반 구성 요소를 업데이트할 수 있으므로, 프로필 식별 정보 자체가 불변의 기반 모델 가중치를 뜻하지는 않습니다.
이 항목은 1.5 Medium 프로필을 유지합니다. Large 프로필과 이전의 1.0 Medium은 각각의 식별 정보를 갖습니다. 반환된 코드 결과물과 실행 중이거나 배포된 애플리케이션은 여전히 주변 개발 환경이 완료해야 하는 별도 단계입니다.
", "aboutText": "v0 1.5 Medium은 Vercel의 v0 제품군에 속하는 명명된 복합 모델 프로필입니다. 웹 애플리케이션 코드 생성과 편집을 중심으로 설계되었습니다. 제조사의 아키텍처는 기반 언어 모델에 관련 검색 맥락, 작은 변경을 위한 Quick Edit 경로, 생성된 출력을 확인하고 개선하는 AutoFix 구성 요소를 결합합니다.\n\n### 애플리케이션 동작 설명하기\n\n만들 페이지나 기능, 컨트롤이 지원해야 할 행동, 표시할 데이터를 제공하세요. 유용한 브리프는 기존 프레임워크, 관련 코드, 반환할 결과물도 명시합니다. 인터페이스 변경에서는 현재 동작과 수정 후 일어나야 할 일을 지정하세요.\n\n기존 코드에서 시작하는 작업이라면 변경을 이해하는 데 필요한 부분을 제공하고 보존할 동작을 설명하세요. 초점이 분명한 요청은 기존 애플리케이션과의 관계가 명확한 구성 요소, 페이지, 패치를 요구할 수 있습니다.\n\n### 복합 워크플로 이해하기\n\n제조사는 대화의 관련 맥락을 포함하고 문서, UI 예시, 프로젝트 소스 같은 전문 자료를 검색하는 준비 단계를 설명합니다. 기반 모델이 새로운 생성이나 더 큰 변경을 처리합니다. 텍스트 업데이트, 구문 수정, 구성 요소 순서 변경 같은 좁은 범위의 편집은 Quick Edit 경로를 사용할 수 있습니다.\n\nAutoFix는 출력이 스트리밍되는 동안 확인하고 생성 후 추가 검토를 수행합니다. 제조사는 스타일 불일치와 단순 오류를 위한 린팅 단계도 설명합니다. 이러한 구성 요소는 반환할 코드를 준비하는 데 도움이 되지만, 애플리케이션은 여전히 실제 환경에서 결과물을 저장하고 실행하여 동작을 살펴봐야 합니다.\n\n### 결과 검토하고 개선하기\n\n생성된 인터페이스를 요청한 컨트롤, 상태, 데이터 관계와 비교하세요. 후속 요청에는 관찰한 오류나 렌더링 결과를 제공하고 영향을 받는 구성 요소를 지정하세요. 이렇게 하면 반복 개선을 애플리케이션의 구체적인 부분과 연결할 수 있습니다.\n\n공개 프로필에는 128,000토큰의 작업 컨텍스트가 나열되어 있습니다. 이 공간을 관련 소스와 요구사항에 사용하고 응답 공간을 남겨 두세요. v0 제품군의 복합 아키텍처는 주변 워크플로를 교체하지 않고 기반 구성 요소를 업데이트할 수 있으므로, 프로필 식별 정보 자체가 불변의 기반 모델 가중치를 뜻하지는 않습니다.\n\n이 항목은 1.5 Medium 프로필을 유지합니다. Large 프로필과 이전의 1.0 Medium은 각각의 식별 정보를 갖습니다. 반환된 코드 결과물과 실행 중이거나 배포된 애플리케이션은 여전히 주변 개발 환경이 완료해야 하는 별도 단계입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Build an accessible filter control\n\nCreate a vanilla HTML, CSS and JavaScript inventory filter using these rows: Pencil, stock 12; Notebook, stock 0; Eraser, stock 4. Add a labeled 'In stock only' checkbox and a visible result count. Toggling it must update the list and count; an empty result needs a text message. Return editable code and checks for both checkbox states.An editable web-interface artifact with the labeled control, dynamic list/count and behavior checks.Check the stock filter uses quantity greater than zero and the result count matches visible rows.v0-1.5-mdv0 1.5 Medium은 웹 앱 코드와 반복적인 인터페이스 변경을 위한 Vercel의 복합 모델 프로필입니다. 제조사는 기본 언어 모델에 전문 검색, Quick Edit, AutoFix를 결합해 생성 코드를 준비하고 다듬습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
v0 1.5 Medium은 Vercel의 v0 제품군에 속하는 명명된 복합 모델 프로필입니다. 웹 애플리케이션 코드 생성과 편집을 중심으로 설계되었습니다. 제조사의 아키텍처는 기반 언어 모델에 관련 검색 맥락, 작은 변경을 위한 Quick Edit 경로, 생성된 출력을 확인하고 개선하는 AutoFix 구성 요소를 결합합니다.
