curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gemini-3.6-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Please introduce yourself"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-20251010015944503180122WJNB8Eid",
"model": "gemini-3.6-flash",
"object": "chat.completion",
"created": 1760032810,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI'm a Large Language Model, trained and developed by Google.\n\nSimply put, you can think of me as a \"smart brain\" that has been trained on massive amounts of text data and is able to understand and generate human language. My core capability is processing and generating text. Specifically, I can do the following:\n\n**1. Information Query & Knowledge Answering**\nI can act like a \"talking encyclopedia,\" answering various questions, whether they're about scientific knowledge, historical events, or everyday facts.\n\n**2. Creative Writing & Text Generation**\nI can create various types of text based on your requirements, such as:\n* **Writing**: Poetry, stories, scripts, emails, speeches, advertising copy, etc.\n* **Planning**: Travel plans, study outlines, event proposals, etc.\n* **Brainstorming**: Working with you to generate new ideas and spark creativity.\n\n**3. Translation & Language Processing**\nI'm proficient in multiple languages and can provide fast, fluent translation services. I can also help you polish, proofread, summarize, or rewrite text to make your expression clearer and more professional.\n\n**4. Programming & Code Assistance**\nI can write code snippets, explain code logic, debug errors, or \"translate\" code from one programming language to another, making me a helpful companion for programmers.\n\n**5. Logical Analysis & Reasoning**\nI can help you analyze complex problems, organize logical chains, and make inferences and summaries based on the information you provide.\n\n---\n\n**In summary**, my goal is to be a powerful and useful tool that helps you obtain information more efficiently, complete tasks, and spark creativity through natural language communication.\n\n**Remember:** I'm an artificial intelligence, my knowledge comes from the data I've learned, and it may not be the most up-to-date. Sometimes I may also make mistakes, so for very important information, I recommend you verify it again.",
"tool_calls": [
{
"id": "<string>",
"type": "function",
"function": {
"name": "<string>",
"arguments": "<string>"
}
}
]
},
"logprobs": {
"content": [
{
"token": "<string>",
"logprob": 123,
"bytes": [
123
],
"top_logprobs": [
{
"token": "<string>",
"logprob": 123,
"bytes": [
123
]
}
]
}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 13,
"completion_tokens": 1891,
"total_tokens": 1904,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"text_tokens": 13,
"audio_tokens": 0,
"image_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"text_tokens": 0,
"audio_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 1480
},
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"input_tokens_details": null
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "잘못된 요청 매개변수",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "할당량 부족",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
}
}{
"error": {
"code": 403,
"message": "Access denied for this model",
"type": "permission_error",
"param": "model"
}
}{
"error": {
"code": 404,
"message": "Specified model not found",
"type": "not_found_error",
"param": "model",
"fallback_suggestion": "gemini-3.6-flash"
}
}{
"error": {
"code": 413,
"message": "Image file too large",
"type": "request_too_large_error",
"param": "content",
"fallback_suggestion": "compress image to under 10MB"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "랜덤 시드, 범위 `[0, 2147483647]`, 동일한 시드 값을 사용하면 생성 결과를 일관되게 유지할 수 있습니다",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "내부 서버 오류",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 502,
"message": "Upstream AI service unavailable",
"type": "upstream_error",
"fallback_suggestion": "try different model"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "서비스 일시적으로 사용 불가",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}Gemini 전체 모델 인터페이스 - OpenAI 호환 형식
요청 본문의 model을 통해 호출할 Gemini 텍스트 모델을 선택합니다(전체 선택 가능한 값은 model 파라미터의 대조표 참조).
