GPT Responses (전체 모델, 전체 매개변수)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "input": "Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.",
  "instructions": "You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.",
  "stream": false,
  "max_output_tokens": 2048,
  "reasoning": {
    "effort": "medium",
    "summary": "auto",
    "mode": "standard",
    "context": "current_turn"
  },
  "text": {
    "format": {},
    "verbosity": "medium"
  },
  "tools": [
    {
      "type": "web_search"
    }
  ],
  "max_tool_calls": 5,
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "store": true,
  "include": [
    "reasoning.encrypted_content"
  ],
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "top_logprobs": 2,
  "frequency_penalty": 0.5,
  "presence_penalty": 0.5,
  "truncation": "auto",
  "context_management": [
    {}
  ],
  "prompt_cache_key": "app-agent-v1",
  "prompt_cache_retention": "in_memory",
  "prompt": {
    "id": "<string>",
    "version": "<string>",
    "variables": {}
  },
  "metadata": {
    "trace_id": "abc-123"
  },
  "safety_identifier": "user-1024",
  "user": "user-1024"
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.",
    "instructions": "You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.",
    "stream": False,
    "max_output_tokens": 2048,
    "reasoning": {
        "effort": "medium",
        "summary": "auto",
        "mode": "standard",
        "context": "current_turn"
    },
    "text": {
        "format": {},
        "verbosity": "medium"
    },
    "tools": [{ "type": "web_search" }],
    "max_tool_calls": 5,
    "parallel_tool_calls": True,
    "previous_response_id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
    "store": True,
    "include": ["reasoning.encrypted_content"],
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "top_logprobs": 2,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5,
    "truncation": "auto",
    "context_management": [{}],
    "prompt_cache_key": "app-agent-v1",
    "prompt_cache_retention": "in_memory",
    "prompt": {
        "id": "<string>",
        "version": "<string>",
        "variables": {}
    },
    "metadata": { "trace_id": "abc-123" },
    "safety_identifier": "user-1024",
    "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',
    input: 'Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.',
    instructions: 'You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.',
    stream: false,
    max_output_tokens: 2048,
    reasoning: {effort: 'medium', summary: 'auto', mode: 'standard', context: 'current_turn'},
    text: {format: {}, verbosity: 'medium'},
    tools: [{type: 'web_search'}],
    max_tool_calls: 5,
    parallel_tool_calls: true,
    previous_response_id: 'resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5',
    store: true,
    include: ['reasoning.encrypted_content'],
    temperature: 0.7,
    top_p: 0.9,
    top_logprobs: 2,
    frequency_penalty: 0.5,
    presence_penalty: 0.5,
    truncation: 'auto',
    context_management: [{}],
    prompt_cache_key: 'app-agent-v1',
    prompt_cache_retention: 'in_memory',
    prompt: {id: '<string>', version: '<string>', variables: {}},
    metadata: {trace_id: 'abc-123'},
    safety_identifier: 'user-1024',
    user: 'user-1024'
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', 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/responses",
  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',
    'input' => 'Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.',
    'instructions' => 'You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.',
    'stream' => false,
    'max_output_tokens' => 2048,
    'reasoning' => [
        'effort' => 'medium',
        'summary' => 'auto',
        'mode' => 'standard',
        'context' => 'current_turn'
    ],
    'text' => [
        'format' => [
                
        ],
        'verbosity' => 'medium'
    ],
    'tools' => [
        [
                'type' => 'web_search'
        ]
    ],
    'max_tool_calls' => 5,
    'parallel_tool_calls' => true,
    'previous_response_id' => 'resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5',
    'store' => true,
    'include' => [
        'reasoning.encrypted_content'
    ],
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9,
    'top_logprobs' => 2,
    'frequency_penalty' => 0.5,
    'presence_penalty' => 0.5,
    'truncation' => 'auto',
    'context_management' => [
        [
                
        ]
    ],
    'prompt_cache_key' => 'app-agent-v1',
    'prompt_cache_retention' => 'in_memory',
    'prompt' => [
        'id' => '<string>',
        'version' => '<string>',
        'variables' => [
                
        ]
    ],
    'metadata' => [
        'trace_id' => 'abc-123'
    ],
    'safety_identifier' => 'user-1024',
    '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/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\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/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

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

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  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}"