만들 페이지나 기능, 컨트롤이 지원해야 할 행동, 표시할 데이터를 제공하세요. 유용한 브리프는 기존 프레임워크, 관련 코드, 반환할 결과물도 명시합니다. 인터페이스 변경에서는 현재 동작과 수정 후 일어나야 할 일을 지정하세요.
기존 코드에서 시작하는 작업이라면 변경을 이해하는 데 필요한 부분을 제공하고 보존할 동작을 설명하세요. 초점이 분명한 요청은 기존 애플리케이션과의 관계가 명확한 구성 요소, 페이지, 패치를 요구할 수 있습니다.
제조사는 대화의 관련 맥락을 포함하고 문서, UI 예시, 프로젝트 소스 같은 전문 자료를 검색하는 준비 단계를 설명합니다. 기반 모델이 새로운 생성이나 더 큰 변경을 처리합니다. 텍스트 업데이트, 구문 수정, 구성 요소 순서 변경 같은 좁은 범위의 편집은 Quick Edit 경로를 사용할 수 있습니다.
AutoFix는 출력이 스트리밍되는 동안 확인하고 생성 후 추가 검토를 수행합니다. 제조사는 스타일 불일치와 단순 오류를 위한 린팅 단계도 설명합니다. 이러한 구성 요소는 반환할 코드를 준비하는 데 도움이 되지만, 애플리케이션은 여전히 실제 환경에서 결과물을 저장하고 실행하여 동작을 살펴봐야 합니다.
생성된 인터페이스를 요청한 컨트롤, 상태, 데이터 관계와 비교하세요. 후속 요청에는 관찰한 오류나 렌더링 결과를 제공하고 영향을 받는 구성 요소를 지정하세요. 이렇게 하면 반복 개선을 애플리케이션의 구체적인 부분과 연결할 수 있습니다.
공개 프로필에는 128,000토큰의 작업 컨텍스트가 나열되어 있습니다. 이 공간을 관련 소스와 요구사항에 사용하고 응답 공간을 남겨 두세요. v0 제품군의 복합 아키텍처는 주변 워크플로를 교체하지 않고 기반 구성 요소를 업데이트할 수 있으므로, 프로필 식별 정보 자체가 불변의 기반 모델 가중치를 뜻하지는 않습니다.