- OpenAI SDK / Chat Completions 형식을 사용하여 대화 내용을 동기적으로 반환
- 일반 텍스트 / 멀티모달 입력: 텍스트 + 이미지 혼합 입력(
messages[].content) - 스트리밍:
stream: true를 설정하여 청크 단위로 반환
모델 사양 및 차이점
- 3.8 동작: 3.7보다 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트, 다단계 추론 및 멀티모달 정확도가 향상되었습니다. 특히
high에서는 추론 / 출력 Token을 더 많이 사용할 수 있습니다. 지연 시간에 민감한 작업에는low, 일반 작업에는 기본값인medium, 복잡한 코드, 긴 동영상 또는 다단계 추론에는high를 권장합니다. - 샘플링 / 페널티 파라미터
temperature/top_p/frequency_penalty/presence_penalty: Gemini 3.x 전 시리즈 동일하며, 사용자 지정 값은 출력에 영향을 주지 않습니다.temperature/top_p는 범위를 벗어나면 400을 반환하고,frequency_penalty/presence_penalty는 무시되어 적용되지 않습니다(오류는 발생하지 않음). - 사고 제어
reasoning_effort:minimal/low/medium/high(각 모델이 지원하는 레벨과 기본값은reasoning_effort파라미터 참조). Gemini 3.x 시리즈에서만 적용됩니다.gemini-3.8-flash/gemini-3.7-flash와 Pro 계열은minimal을 지원하지 않으며, 전달하면 자동으로low로 다운그레이드됩니다. - 마지막 턴 역할: 마지막 메시지의
role은assistant일 수 없습니다(Gemini 3.5+에서 오류 발생). - Token 상한:
gemini-3.8-flash/gemini-3.7-flash/gemini-3.6-flash/gemini-3.5-flash-lite는 컨텍스트 1,048,576, 최대 출력 65,536이며, 그 외 모델은 각자의 사양을 따릅니다.
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gemini-3.6-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Please introduce yourself"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-20251010015944503180122WJNB8Eid",
"model": "gemini-3.6-flash",
"object": "chat.completion",
"created": 1760032810,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI'm a Large Language Model, trained and developed by Google.\n\nSimply put, you can think of me as a \"smart brain\" that has been trained on massive amounts of text data and is able to understand and generate human language. My core capability is processing and generating text. Specifically, I can do the following:\n\n**1. Information Query & Knowledge Answering**\nI can act like a \"talking encyclopedia,\" answering various questions, whether they're about scientific knowledge, historical events, or everyday facts.\n\n**2. Creative Writing & Text Generation**\nI can create various types of text based on your requirements, such as:\n* **Writing**: Poetry, stories, scripts, emails, speeches, advertising copy, etc.\n* **Planning**: Travel plans, study outlines, event proposals, etc.\n* **Brainstorming**: Working with you to generate new ideas and spark creativity.\n\n**3. Translation & Language Processing**\nI'm proficient in multiple languages and can provide fast, fluent translation services. I can also help you polish, proofread, summarize, or rewrite text to make your expression clearer and more professional.\n\n**4. Programming & Code Assistance**\nI can write code snippets, explain code logic, debug errors, or \"translate\" code from one programming language to another, making me a helpful companion for programmers.\n\n**5. Logical Analysis & Reasoning**\nI can help you analyze complex problems, organize logical chains, and make inferences and summaries based on the information you provide.\n\n---\n\n**In summary**, my goal is to be a powerful and useful tool that helps you obtain information more efficiently, complete tasks, and spark creativity through natural language communication.\n\n**Remember:** I'm an artificial intelligence, my knowledge comes from the data I've learned, and it may not be the most up-to-date. Sometimes I may also make mistakes, so for very important information, I recommend you verify it again.",
"tool_calls": [
{
"id": "<string>",
"type": "function",
"function": {
"name": "<string>",
"arguments": "<string>"
}
}
]
},
"logprobs": {
"content": [
{
"token": "<string>",
"logprob": 123,
"bytes": [
123
],
"top_logprobs": [
{
"token": "<string>",
"logprob": 123,
"bytes": [
123
]
}
