GPT 대화 완성 (전체 모델, 전체 매개변수)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a concise assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_completion_tokens": 2048,
  "reasoning_effort": "medium",
  "verbosity": "low",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "frequency_penalty": 0.5,
  "presence_penalty": 0.5,
  "logprobs": true,
  "top_logprobs": 2,
  "n": 1,
  "seed": 42,
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {}
  },
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "지정한 도시의 날씨 조회",
        "parameters": {}
      }
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "prompt_cache_key": "app-chat-v1",
  "user": "user-1024"
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a concise assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
        }
    ],
    "stream": False,
    "max_completion_tokens": 2048,
    "reasoning_effort": "medium",
    "verbosity": "low",
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5,
    "logprobs": True,
    "top_logprobs": 2,
    "n": 1,
    "seed": 42,
    "response_format": {
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {}
    },
    "tools": [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "지정한 도시의 날씨 조회",
                "parameters": {}
            }
        }
    ],
    "parallel_tool_calls": True,
    "prompt_cache_key": "app-chat-v1",
    "user": "user-1024"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-sol',
    messages: [
      {role: 'system', content: 'You are a concise assistant.'},
      {role: 'user', content: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'}
    ],
    stream: false,
    max_completion_tokens: 2048,
    reasoning_effort: 'medium',
    verbosity: 'low',
    temperature: 0.7,
    top_p: 0.9,
    frequency_penalty: 0.5,
    presence_penalty: 0.5,
    logprobs: true,
    top_logprobs: 2,
    n: 1,
    seed: 42,
    response_format: {type: 'json_schema', json_schema: {}},
    tools: [
      {
        type: 'function',
        function: {name: 'get_weather', description: '지정한 도시의 날씨 조회', parameters: {}}
      }
    ],
    parallel_tool_calls: true,
    prompt_cache_key: 'app-chat-v1',
    user: 'user-1024'
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-5.6-sol',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'system',
                'content' => 'You are a concise assistant.'
        ],
        [
                'role' => 'user',
                'content' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
        ]
    ],
    'stream' => false,
    'max_completion_tokens' => 2048,
    'reasoning_effort' => 'medium',
    'verbosity' => 'low',
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9,
    'frequency_penalty' => 0.5,
    'presence_penalty' => 0.5,
    'logprobs' => true,
    'top_logprobs' => 2,
    'n' => 1,
    'seed' => 42,
    'response_format' => [
        'type' => 'json_schema',
        'json_schema' => [
                
        ]
    ],
    'tools' => [
        [
                'type' => 'function',
                'function' => [
                                'name' => 'get_weather',
                                'description' => '지정한 도시의 날씨 조회',
                                'parameters' => [
                                                                
                                ]
                ]
        ]
    ],
    'parallel_tool_calls' => true,
    'prompt_cache_key' => 'app-chat-v1',
    'user' => 'user-1024'
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1786705221,
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
        "tool_calls": [
          {}
        ]
      },
      "logprobs": {},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

Chat Completions API

GPT 전체 모델 인터페이스 - Chat Completions 전체 매개변수

GPT 시리즈 텍스트 모델용 OpenAI 호환 Chat Completions API이며, 구체적인 모델은 model로 선택합니다(지정 가능한 값 전체는 model 매개변수의 대조표 참고)
전 시리즈가 추론 모델이며 추론 깊이는 reasoning_effort로 제어합니다. 추론 token은 출력 token으로 청구됩니다
Prompt 캐시가 자동으로 적용됩니다: 캐시에 적중한 입력 token은 더 저렴한 캐시 요금으로 청구됩니다
동기 모드와 스트리밍(SSE) 모드를 지원합니다
텍스트와 이미지 혼합 입력, 그리고 function 도구 호출을 지원합니다
서버 측 도구(웹 검색, 코드 실행, 문서 검색, MCP)는 Responses API에서만 제공됩니다
참고 샘플링 계열 매개변수(temperature, top_p, logprobs 등)는 모델별로 지원 범위가 다르므로 아래 각 매개변수 설명을 확인하세요