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

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "web_search_call",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ],
      "encrypted_content": "<string>"
    }
  ],
  "incomplete_details": {},
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  },
  "metadata": {}
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and 'disabled'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "truncation"
  }
}

{
  "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"
  }
}

Responses API

GPT 전체 모델 인터페이스 - Responses 전체 매개변수

GPT 시리즈 텍스트 모델용 OpenAI 호환 Responses 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
서버 측 도구: web_search(웹 검색), code_interpreter(코드 실행), file_search(문서 검색)
일반 function 도구(클라이언트 측 함수 호출)도 함께 지원합니다
여러 턴의 대화는 previous_response_id로 연결할 수 있습니다
참고 일부 매개변수는 모델별로 지원 범위가 다르므로 아래 각 매개변수 설명을 확인하세요

POST

responses

GPT Responses (전체 모델, 전체 매개변수)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "input": "Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.",
  "instructions": "You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.",
  "stream": false,
  "max_output_tokens": 2048,
  "reasoning": {
    "effort": "medium",
    "summary": "auto",
    "mode": "standard",
    "context": "current_turn"
  },
  "text": {
    "format": {},
    "verbosity": "medium"
  },
  "tools": [
    {
      "type": "web_search"
    }
  ],
  "max_tool_calls": 5,
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "store": true,
  "include": [
    "reasoning.encrypted_content"
  ],
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "top_logprobs": 2,
  "frequency_penalty": 0.5,
  "presence_penalty": 0.5,
  "truncation": "auto",
  "context_management": [
    {}
  ],
  "prompt_cache_key": "app-agent-v1",
  "prompt_cache_retention": "in_memory",
  "prompt": {
    "id": "<string>",
    "version": "<string>",
    "variables": {}
  },
  "metadata": {
    "trace_id": "abc-123"
  },
  "safety_identifier": "user-1024",
  "user": "user-1024"
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.",
    "instructions": "You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.",
    "stream": False,
    "max_output_tokens": 2048,
    "reasoning": {
        "effort": "medium",
        "summary": "auto",
        "mode": "standard",
        "context": "current_turn"
    },
    "text": {
        "format": {},
        "verbosity": "medium"
    },
    "tools": [{ "type": "web_search" }],
    "max_tool_calls": 5,
    "parallel_tool_calls": True,
    "previous_response_id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
    "store": True,
    "include": ["reasoning.encrypted_content"],
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "top_logprobs": 2,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5,
    "truncation": "auto",
    "context_management": [{}],
    "prompt_cache_key": "app-agent-v1",
    "prompt_cache_retention": "in_memory",
    "prompt": {
        "id": "<string>",
        "version": "<string>",
        "variables": {}
    },
    "metadata": { "trace_id": "abc-123" },
    "safety_identifier": "user-1024",
    "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',
    input: 'Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.',
    instructions: 'You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.',
    stream: false,
    max_output_tokens: 2048,
    reasoning: {effort: 'medium', summary: 'auto', mode: 'standard', context: 'current_turn'},
    text: {format: {}, verbosity: 'medium'},
    tools: [{type: 'web_search'}],
    max_tool_calls: 5,
    parallel_tool_calls: true,
    previous_response_id: 'resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5',
    store: true,
    include: ['reasoning.encrypted_content'],
    temperature: 0.7,
    top_p: 0.9,
    top_logprobs: 2,
    frequency_penalty: 0.5,
    presence_penalty: 0.5,
    truncation: 'auto',
    context_management: [{}],
    prompt_cache_key: 'app-agent-v1',
    prompt_cache_retention: 'in_memory',
    prompt: {id: '<string>', version: '<string>', variables: {}},
    metadata: {trace_id: 'abc-123'},
    safety_identifier: 'user-1024',
    user: 'user-1024'
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', 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/responses",
  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',
    'input' => 'Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.',
    'instructions' => 'You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.',
    'stream' => false,
    'max_output_tokens' => 2048,
    'reasoning' => [
        'effort' => 'medium',
        'summary' => 'auto',
        'mode' => 'standard',
        'context' => 'current_turn'
    ],
    'text' => [
        'format' => [
                
        ],
        'verbosity' => 'medium'
    ],
    'tools' => [
        [
                'type' => 'web_search'
        ]
    ],
    'max_tool_calls' => 5,
    'parallel_tool_calls' => true,
    'previous_response_id' => 'resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5',
    'store' => true,
    'include' => [
        'reasoning.encrypted_content'
    ],
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9,
    'top_logprobs' => 2,
    'frequency_penalty' => 0.5,
    'presence_penalty' => 0.5,
    'truncation' => 'auto',
    'context_management' => [
        [
                