]
}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 13,
"completion_tokens": 1891,
"total_tokens": 1904,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"text_tokens": 13,
"audio_tokens": 0,
"image_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"text_tokens": 0,
"audio_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 1480
},
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"input_tokens_details": null
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "잘못된 요청 매개변수",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "할당량 부족",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
}
}{
"error": {
"code": 403,
"message": "Access denied for this model",
"type": "permission_error",
"param": "model"
}
}{
"error": {
"code": 404,
"message": "Specified model not found",
"type": "not_found_error",
"param": "model",
"fallback_suggestion": "gemini-3.6-flash"
}
}{
"error": {
"code": 413,
"message": "Image file too large",
"type": "request_too_large_error",
"param": "content",
"fallback_suggestion": "compress image to under 10MB"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "랜덤 시드, 범위 `[0, 2147483647]`, 동일한 시드 값을 사용하면 생성 결과를 일관되게 유지할 수 있습니다",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "내부 서버 오류",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 502,
"message": "Upstream AI service unavailable",
"type": "upstream_error",
"fallback_suggestion": "try different model"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "서비스 일시적으로 사용 불가",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}https://direct.evolink.ai이며, 텍스트 모델 지원이 더 우수하고 장시간 연결을 지원합니다. https://api.evolink.ai는 멀티모달 서비스의 주력 엔드포인트이며, 텍스트 모델에 대해서는 대체 주소로 사용됩니다.인증
##모든 API는 Bearer Token 인증이 필요합니다##
API Key 받기:
API Key 관리 페이지를 방문하여 API Key를 받으세요
요청 헤더에 추가:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
본문
호출할 Gemini 텍스트 모델을 선택하세요:
| 모델 ID | 시리즈 | 포지셔닝 |
|---|---|---|
gemini-3.8-flash | 3.8 Flash | 소프트웨어 엔지니어링 / 에이전트 / 다단계 추론 / 멀티모달 정확도 향상 |
gemini-3.7-flash | 3.7 Flash | Pro급 agentic / 코드 생성 / 터미널 실행 |
gemini-3.6-flash | 3.6 Flash | 다단계 오케스트레이션 / 코드 리팩터링 / 범용 추론 |
gemini-3.5-flash | 3.5 Flash | 범용 Flash |
gemini-3.5-flash-lite | 3.5 Flash-Lite | 저비용 / 고처리량 / 경량 agent |
gemini-3.1-pro-preview | 3.1 Pro (Preview) | 고급 추론 |
gemini-3.1-pro-preview-customtools | 3.1 Pro · CustomTools | 고급 추론 + 사용자 지정 도구 |
gemini-3.1-flash-lite-preview | 3.1 Flash-Lite (Preview) | 저비용 |
gemini-3-pro-preview | 3.0 Pro (Preview) | 고급 추론 |
gemini-3-flash-preview | 3.0 Flash (Preview) | 범용 Flash |
gemini-2.5-pro | 2.5 Pro | 고급 추론 |
gemini-2.5-flash | 2.5 Flash | 범용 Flash |
gemini-2.5-flash-lite | 2.5 Flash-Lite | 저비용 |
gemini-3.8-flash, gemini-3.7-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview-customtools, gemini-3.1-flash-lite-preview, gemini-3-pro-preview, gemini-3-flash-preview, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-flash-lite "gemini-3.6-flash"
채팅 메시지 목록, 다중 턴 대화 및 멀티모달 입력 지원
1Show child attributes
Show child attributes
스트리밍 모드로 응답을 반환할지 여부
true: 스트리밍 반환, 실시간 청크로 내용 수신false: 완전한 응답을 한 번에 반환
false
Maximum number of completion tokens for the generated response, corresponding to Gemini's maxOutputTokens.
gemini-3.8-flash / gemini-3.7-flash / gemini-3.6-flash / gemini-3.5-flash-lite는 상한 65,536 tokens이며, 그 외 모델은 각자의 사양을 따릅니다.
1 <= x <= 655362000
Maximum number of tokens for the generated response, compatible with the legacy OpenAI parameter.
1 <= x <= 655362000
샘플링 온도, 출력의 무작위성을 제어합니다
설명:
- 낮은 값 (예: 0.2): 더 결정적이고 집중된 출력
- 높은 값 (예: 1.5): 더 무작위적이고 창의적인 출력
Gemini 3.x 전 시리즈 동일(모델에 따라 다르지 않음): 유효 범위 내의 사용자 지정 값은 출력에 영향을 주지 않습니다. 이 파라미터의 유효 범위를 벗어나면 조용히 무시되지 않고 400을 반환합니다.
