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# GPT 전체 모델 인터페이스 - Responses 전체 매개변수
> - GPT 시리즈 텍스트 모델용 OpenAI 호환 Responses API이며, 구체적인 모델은 `model`로 선택합니다(지정 가능한 값 전체는 `model` 매개변수의 대조표 참고)
- 전 시리즈가 추론 모델이며 추론 깊이는 `reasoning.effort`로 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_id`로 연결할 수 있습니다
- **참고** 일부 매개변수는 모델별로 지원 범위가 다르므로 아래 각 매개변수 설명을 확인하세요
**BaseURL**: 기본 BaseURL은 `https://direct.evolink.ai`이며, 텍스트 모델 지원이 더 우수하고 장시간 연결을 지원합니다. `https://api.evolink.ai`는 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: true`를 사용하는 백그라운드 비동기 모드는 지원하지 않으며, 응답 ID로 조회·취소·삭제하는 엔드포인트도 제공하지 않습니다. 오래 걸리는 생성이 필요한 경우 `stream: true`로 연결을 유지하세요.
`image_generation` 도구는 본 시리즈 모델에서 사용할 수 없습니다. 이미지 생성에는 이미지 시리즈 모델 API를 이용하세요.
**멀티턴 대화**: 이전 턴에서 반환된 `id`를 다음 턴의 `previous_response_id`로 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.
## OpenAPI
````yaml ko/api-manual/language-series/gpt/responses/responses-reference.json POST /v1/responses
openapi: 3.1.0
info:
title: GPT 전체 모델 인터페이스 - Responses 전체 매개변수
description: OpenAI 호환 Responses API로 GPT 시리즈 텍스트 모델을 호출하기 위한 전체 매개변수 설명서입니다(서버 측 도구 포함).
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: 프로덕션 (권장)
- url: https://api.evolink.ai
description: 대체 URL
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: Responses
description: 서버 측 도구를 지원하는 OpenAI Responses API
paths:
/v1/responses:
post:
tags:
- Responses
summary: GPT Responses (전체 모델, 전체 매개변수)
description: >-
- GPT 시리즈 텍스트 모델용 OpenAI 호환 Responses API이며, 구체적인 모델은 `model`로 선택합니다(지정
가능한 값 전체는 `model` 매개변수의 대조표 참고)
- 전 시리즈가 추론 모델이며 추론 깊이는 `reasoning.effort`로 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_id`로 연결할 수 있습니다
- **참고** 일부 매개변수는 모델별로 지원 범위가 다르므로 아래 각 매개변수 설명을 확인하세요
operationId: gptResponsesReference
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest'
responses:
'200':
description: >-
응답 생성 성공 (JSON 객체, 또는 `stream=true`인 경우 `response.completed`로 끝나는
SSE 이벤트 스트림)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse'
'400':
description: >-
요청 매개변수가 유효하지 않음(해당 모델이 지원하지 않는 매개변수 포함. 오류 메시지에 구체적인 매개변수 이름이
표시됩니다)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: >-
Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and
'disabled'.
type: invalid_request_error
param: truncation
'401':
description: 인증되지 않음, 유효하지 않거나 만료된 토큰
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: 할당량 부족
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing
'429':
description: 요청 한도를 초과했습니다
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
fallback_suggestion: retry after 60 seconds
'500':
description: 서버 내부 오류
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
fallback_suggestion: try again later
'503':
description: 서비스 일시적으로 사용 불가
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
fallback_suggestion: retry after 30 seconds
components:
schemas:
ResponsesRequest:
type: object
required:
- model
- input
properties:
model:
type: string
description: |-
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 |
enum:
- gpt-5.6-sol
- gpt-5.6-terra
- gpt-5.6-luna
- gpt-5.5
- gpt-5.4
- gpt-5.2
- gpt-5.1
example: gpt-5.6-sol
input:
description: >-
모델 입력: 단순 문자열 또는 입력 항목 배열입니다.
