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GPT 대화 완성 (전체 모델, 전체 매개변수)
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.
GPT-6: 이 엔드포인트에서 Sol / Luna로 함수를 호출하려면 reasoning_effort: "none"이 필요합니다. Astra와 6.1 Sol의 함수 호출, 그리고 GPT-6의 max에는 Responses를 사용하세요.

인증

Authorization
string
header
필수

##모든 API는 Bearer Token 인증이 필요합니다##

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요청 헤더에 추가:

본문

application/json
model
enum<string>
필수

호출할 모델:

사용 가능한 옵션:
gpt-6.1-sol,
gpt-6-astra,
gpt-6-sol,
gpt-6-luna,
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-6.1-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:

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.

GPT-6 / GPT-5.6 콘텐츠 블록의 명시적 캐시 경계입니다. 요청당 최대 4개 쓰기를 지원하며 암시적 경계도 한 자리를 사용합니다. prompt_cache_breakpoint: {"mode": "explicit"}.

예시:
stream
boolean
기본값:false

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

예시:

false

max_completion_tokens
integer

추론을 포함한 최대 생성 token 수입니다. max_completion_tokens를 권장합니다. GPT-6는 기존 max_tokens를 변환하며, 두 필드를 함께 보내면 max_completion_tokens를 유지하고 max_tokens를 제거합니다. GPT-6 Astra / Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol의 최대 출력은 128,000 tokens입니다.

예시:

2048

reasoning_effort
enum<string>

추론 깊이 제어입니다. 지정 가능한 값은 모델에 따라 다릅니다:

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

GPT-6의 기본값은 medium입니다. gpt-6-astra와 gpt-6.1-sol은 none을 지원하지 않으며 gpt-6-sol / gpt-6-luna는 지원합니다. GPT-6의 max는 Responses에서만 사용하세요.

사용 가능한 옵션:
none,
low,
medium,
high,
xhigh
예시:

"medium"

verbosity
enum<string>

답변의 상세 정도: low / medium / high.

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

아래 기존 모델 규칙에는 GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol이 포함되지 않습니다:

참고 gpt-6-astra, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna, gpt-5.5가 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.

GPT-6: gpt-6-astra와 gpt-6.1-sol에서는 이 매개변수를 생략하세요. gpt-6-sol / gpt-6-luna에서는 추론 수준이 none일 때만 조정할 수 있습니다. 다른 수준에서는 생략하세요. 추론 수준을 생략하면 none이 아닌 medium이 적용됩니다.

기존 모델: gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1은 조정할 수 있으며, gpt-5.6 제품군은 기본값 1만 허용합니다.

필수 범위: 0 <= x <= 2
예시:

1

top_p
number

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

GPT-6: gpt-6-astra와 gpt-6.1-sol에서는 이 매개변수를 생략하세요. gpt-6-sol / gpt-6-luna에서는 추론 수준이 none일 때만 조정할 수 있습니다. 다른 수준에서는 생략하세요. 추론 수준을 생략하면 none이 아닌 medium이 적용됩니다.

기존 모델: gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1은 조정할 수 있으며, gpt-5.6 제품군은 기본값 1만 허용합니다.

필수 범위: 0 <= x <= 1
예시:

1

frequency_penalty
number

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

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

아래 기존 모델 규칙에는 GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol이 포함되지 않습니다:

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1에서만 조정할 수 있으며, gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5에서는 조정할 수 없습니다. GPT-6 Astra는 기본값 0만 허용하며, 다른 값을 전달하면 400이 반환됩니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2
예시:

0

presence_penalty
number

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

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

아래 기존 모델 규칙에는 GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol이 포함되지 않습니다:

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1에서만 조정할 수 있으며, gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5에서는 조정할 수 없습니다. GPT-6 Astra는 기본값 0만 허용하며, 다른 값을 전달하면 400이 반환됩니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2
예시:

0

logprobs
boolean
기본값:false

각 출력 token의 로그 확률을 반환할지 여부입니다.

GPT-6: Astra와 6.1 Sol은 출력 logprobs를 지원하지 않습니다. Sol / Luna는 추론 수준 none일 때만 사용하세요. 다른 수준에서는 logprobs, top_logprobs 및 Responses include의 message.output_text.logprobs를 제거하세요.

아래 기존 모델 규칙에는 GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol이 포함되지 않습니다:

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

GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

예시:

true

top_logprobs
integer

각 위치에서 반환되는 후보 token 수이며 값의 범위는 0 ~ 20입니다. logprobs: true와 함께 사용해야 합니다.

참고 지원 범위는 logprobs와 동일합니다.

GPT-6: Astra와 6.1 Sol은 출력 logprobs를 지원하지 않습니다. Sol / Luna는 추론 수준 none일 때만 사용하세요. 다른 수준에서는 logprobs, top_logprobs 및 Responses include의 message.output_text.logprobs를 제거하세요.

필수 범위: 0 <= x <= 20
예시:

2

n
integer
기본값:1

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

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

예시:

1

seed
integer

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

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

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
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.

GPT-6: gpt-6-sol / gpt-6-luna의 기본 추론 수준은 medium입니다. Chat Completions에서 함수 호출을 사용하려면 reasoning_effort: "none"을 명시해야 합니다. gpt-6-astra와 gpt-6.1-sol은 none을 지원하지 않으므로 함수 호출에는 Responses를 사용하세요. GPT-6의 max는 Responses에서만 지원합니다.

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.

GPT-6 Sol / Luna와 GPT-6.1 Sol: 이 매개변수의 지원 범위는 아직 확인되지 않았으므로 기본 요청에서는 생략하세요.

예시:

true

prompt_cache_key
string

캐시 그룹 키입니다. GPT-6 / GPT-5.6는 캐시 라우팅을 자동 처리하므로 라우팅 최적화에 이 값이 필요하지 않습니다. 고객이나 사용자별 재사용과 과금을 구분할 때 별도 키를 사용할 수 있습니다. 접두사를 재사용할 요청은 동일한 키를 유지하세요. 이전 모델에서는 안정적인 키가 캐시 라우팅에 도움이 됩니다.

예시:

"app-chat-v1"

user
string

최종 사용자 식별자로, 호출 출처를 구분하는 데 사용합니다.

예시:

"user-1024"

prompt_cache_options
object

GPT-6 / GPT-5.6의 프롬프트 캐시 설정입니다. 기본값은 암시적 경계입니다. mode: "explicit"은 명시한 경계만 사용하며 경계가 없으면 캐시하지 않습니다.

예시:

응답

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

id
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-6.1-sol"

choices
object[]

생성 결과 목록(길이는 요청의 n과 동일)

usage
object

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

GPT-6는 일반 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력을 각각 청구합니다. 입력이 272,000 tokens를 초과하면 요청 전체에 입력·캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 적용됩니다. 내장 이미지 생성은 별도 청구됩니다. 현재 요금을 확인하세요.