이 항목은 1.5 Medium 프로필을 유지합니다. Large 프로필과 이전의 1.0 Medium은 각각의 식별 정보를 갖습니다. 반환된 코드 결과물과 실행 중이거나 배포된 애플리케이션은 여전히 주변 개발 환경이 완료해야 하는 별도 단계입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 v0-1.5-md | 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 $0.0066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.033 / 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": "v0-1.5-md", "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='v0-1.5-md',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='v0-1.5-md',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 v0-1.5-md
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
v0-1.5-mdv0 1.5 Medium은 웹 앱 코드와 반복적인 인터페이스 변경을 위한 Vercel의 복합 모델 프로필입니다. 제조사는 기본 언어 모델에 전문 검색, Quick Edit, AutoFix를 결합해 생성 코드를 준비하고 다듬습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
v0 1.5 Medium은 Vercel의 v0 제품군에 속하는 명명된 복합 모델 프로필입니다. 웹 애플리케이션 코드 생성과 편집을 중심으로 설계되었습니다. 제조사의 아키텍처는 기반 언어 모델에 관련 검색 맥락, 작은 변경을 위한 Quick Edit 경로, 생성된 출력을 확인하고 개선하는 AutoFix 구성 요소를 결합합니다.
만들 페이지나 기능, 컨트롤이 지원해야 할 행동, 표시할 데이터를 제공하세요. 유용한 브리프는 기존 프레임워크, 관련 코드, 반환할 결과물도 명시합니다. 인터페이스 변경에서는 현재 동작과 수정 후 일어나야 할 일을 지정하세요.
기존 코드에서 시작하는 작업이라면 변경을 이해하는 데 필요한 부분을 제공하고 보존할 동작을 설명하세요. 초점이 분명한 요청은 기존 애플리케이션과의 관계가 명확한 구성 요소, 페이지, 패치를 요구할 수 있습니다.
제조사는 대화의 관련 맥락을 포함하고 문서, UI 예시, 프로젝트 소스 같은 전문 자료를 검색하는 준비 단계를 설명합니다. 기반 모델이 새로운 생성이나 더 큰 변경을 처리합니다. 텍스트 업데이트, 구문 수정, 구성 요소 순서 변경 같은 좁은 범위의 편집은 Quick Edit 경로를 사용할 수 있습니다.
AutoFix는 출력이 스트리밍되는 동안 확인하고 생성 후 추가 검토를 수행합니다. 제조사는 스타일 불일치와 단순 오류를 위한 린팅 단계도 설명합니다. 이러한 구성 요소는 반환할 코드를 준비하는 데 도움이 되지만, 애플리케이션은 여전히 실제 환경에서 결과물을 저장하고 실행하여 동작을 살펴봐야 합니다.
생성된 인터페이스를 요청한 컨트롤, 상태, 데이터 관계와 비교하세요. 후속 요청에는 관찰한 오류나 렌더링 결과를 제공하고 영향을 받는 구성 요소를 지정하세요. 이렇게 하면 반복 개선을 애플리케이션의 구체적인 부분과 연결할 수 있습니다.
공개 프로필에는 128,000토큰의 작업 컨텍스트가 나열되어 있습니다. 이 공간을 관련 소스와 요구사항에 사용하고 응답 공간을 남겨 두세요. v0 제품군의 복합 아키텍처는 주변 워크플로를 교체하지 않고 기반 구성 요소를 업데이트할 수 있으므로, 프로필 식별 정보 자체가 불변의 기반 모델 가중치를 뜻하지는 않습니다.
이 항목은 1.5 Medium 프로필을 유지합니다. Large 프로필과 이전의 1.0 Medium은 각각의 식별 정보를 갖습니다. 반환된 코드 결과물과 실행 중이거나 배포된 애플리케이션은 여전히 주변 개발 환경이 완료해야 하는 별도 단계입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 v0-1.5-md | 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 $0.0066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.033 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "v0-1.5-md",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'v0-1.5-md', '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': 'v0-1.5-md', '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 v0-1.5-md
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Build an accessible filter control\n\nCreate a vanilla HTML, CSS and JavaScript inventory filter using these rows: Pencil, stock 12; Notebook, stock 0; Eraser, stock 4. Add a labeled 'In stock only' checkbox and a visible result count. Toggling it must update the list and count; an empty result needs a text message. Return editable code and checks for both checkbox states.An editable web-interface artifact with the labeled control, dynamic list/count and behavior checks.Check the stock filter uses quantity greater than zero and the result count matches visible rows.