이 글은 Azure OpenAI용 추론 REST API 엔드포인트에 대한 자세한 내용을 제공합니다.
API specs
Azure OpenAI 모델과 자원을 관리하고 상호작용하는 것은 세 가지 주요 API 표면으로 나뉩니다:
- Control plane
- 데이터 평면 - 저작
- 데이터 평면 - 추론
각 API 서피스/명세는 서로 다른 Azure OpenAI 기능 집합을 캡슐화합니다. 각 API는 고유한 미리보기와 안정적/일반 제공(GA) API 릴리스 세트를 가지고 있습니다. 현재 미리보기 릴리스는 보통 월간 일정을 따르는 경향이 있습니다.
Important
이제 새로운 미리보기 추론 API가 추가되었습니다. 자세한 내용은 API 수명주기 가이드에서 확인하세요.
| API | 최신 미리보기 발표 | 최신 GA 릴리스 | Specifications | Description |
|---|---|---|---|---|
| Control plane | 2025-07-01-preview |
2025-06-01 |
Spec files | 제어 평면 API는 자원 생성, 모델 배포, 기타 상위 자원 관리 작업과 같은 작업에 사용됩니다. 제어 플레인은 또한 Azure Resource Manager, Bicep, Terraform, Azure CLI 같은 기능을 수행할 수 있는 것을 관리합니다. |
| Data plane | v1 preview |
v1 |
Spec files | 데이터 플레인 API는 추론 및 저작 작업을 제어합니다. |
Authentication
Azure OpenAI는 두 가지 인증 방법을 제공합니다. API 키나 Microsoft Entra ID 중 하나를 사용할 수 있습니다.
API 키 인증: 이 유형의 인증에서는 모든 API 요청이 HTTP 헤더에
api-keyAPI 키를 포함해야 합니다. 퀵스타트는 이러한 인증 방식으로 전화를 걸는 방법에 대한 안내를 제공합니다.Microsoft Entra ID 인증: Microsoft Entra 토큰을 사용해 API 호출을 인증할 수 있습니다. 인증 토큰은 요청 시 헤더로
Authorization포함됩니다. 제공된 토큰은 앞에Bearer, 예를Bearer YOUR_AUTH_TOKEN들어 로 로 붙어야 한다. Microsoft Entra ID로인증하는 방법에 관한 저희 사용 가이드를 읽어보실 수 있습니다.
REST API 버전 관리
서비스 API는 쿼리 매개변수를 사용하여 api-version 버전이 지정됩니다. 모든 버전은 YYYY-MM-DD 날짜 구조를 따릅니다. For example:
POST https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2024-06-01
데이터 평면 추론
나머지 글은 Azure OpenAI 데이터 평면 추론 명세의 2025-04-01-preview 미리보기 릴리스를 다룹니다.