        ]
    ],
    'prompt_cache_key' => 'app-agent-v1',
    'prompt_cache_retention' => 'in_memory',
    'prompt' => [
        'id' => '<string>',
        'version' => '<string>',
        'variables' => [
                
        ]
    ],
    'metadata' => [
        'trace_id' => 'abc-123'
    ],
    'safety_identifier' => 'user-1024',
    '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/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\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/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

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

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  \"input\": \"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences.\",\n  \"instructions\": \"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.\",\n  \"stream\": false,\n  \"max_output_tokens\": 2048,\n  \"reasoning\": {\n    \"effort\": \"medium\",\n    \"summary\": \"auto\",\n    \"mode\": \"standard\",\n    \"context\": \"current_turn\"\n  },\n  \"text\": {\n    \"format\": {},\n    \"verbosity\": \"medium\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"web_search\"\n    }\n  ],\n  \"max_tool_calls\": 5,\n  \"parallel_tool_calls\": true,\n  \"previous_response_id\": \"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5\",\n  \"store\": true,\n  \"include\": [\n    \"reasoning.encrypted_content\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.9,\n  \"top_logprobs\": 2,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"presence_penalty\": 0.5,\n  \"truncation\": \"auto\",\n  \"context_management\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_cache_key\": \"app-agent-v1\",\n  \"prompt_cache_retention\": \"in_memory\",\n  \"prompt\": {\n    \"id\": \"<string>\",\n    \"version\": \"<string>\",\n    \"variables\": {}\n  },\n  \"metadata\": {\n    \"trace_id\": \"abc-123\"\n  },\n  \"safety_identifier\": \"user-1024\",\n  \"user\": \"user-1024\"\n}"

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

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "web_search_call",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ],
      "encrypted_content": "<string>"
    }
  ],
  "incomplete_details": {},
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  },
  "metadata": {}
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and 'disabled'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "truncation"
  }
}

{
  "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(web_search, code_interpreter, file_search, mcp)는 서버에서 실행되므로 클라이언트가 결과를 되돌려 보낼 필요가 없으며, 이 API에서만 제공됩니다. Chat Completions 엔드포인트는 일반 function 도구 호출만 지원합니다.

참고 이 API는 동기와 스트리밍 두 가지 모드만 지원합니다. background: true를 사용하는 백그라운드 비동기 모드는 지원하지 않으며, 응답 ID로 조회·취소·삭제하는 엔드포인트도 제공하지 않습니다. 오래 걸리는 생성이 필요한 경우 stream: true로 연결을 유지하세요.image_generation 도구는 본 시리즈 모델에서 사용할 수 없습니다. 이미지 생성에는 이미지 시리즈 모델 API를 이용하세요.

멀티턴 대화: 이전 턴에서 반환된 id를 다음 턴의 previous_response_id로 전달하면 컨텍스트를 이어갈 수 있습니다. 응답에는 보존 기한이 있으며, 만료되면 해당 ID는 더 이상 유효하지 않고 요청은 새 대화로 처리됩니다. 컨텍스트 정확성이 특히 중요한 경우에는 전체 input 히스토리를 직접 관리하는 것을 권장합니다.

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"

input

필수

모델 입력: 단순 문자열 또는 입력 항목 배열입니다.

입력 항목의 content는 input_text(텍스트)와 input_image(이미지) 두 가지 블록을 지원합니다:

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

이미지

image_url에 이미지의 공개 URL을 전달합니다
image_url은 반드시 문자열이어야 하며, { "url": "..." }로 작성하면 400이 반환됩니다
detail은 image_url과 같은 레벨에 둡니다(그 안에 중첩하지 않습니다): auto(기본값) / low / high / original
이미지는 정상적으로 다운로드할 수 있어야 하며, 그렇지 않으면 400이 반환됩니다

도구 결과

배열에는 이전 턴의 function_call_output 등 도구 결과 항목을 되돌려 담을 수도 있습니다

참고 이 API의 블록 유형은 Chat Completions API와 다릅니다(Chat은 text / image_url 사용). 두 가지를 섞어 쓸 수 없으며, 잘못 지정하면 400이 반환됩니다.