입력 항목의 `content`는 `input_text`(텍스트)와 `input_image`(이미지) 두 가지 블록을
지원합니다:
```json
"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_url`에 이미지의 공개 URL을 전달합니다
- `image_url`은 반드시 문자열이어야 하며, `{ "url": "..." }`로 작성하면 `400`이 반환됩니다
- `detail`은 `image_url`과 같은 레벨에 둡니다(그 안에 중첩하지 않습니다): `auto`(기본값) /
`low` / `high` / `original`
- 이미지는 정상적으로 다운로드할 수 있어야 하며, 그렇지 않으면 `400`이 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 `400`이 반환됩니다.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/InputItem'
example: >-
Search for AI news from the past week and summarize it in three
sentences.
instructions:
type: string
description: >-
시스템 수준 지시로, `input` 맨 앞에 시스템 메시지를 하나 삽입하는 것과 동일합니다.
`previous_response_id`로 대화를 이어갈 때 이 매개변수는 이전 턴에서 상속되지 않으므로 매 턴마다
전달해야 합니다.
example: You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.
stream:
type: boolean
description: 스트리밍으로 응답을 반환할지 여부 (SSE 이벤트, `response.completed`로 종료). 기본값 `false`.
default: false
example: false
max_output_tokens:
type: integer
description: >-
생성할 최대 token 수(추론 token 포함)입니다. 상한에 도달하면 `status`는 `incomplete`가
됩니다.
example: 2048
reasoning:
type: object
description: >-
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 `output`에 `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_tokens`에 집계됩니다.
properties:
effort:
type: string
enum:
- none
- low
- medium
- high
- xhigh
- max
example: medium
summary:
type: string
enum:
- auto
- concise
- detailed
example: auto
mode:
type: string
enum:
- standard
- pro
example: standard
context:
type: string
enum:
- auto
- current_turn
- all_turns
example: current_turn
text:
type: object
description: >-
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
properties:
format:
type: object
description: 출력 형식 정의
verbosity:
type: string
enum:
- low
- medium
- high
example: medium
tools:
type: array
description: >-
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_generation`은 본 시리즈 모델에서 사용할 수 없으므로 이미지 시리즈 모델 API를
이용하세요.
items:
$ref: '#/components/schemas/Tool'
example:
- type: web_search
tool_choice:
description: >-
도구 선택을 제어합니다: `"auto"`(기본값) / `"none"` / `"required"`, 또는 특정 도구를
지정하는 객체(예: `{"type": "web_search"}`).
oneOf:
- type: string
enum:
- none
- auto
- required
- type: object
max_tool_calls:
type: integer
description: 이번 응답에서 허용되는 도구 호출 총 횟수의 상한입니다.
example: 5
parallel_tool_calls:
type: boolean
description: >-
모델이 한 턴 안에서 여러 도구를 병렬로 호출할 수 있는지 여부입니다. 기본값은 `true`입니다.
**참고** `false`로 설정할 수 있는 것은 `gpt-5.6` 제품군과 `gpt-5.5`뿐이며, `gpt-5.4` /
`gpt-5.2` / `gpt-5.1`에서는 이 매개변수가 적용되지 않고 항상 `true`로 동작합니다.
default: true
example: true
previous_response_id:
type: string
description: >-
이전 응답의 `id`로, 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.
example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5
store:
type: boolean
description: >-
이번 응답을 서버 측에 보존할지 여부이며, 보존된 응답만 `previous_response_id`로 참조할 수 있습니다.
기본값은 `true`입니다.
**참고** `false`로 설정할 수 있는 것은 `gpt-5.6` 제품군과 `gpt-5.5`뿐이며, `gpt-5.4` /
`gpt-5.2` / `gpt-5.1`에서는 이 매개변수가 적용되지 않고 항상 `true`로 동작합니다. 보존을 원하지
않는 경우에는 끄기를 지원하는 모델을 선택하세요.
default: true
example: true
include:
type: array
description: |-
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`
items:
type: string
example:
- reasoning.encrypted_content
temperature:
type: number
description: >-
샘플링 온도이며 값의 범위는 0 ~ 2입니다. 값이 낮을수록 출력이 결정적이 됩니다.