최신 GA API 릴리스에 대한 문서를 찾고 있다면, 최신 GA 데이터 플레인 추론 API를 참고하세요
완성 - 생성
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2025-04-01-preview
제공된 프롬프트, 매개변수, 선택한 모델에 대한 완성 과정을 생성합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| best_of | integer | 서버 측에서 완료를 생성 best_of 하며, 토큰당 로그 확률이 가장 높은 "최고"를 반환합니다. 결과는 스트리밍할 수 없습니다.와 함께 nbest_of 사용할 때, 는 후보 완성 개수를 제어하고 n À¢â'¬â€œ best_of 반환 개수를 지정하여 보다 커n야 합니다.참고: 이 매개변수는 많은 완료를 생성하기 때문에 토큰 할당량을 빠르게 소모할 수 있습니다. 신중하게 사용하고 와 stop에 max_tokens 대해 합리적인 설정을 반드시 확인하세요. |
No | 1 |
| echo | boolean | 완성 과정과 함께 프롬프트를 되돌려 주세요 | No | False |
| frequency_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양수(positive)는 지금까지 텍스트 내 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 같은 줄을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다. | No | 0 |
| logit_bias | object | 완료 과정에서 지정된 토큰이 등장할 확률을 수정하세요. GPT 토크나이저에서 토큰 ID로 지정된 토큰을 -100에서 100까지의 편향 값에 매핑하는 JSON 객체를 수락합니다. 수학적으로, 이 편향은 샘플링 전에 모델이 생성하는 로그에 더해집니다. 정확한 효과는 모델마다 다르지만, -1에서 1 사이의 값은 선택 가능성을 낮추거나 증가시켜야 합니다; -100 또는 100과 같은 값은 해당 토큰을 차단하거나 독점적으로 선택해야 합니다. 예를 들어, |endoftext|> 토큰이 생성되지 않도록 패스 {"50256": -100} 할 <수 있습니다. |
No | None |
| logprobs | integer | 가장 가능성이 높은 출력 토큰과 선택한 토큰에 대한 logprobs 로그 확률을 포함하세요. 예를 들어, logprobs 5가 되면 API는 가장 가능성 높은 5개의 토큰 목록을 반환합니다. API는 항상 샘플링된 토큰의 를 logprob 반환하므로 응답에는 최대 몇 logprobs+1 가지 요소가 포함될 수 있습니다.최대 값 logprobs 은 5입니다. |
No | None |
| max_tokens | integer | 완료 과정에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수. 프롬프트 플러스 max_tokens 의 토큰 수는 모델의 컨텍스트 길이를 초과할 수 없습니다. |
No | 16 |
| n | integer | 각 프롬프트마다 몇 개의 완료를 생성해야 하는지. 참고: 이 매개변수는 많은 완료를 생성하기 때문에 토큰 할당량을 빠르게 소모할 수 있습니다. 신중하게 사용하고 와 stop에 max_tokens 대해 합리적인 설정을 반드시 확인하세요. |
No | 1 |
| presence_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양의 값은 지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높입니다. | No | 0 |
| prompt | 문자열 또는 배열 | 완료 생성 프롬프트는 문자열, 문자열 배열, 토큰 배열, 또는 토큰 배열 형태로 인코딩됩니다. <|endoftext|>는 모델이 학습 중에 인식하는 문서 구분자이므로, 프롬프트가 지정되지 않으면 모델은 새 문서의 처음부터 생성됩니다. |
Yes | |
| seed | integer | 명시된 경우, 우리 시스템은 결정론적으로 샘플링하려 최선을 다하여, 동일한 seed 매개변수로 반복 요청이 같은 결과를 반환하도록 합니다.결정론이 보장되는 것은 아니므로, 백엔드 변경 사항을 모니터링하려면 응답 매개변수를 참고 system_fingerprint 해야 합니다. |
No | |
| stop | 문자열 또는 배열 | API가 추가 토큰 생성을 멈추는 최대 네 개의 시퀀스가 있습니다. 반환된 텍스트에는 정지 시퀀스가 포함되어 있지 않습니다. | No | |
| stream | boolean | 부분 진행 상황을 스트리밍으로 되돌릴지 여부. 설정이 이루어지면, 토큰은 데이터 전용 서버에서 전송되는 이벤트 로 전송되며, 스트림은 메시지로 data: [DONE] 종료됩니다.