POST

chat

completions

GPT 대화 완성 (전체 모델, 전체 매개변수)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a concise assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_completion_tokens": 2048,
  "reasoning_effort": "medium",
  "verbosity": "low",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "frequency_penalty": 0.5,
  "presence_penalty": 0.5,
  "logprobs": true,
  "top_logprobs": 2,
  "n": 1,
  "seed": 42,
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {}
  },
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "지정한 도시의 날씨 조회",
        "parameters": {}
      }
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "prompt_cache_key": "app-chat-v1",
  "user": "user-1024"
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a concise assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
        }
    ],
    "stream": False,
    "max_completion_tokens": 2048,
    "reasoning_effort": "medium",
    "verbosity": "low",
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5,
    "logprobs": True,
    "top_logprobs": 2,
    "n": 1,
    "seed": 42,
    "response_format": {
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {}
    },
    "tools": [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "지정한 도시의 날씨 조회",
                "parameters": {}
            }
        }
    ],
    "parallel_tool_calls": True,
    "prompt_cache_key": "app-chat-v1",
    "user": "user-1024"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-sol',
    messages: [
      {role: 'system', content: 'You are a concise assistant.'},
      {role: 'user', content: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'}
    ],
    stream: false,
    max_completion_tokens: 2048,
    reasoning_effort: 'medium',
    verbosity: 'low',
    temperature: 0.7,
    top_p: 0.9,
    frequency_penalty: 0.5,
    presence_penalty: 0.5,
    logprobs: true,
    top_logprobs: 2,
    n: 1,
    seed: 42,
    response_format: {type: 'json_schema', json_schema: {}},
    tools: [
      {
        type: 'function',
        function: {name: 'get_weather', description: '지정한 도시의 날씨 조회', parameters: {}}
      }
    ],
    parallel_tool_calls: true,
    prompt_cache_key: 'app-chat-v1',
    user: 'user-1024'
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-5.6-sol',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'system',
                'content' => 'You are a concise assistant.'
        ],
        [
                'role' => 'user',
                'content' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
        ]
    ],
    'stream' => false,
    'max_completion_tokens' => 2048,
    'reasoning_effort' => 'medium',
    'verbosity' => 'low',
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9,
    'frequency_penalty' => 0.5,
    'presence_penalty' => 0.5,
    'logprobs' => true,
    'top_logprobs' => 2,
    'n' => 1,
    'seed' => 42,
    'response_format' => [
        'type' => 'json_schema',
        'json_schema' => [
                
        ]
    ],
    'tools' => [
        [
                'type' => 'function',
                'function' => [
                                'name' => 'get_weather',
                                'description' => '지정한 도시의 날씨 조회',
                                'parameters' => [
                                                                
                                ]
                ]
        ]
    ],
    'parallel_tool_calls' => true,
    'prompt_cache_key' => 'app-chat-v1',
    'user' => 'user-1024'
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_completion_tokens\": 2048,\n  \"reasoning_effort\": \"medium\",\n  \"verbosity\": \"low\",\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"logprobs\": true,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"n\": 1,\n  \"seed\": 42,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"json_schema\",\n    \"json_schema\": {}\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"지정한 도시의 날씨 조회\",\n        \"parameters\": {}\n      }\n    }\n  ],\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1786705221,
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
        "tool_calls": [
          {}
        ]
      },
      "logprobs": {},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

BaseURL: 기본 BaseURL은 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.

서버 측 도구(웹 검색, 코드 실행, 문서 검색, MCP)는 Responses API에서만 제공됩니다. Chat Completions 엔드포인트는 일반 function 도구 호출만 지원합니다.

참고 본 시리즈는 전부 추론 모델입니다. stop(정지 시퀀스)과 web_search_options는 모든 모델에서 지원되지 않으며 전달하면 400이 반환됩니다. logit_bias는 본 시리즈 모델에 적용되지 않습니다.temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, verbosity는 모델별로 지원 범위가 다르므로 위의 각 매개변수 설명을 기준으로 하세요.