**참고** `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1`에서는 값 `0`이 적용되지 않습니다(전달하지 않은
것과 동일하게 처리되어 기본값 `1`이 적용됩니다). 더 결정적인 출력이 필요하면 `0.01` 등 0보다 큰 값을
사용하세요.
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
뉴클리어스 샘플링 매개변수이며 값의 범위는 0 ~ 1입니다. `temperature`와 함께 조정하지 않는 것을
권장합니다.
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
top_logprobs:
type: integer
description: >-
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-5.5`만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.
minimum: 0
maximum: 20
example: 2
frequency_penalty:
type: number
description: |-
빈도 페널티이며 값의 범위는 -2 ~ 2입니다. 내용이 반복될 확률을 낮춥니다.
**참고** `gpt-5.6` 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
presence_penalty:
type: number
description: |-
존재 페널티이며 값의 범위는 -2 ~ 2입니다. 모델이 새로운 주제를 다루도록 유도합니다.
**참고** `gpt-5.6` 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
truncation:
type: string
description: >-
컨텍스트가 윈도우를 초과했을 때의 처리 방식: `disabled`(기본값, 바로 오류 반환) 또는 `auto`(중간 내용을
자동으로 잘라냄).
enum:
- auto
- disabled
default: disabled
example: auto
context_management:
type: array
description: >-
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.
items:
type: object
prompt_cache_key:
type: string
description: 캐시 그룹화 키입니다. 접두사가 같은 요청에 동일한 값을 전달하면 Prompt 캐시 적중률이 높아집니다.
example: app-agent-v1
prompt_cache_retention:
type: string
description: 'Prompt 캐시 보존 정책: `in_memory`(기본값) 또는 `24h`(캐시 보존 시간 연장).'
enum:
- in_memory
- 24h
example: in_memory
prompt:
type: object
description: >-
이미 생성된 Prompt 템플릿을 참조하며, 형식은 `{"id": "pmpt_xxx", "version": "1",
"variables": {...}}`입니다.
properties:
id:
type: string
version:
type: string
variables:
type: object
metadata:
type: object
description: 사용자 정의 키-값 쌍으로, 응답에 그대로 반환되어 비즈니스 측에서 태깅하기에 편리합니다. 키와 값은 모두 문자열입니다.
example:
trace_id: abc-123
safety_identifier:
type: string
description: |-
최종 사용자의 안정적인 식별자로, 오남용 추적에 사용합니다.
**참고** `gpt-5.6` 제품군만 지원하며, 나머지 모델은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.
example: user-1024
user:
type: string
description: 최종 사용자 식별자로, 호출 출처를 구분하는 데 사용합니다.
example: user-1024
ResponsesResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 이번 응답의 고유 ID로, 다음 턴의 `previous_response_id`로 사용할 수 있습니다
example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5
object:
type: string
enum:
- response
description: 응답 유형
example: response
status:
type: string
description: >-
응답 상태: `completed`는 정상 종료, `incomplete`는 `max_output_tokens` 도달 등의
이유로 완료되지 않은 상태, `failed`는 생성 실패
enum:
- completed
- incomplete
- failed
example: completed
model:
type: string
description: 실제 사용된 모델 이름
example: gpt-5.6-sol
created_at:
type: integer
description: 생성 타임스탬프
example: 1786705221
output:
type: array
description: >-
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.
items:
$ref: '#/components/schemas/OutputItem'
incomplete_details:
type: object
description: '`status`가 `incomplete`일 때 그 이유를 설명합니다'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
metadata:
type: object
description: 요청에 전달한 사용자 정의 키-값 쌍으로, 그대로 반환됩니다
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP 상태 오류 코드
message:
type: string
description: 오류 설명
type:
type: string
description: 오류 유형
param:
type: string
description: 관련 매개변수 이름
fallback_suggestion:
type: string
description: 오류 발생 시 제안
InputItem:
type: object
description: >-
입력 항목: 메시지 항목(`role` + `content`) 또는 이전 턴의 도구 결과 항목(예:
`function_call_output`)
도구 결과를 반환할 때의 형식:
```json
{
"type": "function_call_output",
"call_id": "call_abc123",
"output": "{\"temp_c\": 21}"
}
```
properties:
role:
type: string
description: 메시지 역할
enum:
- system
- developer
- user
- assistant
example: user
content:
description: '입력 내용: 문자열 또는 콘텐츠 블록 배열(`input_text` / `input_image` 혼합)'
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/InputContentBlock'
type:
type: string
description: >-
입력 항목 유형. 일반 메시지 항목에서는 생략할 수 있으며, 도구 결과를 반환할 때는
`function_call_output`을 사용합니다.