예제 Python 코드. |
No | False |
| suffix | string | 삽입된 텍스트를 완성한 뒤에 오는 접미사입니다. 이 매개변수는 오직 에 대해 gpt-3.5-turbo-instruct서만 지원됩니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | createCompletionResponse |
상태 코드: 기본 상태
설명: 서비스 불가
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Examples
Example
제공된 프롬프트, 매개변수, 선택한 모델에 대한 완성 과정을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"prompt": [
"tell me a joke about mango"
],
"max_tokens": 32,
"temperature": 1.0,
"n": 1
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "cmpl-7QmVI15qgYVllxK0FtxVGG6ywfzaq",
"created": 1686617332,
"choices": [
{
"text": "es\n\nWhat do you call a mango who's in charge?\n\nThe head mango.",
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"logprobs": null
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 20,
"prompt_tokens": 6,
"total_tokens": 26
}
}
}
임베딩 - 만들기
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2025-04-01-preview
기계 학습 모델과 알고리즘이 쉽게 사용할 수 있는 주어진 입력의 벡터 표현을 얻으세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | 배포된 모델의 배포 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| dimensions | integer | 결과 출력 임베딩이 가져야 할 차원 수. 이후 모델에서만 text-embedding-3 지원됩니다. |
No | |
| encoding_format | string | 임베딩을 반환하는 포맷. 또는 중 하나 floatbase64일 수 있습니다. 기본값은 float입니다. |
No | |
| input | 문자열 또는 배열 | 입력 텍스트를 입력하여 입력하여 토큰 배열이나 문자열로 인코딩합니다. 단일 요청에 여러 입력을 삽입하려면 문자열 배열이나 토큰 배열 배열을 전달합니다. 입력은 모델의 최대 입력 토큰(8,192 토큰 text-embedding-ada-002)을 초과해서는 안 되며, 빈 문자열일 수 없으며, 배열은 2,048 차원 이하여야 합니다. |
Yes | |
| input_type | string | 사용할 임베딩 탐색의 입력 유형 | No | |
| user | string | 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자로, 이를 통해 남용 모니터링과 탐지를 돕습니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | object |
Examples
Example
주어진 프롬프트에 임베딩을 반환하세요.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2025-04-01-preview
{
"input": [
"this is a test"
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"data": [
{
"index": 0,
"embedding": [
-0.012838088,
-0.007421397,
-0.017617522,
-0.028278312,
-0.018666342,
0.01737855,
-0.01821495,
-0.006950092,
-0.009937238,
-0.038580645,
0.010674067,
0.02412286,
-0.013647936,
0.013189907,
0.0021125758,
0.012406612,
0.020790534,
0.00074595667,
0.008397198,
-0.00535031,
0.008968075,
0.014351576,
-0.014086051,
0.015055214,
-0.022211088,
-0.025198232,
0.0065186154,
-0.036350243,
0.009180495,
-0.009698266,
0.009446018,
-0.008463579,
-0.0020113448
]
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 4,
"total_tokens": 4
}
}
}
채팅 완료 - 만들기
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
채팅 메시지의 완료 생성
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | object | 오디오 출력 매개변수. 오디오 출력이 요청 modalities: ["audio"]될 때 필요합니다. |
No | |
| └─ format | enum | 출력 오디오 형식을 지정합니다. 반드시 , mp3, flacopuspcm16중 하나wav여야 합니다. 가능한 값: wav, mp3, flac, opus, , pcm16 |
No | |
| └─ voice | enum | 음성 유형을 지정합니다. 지원되는 음성은 alloy, , echofable, onyxnova, 그리고 shimmer입니다.가능한 값: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer |
No | |
| data_sources | array | Azure OpenAI 채팅 확장 프로그램의 설정 항목들입니다. 이 추가 사양은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
No | |
| frequency_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양수(positive)는 지금까지 텍스트 내 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 같은 줄을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다. |
No | 0 |
| function_call | STRING 또는 chatCompletionFunctionCallOption |
tool_choice.모델이 호출하는 함수를 제어합니다. none 즉, 모델이 함수를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.auto 즉, 모델은 메시지를 생성할지 함수를 호출할지 선택할 수 있습니다.특정 함수 {"name": "my_function"} 를 지정하면 모델이 그 함수를 호출하도록 강제합니다.none 함수가 없을 때 기본값입니다.
