curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요."
}
]
}
'import requests
url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요."
}
]
}
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-6.1-sol',
messages: [{role: 'user', content: '양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.'}]
})
};
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-6.1-sol',
'messages' => [
[
'role' => 'user',
'content' => '양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.'
]
]
]),
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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
"object": "chat.completion",
"created": 1786705221,
"model": "gpt-6.1-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,
"cache_write_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/credits"
}
}{
"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"
}
}GPT 전체 모델 인터페이스 - Chat Completions 전체 매개변수
- GPT 시리즈 텍스트 모델용 OpenAI 호환 Chat Completions API이며, 구체적인 모델은
model로 선택합니다(지정 가능한 값 전체는model매개변수의 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
function도구 호출을 지원합니다 - 서버 측 도구(웹 검색, 코드 실행, 문서 검색, MCP)는 Responses API에서만 제공됩니다
- 참고 샘플링 계열 매개변수(
temperature,top_p,logprobs등)는 모델별로 지원 범위가 다르므로 아래 각 매개변수 설명을 확인하세요
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.
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요."
}
]
}
'import requests
url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요."
}
]
}
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-6.1-sol',
messages: [{role: 'user', content: '양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.'}]
})
};
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-6.1-sol',
'messages' => [
[
'role' => 'user',
'content' => '양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.'
]
]
]),
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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\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-6.1-sol\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"양자 얽힘을 한 문장으로 설명하세요.\"\n }\n ]\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
"object": "chat.completion",
"created": 1786705221,
"model": "gpt-6.1-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,
"cache_write_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/credits"
}
}{
"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"
}
}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.function 도구 호출만 지원합니다.reasoning_effort: "none"이 필요합니다. Astra와 6.1 Sol의 함수 호출, 그리고 GPT-6의 max에는 Responses를 사용하세요.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 모델:
| 모델 ID | 컨텍스트 윈도우 | 포지셔닝 |
|---|---|---|
gpt-6.1-sol | 1,050,000 | Sol 신버전, 더 낮은 비용으로 Astra에 가까운 성능 (권장) |
gpt-6-astra | 1,050,000 | 고난도 엔드투엔드 작업을 위한 플래그십 추론 |
gpt-6-sol | 1,050,000 | 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로 |
gpt-6-luna | 1,050,000 | 대량 분류·정보 추출과 비용 효율 |
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 |
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 "gpt-6.1-sol"
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 전달합니다image_url은 문자열로 바로 작성할 수도 있으며,{ "url": "..." }와 동일합니다detail은 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"}.
Show child attributes
Show child attributes
[
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
]
스트리밍 방식으로 반환할지 여부입니다(SSE 이벤트 스트림, data: [DONE]으로 종료). 기본값은 false입니다.
false
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.
2048
추론 깊이 제어입니다. 지정 가능한 값은 모델에 따라 다릅니다:
| 모델 | 지정 가능한 값 |
|---|---|
gpt-6-astra / gpt-6.1-sol | low, medium, high, xhigh |
gpt-6-sol / gpt-6-luna | none, low, medium, high, xhigh |
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.
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.
none, low, medium, high, xhigh "medium"
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.
low, medium, high "low"
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.
0 <= x <= 21
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.
0 <= x <= 11
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.
-2 <= x <= 20
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.
-2 <= x <= 20
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.
true
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.
0 <= x <= 202
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.
1
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.
42
출력 형식 제어:
{"type": "text"}: 기본값인 자유 텍스트{"type": "json_object"}: 유효한 JSON을 반환하며,messages에json이라는 단어가 포함되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면400이 반환됩니다{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: 지정한 JSON Schema에 따라 구조화된 결과를 출력하며,"strict": true와 함께 사용하면 스키마 준수를 강제할 수 있습니다
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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.
Show child attributes
Show child attributes
도구 선택 제어: "auto"(기본값) / "none" / "required", 또는 객체로 특정 함수를 지정합니다. 예: {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.
none, auto, required 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.
true
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.
"app-chat-v1"
최종 사용자 식별자로, 호출 출처를 구분하는 데 사용합니다.
"user-1024"
GPT-6 / GPT-5.6의 프롬프트 캐시 설정입니다. 기본값은 암시적 경계입니다. mode: "explicit"은 명시한 경계만 사용하며 경계가 없으면 캐시하지 않습니다.
Show child attributes
Show child attributes
{ "ttl": "30m", "mode": "implicit" }
응답
대화 생성 성공(JSON 객체이며, stream=true인 경우 data: [DONE]으로 종료되는 SSE 이벤트 스트림)
이번 대화의 고유 식별자
"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"
응답 유형
chat.completion "chat.completion"
생성 타임스탬프
1786705221
실제 사용된 모델 이름
"gpt-6.1-sol"
생성 결과 목록(길이는 요청의 n과 동일)
Show child attributes
Show child attributes