enum:
- function_call_output
example: function_call_output
call_id:
type: string
description: >-
이전 턴의 `function_call` 출력 항목에 대응하는 `call_id`(해당 항목의 `id`가 아님).
`function_call_output` 항목에만 필요합니다.
example: call_abc123
output:
type: string
description: >-
도구 실행 결과(문자열). JSON 결과는 직접 문자열로 직렬화하세요. `function_call_output` 항목에만
필요합니다.
example: '{"temp_c": 21}'
Tool:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: 도구 유형
enum:
- web_search
- web_search_preview
- code_interpreter
- file_search
- mcp
- function
example: web_search
OutputItem:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 출력 항목 식별자
type:
type: string
description: 출력 항목 유형
enum:
- reasoning
- message
- web_search_call
- code_interpreter_call
- file_search_call
- mcp_call
- function_call
example: web_search_call
status:
type: string
description: 출력 항목 상태
example: completed
content:
type: array
description: 메시지 콘텐츠 파트(`output_text`). `message` 항목에 포함됩니다
items:
type: object
encrypted_content:
type: string
description: >-
암호화된 추론 내용으로 `reasoning` 항목에 나타나며, 요청에서 `include:
["reasoning.encrypted_content"]`를 선언해야 합니다
Usage:
type: object
description: >-
Token 사용량 통계입니다. Prompt 캐시는 자동으로 적용되며, 캐시에 적중한 입력 token은 더 저렴한 캐시 요금으로
청구됩니다.
properties:
input_tokens:
type: integer
description: 입력 토큰 수
example: 18
output_tokens:
type: integer
description: 출력 토큰 수 (추론 토큰 포함)
example: 42
total_tokens:
type: integer
description: 총 토큰 수
example: 60
input_tokens_details:
type: object
description: 상세 입력 토큰 정보
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: 캐시에 적중한 token 수
example: 0
cache_write_tokens:
type: integer
description: 캐시에 기록된 token 수
example: 0
output_tokens_details:
type: object
description: 상세 출력 토큰 정보
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: 추론 토큰 수
example: 16
InputContentBlock:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: |-
콘텐츠 유형
- `input_text`: 텍스트 블록
- `input_image`: 이미지 입력
enum:
- input_text
- input_image
example: input_image
text:
type: string
description: '`type=input_text`일 때의 텍스트 내용'
example: What is in this image?
image_url:
type: string
description: >-
이미지의 공개 URL(`type=input_image`인 경우)입니다. 반드시 문자열이어야 하며, `{ "url":
"..." }`로 작성하면 `400`이 반환됩니다. 이미지는 정상적으로 다운로드할 수 있어야 하며, 그렇지 않은 경우에도
`400`이 반환됩니다.
example: https://example.com/photo.png
detail:
type: string
description: |-
이미지 분석 정밀도이며 `image_url`과 같은 레벨에 둡니다(그 안에 중첩하지 않습니다)
- `low`: 낮은 정밀도, token 소비가 적음
- `high`: 높은 정밀도, 더 세밀하게 인식
- `original`: 원본 이미지 크기로 분석
- `auto`(기본값): 모델이 자동으로 결정
enum:
- auto
- low
- high
- original
default: auto
example: auto
description: 멀티모달 콘텐츠 블록입니다. `type`으로 유형을 선언하고 해당 유형에 일치하는 필드만 채웁니다.
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: |-
##모든 API는 Bearer Token 인증이 필요합니다##
**API Key 받기:**
[API Key 관리 페이지](https://evolink.ai/dashboard/keys)를 방문하여 API Key를 받으세요
**요청 헤더에 추가:**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````