auto 함수가 존재할 때 기본값입니다. |
No | |
| functions | array |
tools.모델이 생성할 수 있는 JSON 입력 함수들의 목록입니다. |
No | |
| logit_bias | object | 완료 과정에서 지정된 토큰이 등장할 확률을 수정하세요. 토큰 ID로 지정된 토큰을 -100에서 100까지의 편향 값에 매핑하는 JSON 객체를 받습니다. 수학적으로, 이 편향은 샘플링 전에 모델이 생성하는 로그에 더해집니다. 정확한 효과는 모델마다 다르지만, -1에서 1 사이의 값은 선택 가능성을 낮추거나 증가시켜야 합니다; -100 또는 100과 같은 값은 해당 토큰을 차단하거나 독점적으로 선택해야 합니다. |
No | None |
| logprobs | boolean | 출력 토큰의 로그 확률을 반환할지 여부에 관한 문제입니다. 참이라면, 는 의 message각 출력 토큰에 반환 content 되는 로그 확률을 반환합니다. |
No | False |
| max_completion_tokens | integer | 완성을 위해 생성할 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적 출력 토큰과 추론 토큰을 포함합니다. | No | |
| max_tokens | integer | 채팅 완료에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수. 입력 토큰과 생성된 토큰의 총 길이는 모델의 컨텍스트 길이에 의해 제한됩니다. |
No | |
| messages | array | 지금까지 대화를 구성한 메시지 목록입니다. 예제 Python 코드. | Yes | |
| metadata | object | 개발자가 정의한 태그와 값을 저장된 완료 대시보드에서 완료 필터링에 사용합니다. | No | |
| modalities | ChatCompletionModalities | 이 요청에 대해 모델이 생성하고 싶은 출력 유형들입니다. 대부분의 모델은 기본적으로 텍스트를 생성할 수 있습니다: ["text"]gpt-4o-audio-preview 이 모델은 오디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델이 텍스트와 오디오 응답을 모두 생성하도록 요청하려면, 다음을 사용할 수 있습니다:["text", "audio"] |
No | |
| n | integer | 입력 메시지마다 몇 개의 채팅 완료 선택지를 생성해야 할까요? 모든 선택지에서 생성된 토큰 수에 따라 요금이 부과됩니다. 비용을 최소화하기 위해 계속 관리 n1 하세요. |
No | 1 |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| prediction | PredictionContent | 예측 출력 설정으로, 모델 응답의 상당 부분이 사전에 알려져 있을 때 응답 시간을 크게 개선할 수 있습니다. 이 방법은 대부분의 내용에 약간의 변경만 주고 파일을 재생성할 때 가장 흔합니다. | No | |
| presence_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양의 값은 지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높입니다. |
No | 0 |
| reasoning_effort | enum |
O1 모델만 추론 모델에 대한 추론 노력을 제한합니다. 현재 지원되는 값은 low, , medium그리고 high입니다. 추론 노력을 줄이면 응답 속도가 빨라지고 추론에 사용되는 토큰 수가 줄어듭니다.가능한 값들: low, medium, high |
No | |
| response_format | ResponseFormatText 또는 ResponseFormatJsonObject 또는 ResponseFormatJsonSchema | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다.
GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo 및 최신 모든 GPT-3.5 Turbo 모델gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.Structured Outputs를 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 은 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치함을 보장합니다.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| seed | integer | 이 기능은 베타 버전입니다. 명시된 경우, 우리 시스템은 결정론적으로 샘플링하려 최선을 다하여, 동일한 seed 매개변수로 반복 요청이 같은 결과를 반환하도록 합니다.결정론이 보장되는 것은 아니므로, 백엔드 변경 사항을 모니터링하려면 응답 매개변수를 참고 system_fingerprint 해야 합니다. |
No | |
| stop | 문자열 또는 배열 | 최대 4개의 시퀀스에서 API가 추가 토큰 생성을 멈춥니다. |
No | |
| store | boolean | 이 채팅 완료 요청의 출력을 모델 증류 또는 평가 제품에 사용하기 위해 저장할지 여부에 대해서도 중요합니다. | No | |
| stream | boolean | 설정이 이루어지면 ChatGPT처럼 부분 메시지 델타가 전송됩니다. 토큰은 데이터 전용 서버에서 전송되는 이벤트 로 전송되며, 스트림은 메시지로 data: [DONE] 종료됩니다.