예시:

"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences."

instructions

string

시스템 수준 지시로, input 맨 앞에 시스템 메시지를 하나 삽입하는 것과 동일합니다. previous_response_id로 대화를 이어갈 때 이 매개변수는 이전 턴에서 상속되지 않으므로 매 턴마다 전달해야 합니다.

예시:

"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences."

stream

boolean

기본값:false

스트리밍으로 응답을 반환할지 여부 (SSE 이벤트, response.completed로 종료). 기본값 false.

예시:

false

max_output_tokens

integer

생성할 최대 token 수(추론 token 포함)입니다. 상한에 도달하면 status는 incomplete가 됩니다.

예시:

2048

reasoning

object

추론 제어입니다.

effort(추론 깊이)의 지정 가능한 값은 모델에 따라 다릅니다:

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

summary(추론 요약): auto / concise / detailed, 전 시리즈에서 사용할 수 있습니다. 활성화하면 output에 reasoning 항목이 나타납니다.

mode(추론 모드): standard / pro, gpt-5.6 제품군만 지원합니다.

context(추론 컨텍스트 범위): auto / current_turn / all_turns, gpt-5.6 제품군만 지원합니다.

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

Show child attributes

text

object

출력 텍스트 제어:

format: {"type": "text"}(기본값), {"type": "json_object"}, 또는 구조화된 결과를 출력하는 {"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...}, "strict": true}
verbosity: low / medium / high, 답변의 상세 정도를 제어합니다

Show child attributes

tools

object[]

도구 선언입니다. 서버 측 도구는 서버에서 실행되므로 클라이언트가 결과를 되돌려 보낼 필요가 없습니다:

도구 유형	기능
`web_search`	웹을 검색하고 페이지를 탐색합니다(별칭 `web_search_preview`)
`code_interpreter`	샌드박스에서 코드를 실행하며 `"container": {"type": "auto"}`가 필요합니다
`file_search`	이미 생성된 벡터 스토어를 검색하며 `vector_store_ids`가 필요합니다
`mcp`	원격 MCP 서비스에 연결하며 `server_label`과 `server_url`이 필요합니다

일반 function 도구(클라이언트 측 함수 호출)도 함께 지원합니다.

참고 image_generation은 본 시리즈 모델에서 사용할 수 없으므로 이미지 시리즈 모델 API를 이용하세요.

Show child attributes

예시:

[{ "type": "web_search" }]

tool_choice

도구 선택을 제어합니다: "auto"(기본값) / "none" / "required", 또는 특정 도구를 지정하는 객체(예: {"type": "web_search"}).

사용 가능한 옵션:

none,

auto,

required

max_tool_calls

integer

이번 응답에서 허용되는 도구 호출 총 횟수의 상한입니다.

예시:

5

parallel_tool_calls

boolean

기본값:true

모델이 한 턴 안에서 여러 도구를 병렬로 호출할 수 있는지 여부입니다. 기본값은 true입니다.

참고 false로 설정할 수 있는 것은 gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5뿐이며, gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1에서는 이 매개변수가 적용되지 않고 항상 true로 동작합니다.

예시:

true

previous_response_id

string

이전 응답의 id로, 여러 턴의 대화를 연결하는 데 사용하며 히스토리 메시지를 다시 올릴 필요가 없습니다.

참고 store: true(기본값)와 함께 사용해야 합니다. 응답에는 보존 기한이 있으며, 만료되면 해당 ID는 더 이상 유효하지 않습니다. 이 경우 요청은 새 대화로 처리되어 컨텍스트를 상속하지 않습니다. 컨텍스트 정확성이 특히 중요한 경우에는 전체 input 히스토리를 직접 관리하는 것을 권장합니다.

예시:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

store

boolean

기본값:true

이번 응답을 서버 측에 보존할지 여부이며, 보존된 응답만 previous_response_id로 참조할 수 있습니다. 기본값은 true입니다.

참고 false로 설정할 수 있는 것은 gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5뿐이며, gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1에서는 이 매개변수가 적용되지 않고 항상 true로 동작합니다. 보존을 원하지 않는 경우에는 끄기를 지원하는 모델을 선택하세요.