0 <= x <= 20.7
핵 샘플링(Nucleus Sampling) 파라미터
설명:
- 누적 확률 상위 몇 %까지의 token에서 샘플링할지 제어합니다
- 예를 들어 0.9는 누적 확률이 90%에 도달하는 token에서 선택함을 의미합니다
- 기본값: 0.95
권장사항: temperature와 top_p를 동시에 조정하지 마세요
Gemini 3.x 전 시리즈 동일(모델에 따라 다르지 않음): 유효 범위 내의 사용자 지정 값은 출력에 영향을 주지 않습니다. 이 파라미터의 유효 범위를 벗어나면 조용히 무시되지 않고 400을 반환합니다.
0 <= x <= 10.9
Frequency penalty coefficient. Range: -2.0 to 2.0. Corresponds to Gemini's frequencyPenalty.
Gemini 3.x 전 시리즈 동일: 전달하면 무시되어 적용되지 않습니다(오류는 발생하지 않음).
-2 <= x <= 20
Presence penalty coefficient. Range: -2.0 to 2.0. Corresponds to Gemini's presencePenalty.
Gemini 3.x 전 시리즈 동일: 전달하면 무시되어 적용되지 않습니다(오류는 발생하지 않음).
-2 <= x <= 20
Stop sequences. Supports a string or string array, corresponding to Gemini's stopSequences.
생성 후보 수
Gemini 3.x는 1만 지원하며, >1을 전달하면 400을 반환합니다(native에서 이미 제거된 candidateCount와 동일).
1 <= x <= 11
사고 작업량을 제한하며, Gemini의 사고 레벨에 대응합니다:
minimal: 거의 사고하지 않으며, 고처리량 / 저지연low: 적은 사고, 간단한 작업medium: 품질과 속도의 균형high: 심층 다단계 추론
Gemini 3.x 시리즈에서만 적용되며, 각 모델이 지원하는 레벨과 기본값이 다릅니다(Native와 동일):
| 모델 | 지원 레벨 | 기본값 |
|---|---|---|
gemini-3.8-flash | low / medium / high | medium |
gemini-3.7-flash | low / medium / high | medium |
gemini-3.6-flash | minimal / low / medium / high | medium |
gemini-3.5-flash | minimal / low / medium / high | medium |
gemini-3.5-flash-lite | minimal / low / medium / high | minimal |
gemini-3.1-flash-lite-preview | minimal / low / medium / high | minimal |
gemini-3-flash-preview | minimal / low / medium / high | medium |
gemini-3.1-pro-preview | low / medium / high | high |
gemini-3.1-pro-preview-customtools | low / medium / high | high |
gemini-3-pro-preview | low / medium / high | high |
모델이 지원하지 않는 레벨을 전달하면(예: Pro 계열이나 gemini-3.8-flash / gemini-3.7-flash에 minimal을 전달) 자동으로 low로 다운그레이드되며 오류가 발생하지 않습니다.
minimal, low, medium, high "minimal"
Random seed used to make output as reproducible as possible, corresponding to Gemini's seed.
12345
Response format settings, supporting JSON mode and JSON Schema, corresponding to Gemini's responseMimeType, responseSchema and responseJsonSchema.
- Option 1
- Option 2
Show child attributes
Show child attributes
Streaming response options. Can be set when stream is true.
Show child attributes
Show child attributes
List of tool definitions for Function Calling.
Show child attributes
Show child attributes
Controls tool-calling behavior.
none, auto, required Gemini extension parameters.
Show child attributes
Show child attributes
응답
채팅 완성이 성공적으로 생성되었습니다
채팅 완성의 고유 식별자
"chatcmpl-20251010015944503180122WJNB8Eid"
실제 사용된 모델 이름
"gemini-3.6-flash"
응답 유형
chat.completion "chat.completion"
생성 타임스탬프
1760032810
채팅 완성 선택지 목록
Show child attributes
Show child attributes
토큰 사용 통계
Show child attributes
Show child attributes