인증

Authorization

string

header

필수

##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

application/json

model

enum<string>

필수

호출할 모델:

모델 ID	컨텍스트 윈도우	포지셔닝
`gpt-5.6-sol`	1,050,000	GPT-5.6 제품군, 최첨단 추론
`gpt-5.6-terra`	1,050,000	GPT-5.6 제품군, 균형 잡힌 프로덕션
`gpt-5.6-luna`	1,050,000	GPT-5.6 제품군, 높은 처리량과 비용 관리
`gpt-5.5`	400,000	범용 추론 모델
`gpt-5.4`	128,000	범용 추론 모델
`gpt-5.2`	400,000	범용 추론 모델
`gpt-5.1`	400,000	범용 추론 모델

사용 가능한 옵션:

gpt-5.6-sol,

gpt-5.6-terra,

gpt-5.6-luna,

gpt-5.5,

gpt-5.4,

gpt-5.2,

gpt-5.1

예시:

"gpt-5.6-sol"

messages

object[]

필수

채팅 메시지 목록으로, 여러 턴의 컨텍스트와 멀티모달 입력을 지원합니다.

role에는 system / developer / user / assistant / tool을 지정할 수 있습니다.

content는 문자열이어도 되고 콘텐츠 블록 배열이어도 됩니다. 블록 유형은 text(텍스트)와 image_url(이미지) 두 가지를 지원합니다:

"content": [
  { "type": "text", "text": "이 이미지에는 무엇이 있나요?" },
  {
    "type": "image_url",
    "image_url": { "url": "https://example.com/photo.png", "detail": "auto" }
  }
]

이미지

image_url.url에 이미지의 공개 URL을 전달합니다
image_url은 문자열로 바로 작성할 수도 있으며, { "url": "..." }와 동일합니다
detail은 이미지 분석 정밀도를 제어합니다: auto(기본값) / low / high / original
이미지는 정상적으로 다운로드할 수 있어야 하며, 그렇지 않으면 400이 반환됩니다

참고 이 API의 블록 유형은 Responses API와 다릅니다(Responses는 input_text / input_image 사용). 두 가지를 섞어 쓸 수 없으며, 잘못 지정하면 400이 반환됩니다.

Show child attributes

예시:

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a concise assistant."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
  }
]

stream

boolean

기본값:false

스트리밍 방식으로 반환할지 여부입니다(SSE 이벤트 스트림, data: [DONE]으로 종료). 기본값은 false입니다.

예시:

false

max_completion_tokens

integer

생성할 최대 token 수(추론 token 포함)입니다.

참고 본 시리즈 모델은 max_completion_tokens를 사용합니다. 기존 코드와의 호환을 위해 max_tokens만 전달하면 자동으로 max_completion_tokens로 간주됩니다. 다만 이 두 필드를 동시에 전달하지 마세요 — gpt-5.1 / gpt-5.2 / gpt-5.4에서는 동시에 전달하면 400이 반환됩니다.

예시:

2048

reasoning_effort

enum<string>

추론 깊이 제어입니다. 지정 가능한 값은 모델에 따라 다릅니다:

모델	지정 가능한 값
`gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` / `gpt-5.6-luna` / `gpt-5.5`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`
`gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`

추론 token은 출력 token으로 청구되며 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens에 집계됩니다.

사용 가능한 옵션:

none,

low,

medium,

high,

xhigh

예시:

"medium"

verbosity

enum<string>

답변의 상세 정도: low / medium / high.

참고 gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna / gpt-5.5만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

사용 가능한 옵션:

low,

medium,

high

예시:

"low"

temperature

number

샘플링 온도이며 값의 범위는 0 ~ 2입니다. 값이 낮을수록 출력이 결정적이 됩니다.

참고 gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1만 지원합니다. gpt-5.6 제품군은 기본값 1만 허용하며, 다른 값을 전달하면 400이 반환됩니다.

필수 범위: 0 <= x <= 2

예시:

0.7

top_p

number

뉴클리어스 샘플링 매개변수이며 값의 범위는 0 ~ 1입니다. temperature와 함께 조정하지 않는 것을 권장합니다.