예시:

true

include

string[]

응답에 추가로 반환하도록 요청할 내용이며, 지정 가능한 값은 다음과 같습니다:

reasoning.encrypted_content
message.output_text.logprobs
web_search_call.results
web_search_call.action.sources
file_search_call.results
code_interpreter_call.outputs
message.input_image.image_url
computer_call_output.output.image_url

예시:

["reasoning.encrypted_content"]

temperature

number

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

참고 gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1에서는 값 0이 적용되지 않습니다(전달하지 않은 것과 동일하게 처리되어 기본값 1이 적용됩니다). 더 결정적인 출력이 필요하면 0.01 등 0보다 큰 값을 사용하세요.

필수 범위: 0 <= x <= 2

예시:

0.7

top_p

number

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

필수 범위: 0 <= x <= 1

예시:

0.9

top_logprobs

integer

각 위치에서 반환되는 후보 token 수이며 값의 범위는 0 ~ 20입니다. include: ["message.output_text.logprobs"]와 함께 사용해야 합니다.

참고 gpt-5.6 제품군과 gpt-5.5만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: 0 <= x <= 20

예시:

2

frequency_penalty

number

빈도 페널티이며 값의 범위는 -2 ~ 2입니다. 내용이 반복될 확률을 낮춥니다.

참고 gpt-5.6 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2

예시:

0.5

presence_penalty

number

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

참고 gpt-5.6 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

필수 범위: -2 <= x <= 2

예시:

0.5

truncation

enum<string>

기본값:disabled

컨텍스트가 윈도우를 초과했을 때의 처리 방식: disabled(기본값, 바로 오류 반환) 또는 auto(중간 내용을 자동으로 잘라냄).

사용 가능한 옵션:

auto,

disabled

예시:

"auto"

context_management

object[]

긴 대화의 자동 압축 설정입니다. 예: [{"type": "compaction", "compact_threshold": 100000}]. 컨텍스트가 임계값을 초과하면 히스토리가 자동으로 압축됩니다.

참고 gpt-5.6 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

prompt_cache_key

string

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

예시:

"app-agent-v1"

prompt_cache_retention

enum<string>

Prompt 캐시 보존 정책: in_memory(기본값) 또는 24h(캐시 보존 시간 연장).

사용 가능한 옵션:

in_memory,

24h

예시:

"in_memory"

prompt

object

이미 생성된 Prompt 템플릿을 참조하며, 형식은 {"id": "pmpt_xxx", "version": "1", "variables": {...}}입니다.

Show child attributes

metadata

object

사용자 정의 키-값 쌍으로, 응답에 그대로 반환되어 비즈니스 측에서 태깅하기에 편리합니다. 키와 값은 모두 문자열입니다.

예시:

{ "trace_id": "abc-123" }

safety_identifier

string

최종 사용자의 안정적인 식별자로, 오남용 추적에 사용합니다.

참고 gpt-5.6 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

예시:

"user-1024"

user

string

최종 사용자 식별자로, 호출 출처를 구분하는 데 사용합니다.

예시:

"user-1024"

응답

응답 생성 성공 (JSON 객체, 또는 stream=true인 경우 response.completed로 끝나는 SSE 이벤트 스트림)

string

이번 응답의 고유 ID로, 다음 턴의 previous_response_id로 사용할 수 있습니다

예시:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

object

enum<string>

응답 유형

사용 가능한 옵션:

response

예시:

"response"

status

enum<string>

응답 상태: completed는 정상 종료, incomplete는 max_output_tokens 도달 등의 이유로 완료되지 않은 상태, failed는 생성 실패

사용 가능한 옵션:

completed,

incomplete,

failed

예시:

"completed"

model

string

실제 사용된 모델 이름

예시:

"gpt-5.6-sol"

created_at

integer

생성 타임스탬프

예시:

1786705221

output

object[]

생성 순서대로 정렬된 출력 항목: reasoning 항목(추론 요약 / 암호화된 추론 내용), 도구 호출 항목(예: web_search_call, code_interpreter_call), 그리고 마지막으로 output_text 내용을 담은 message 항목.

Show child attributes

incomplete_details

object

status가 incomplete일 때 그 이유를 설명합니다

usage

object

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

Show child attributes

metadata

object

요청에 전달한 사용자 정의 키-값 쌍으로, 그대로 반환됩니다

이미지 시리즈

비디오 시리즈

오디오 시리즈

텍스트 시리즈

계정 관리

작업 관리

파일 관리

GPT 전체 모델 인터페이스 - Responses 전체 매개변수

인증

본문

응답