참고 gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1만 지원하며, gpt-5.6 제품군은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: 0 <= x <= 1

예시:

0.9

frequency_penalty

number

빈도 페널티이며 값의 범위는 -2 ~ 2입니다. 양수 값은 token의 출현 빈도에 따라 페널티를 적용해 반복되는 내용을 줄입니다.

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1만 지원하며, gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5는 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2

예시:

0.5

presence_penalty

number

존재 페널티이며 값의 범위는 -2 ~ 2입니다. 양수 값은 모델이 새로운 주제를 다루도록 유도합니다.

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1만 지원하며, gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5는 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2

예시:

0.5

logprobs

boolean

기본값:false

각 출력 token의 로그 확률을 반환할지 여부입니다.

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1만 지원하며, gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5는 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

예시:

true

top_logprobs

integer

각 위치에서 반환되는 후보 token 수이며 값의 범위는 0 ~ 5입니다. logprobs: true와 함께 사용해야 합니다.

참고 지원 범위는 logprobs와 동일합니다.

필수 범위: 0 <= x <= 5

예시:

2

integer

기본값:1

생성할 후보 응답 수로, choices 배열에 여러 결과로 반환됩니다. 모든 token(각 후보의 출력 포함)이 청구됩니다.

예시:

1

seed

integer

랜덤 시드입니다. 동일한 시드와 매개변수 조합에서 모델은 가능한 한 일관된 결과를 반환합니다(최선의 노력이며 완전한 재현성은 보장되지 않습니다).

예시:

42

response_format

object

출력 형식 제어:

{"type": "text"}: 기본값인 자유 텍스트
{"type": "json_object"}: 유효한 JSON을 반환하며, messages에 json이라는 단어가 포함되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 400이 반환됩니다
{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: 지정한 JSON Schema에 따라 구조화된 결과를 출력하며, "strict": true와 함께 사용하면 스키마 준수를 강제할 수 있습니다

Show child attributes

tools

object[]

Function Calling(클라이언트 측 함수 호출, 호출당 요금 없음)에 사용하는 도구 목록입니다.

서버 측 도구(웹 검색, 코드 실행 등)는 이 API에서 제공하지 않으므로 Responses API를 이용하세요.

Show child attributes

tool_choice

도구 선택 제어: "auto"(기본값) / "none" / "required", 또는 객체로 특정 함수를 지정합니다. 예: {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.

사용 가능한 옵션:

none,

auto,

required

parallel_tool_calls

boolean

기본값:true

모델이 한 턴 안에서 여러 도구를 병렬로 호출할 수 있는지 여부입니다. 기본값은 true이며, false로 설정하면 하나씩 순서대로 호출하도록 강제합니다.

예시:

true

prompt_cache_key

string

캐시 그룹화 키입니다. 접두사가 같은 요청에 동일한 값을 전달하면 Prompt 캐시 적중률이 높아집니다.

예시:

"app-chat-v1"

user

string

최종 사용자 식별자로, 호출 출처를 구분하는 데 사용합니다.

예시:

"user-1024"

응답

대화 생성 성공(JSON 객체이며, stream=true인 경우 data: [DONE]으로 종료되는 SSE 이벤트 스트림)

string

이번 대화의 고유 식별자

예시:

"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"

object

enum<string>

응답 유형

사용 가능한 옵션:

chat.completion

예시:

"chat.completion"

created

integer

생성 타임스탬프

예시:

1786705221

model

string

실제 사용된 모델 이름

예시:

"gpt-5.6-sol"

choices

object[]

생성 결과 목록(길이는 요청의 n과 동일)

Show child attributes

usage

object

Token 사용량 통계입니다. Prompt 캐시는 자동으로 적용되며, 캐시에 적중한 입력 token은 더 저렴한 캐시 요금으로 청구됩니다.

Show child attributes

이미지 시리즈

비디오 시리즈

오디오 시리즈

텍스트 시리즈

계정 관리

작업 관리

파일 관리

GPT 전체 모델 인터페이스 - Chat Completions 전체 매개변수

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