예제 Python 코드. |
No | False |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | 스트리밍 응답 옵션. 이 설정을 할 때 stream: true만 설정합니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| tool_choice | chatCompletionToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.
none 즉, 모델은 어떤 도구를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.
auto 즉, 모델은 메시지를 생성하거나 하나 이상의 도구를 호출할 수 있습니다.
required 즉, 모델이 하나 이상의 도구를 호출해야 한다는 뜻입니다. 특정 도구를 지정 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다.
none 도구가 없을 때 기본값입니다.
auto 도구가 있으면 기본값입니다. |
No | |
| tools | array | 모델이 호출할 수 있는 도구 목록입니다. 현재는 함수만 지원되고 있습니다. 이를 사용해 모델이 JSON 입력을 생성할 수 있는 함수 목록을 제공하세요. 최대 128개의 기능을 지원합니다. |
No | |
| top_logprobs | integer | 0에서 20 사이의 정수로, 각 토큰 위치에서 반환될 가능성이 높은 토큰의 수를 나타내며, 각 토큰은 로그 확률을 가지고 있습니다.
logprobs 이 매개변수를 사용하면 반드시 로 true 설정해야 합니다. |
No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. |
No | |
| user_security_context | userSecurityContext | 사용자 보안 맥락에는 AI 애플리케이션 자체와 AI 애플리케이션과 상호작용하는 최종 사용자를 설명하는 여러 매개변수가 포함되어 있습니다. 이 분야들은 보안 운영 팀이 AI 애플리케이션을 포괄적으로 보호하는 방법을 통해 보안 사고를 조사하고 완화하는 데 도움을 줍니다. Learn more 클라우드용 Microsoft Defender를 이용한 AI 애플리케이션 보호에 관한 내용입니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | object |
상태 코드: 기본 상태
설명: 서비스 불가
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Examples
Example
제공된 프롬프트, 매개변수, 선택한 모델에 대한 완성 과정을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant that talks like a pirate"
},
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a parrot?"
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Ahoy matey! So ye be wantin' to care for a fine squawkin' parrot, eh? Well, shiver me timbers, let ol' Cap'n Assistant share some wisdom with ye! Here be the steps to keepin' yer parrot happy 'n healthy:\n\n1. Secure a sturdy cage: Yer parrot be needin' a comfortable place to lay anchor! Be sure ye get a sturdy cage, at least double the size of the bird's wingspan, with enough space to spread their wings, yarrrr!\n\n2. Perches 'n toys: Aye, parrots need perches of different sizes, shapes, 'n textures to keep their feet healthy. Also, a few toys be helpin' to keep them entertained 'n their minds stimulated, arrrh!\n\n3. Proper grub: Feed yer feathered friend a balanced diet of high-quality pellets, fruits, 'n veggies to keep 'em strong 'n healthy. Give 'em fresh water every day, or ye\u00e2\u20ac\u2122ll have a scurvy bird on yer hands!\n\n4. Cleanliness: Swab their cage deck! Clean their cage on a regular basis: fresh water 'n food daily, the floor every couple of days, 'n a thorough scrubbing ev'ry few weeks, so the bird be livin' in a tidy haven, arrhh!\n\n5. Socialize 'n train: Parrots be a sociable lot, arrr! Exercise 'n interact with 'em daily to create a bond 'n maintain their mental 'n physical health. Train 'em with positive reinforcement, treat 'em kindly, yarrr!\n\n6. Proper rest: Yer parrot be needin' \u00e2\u20ac\u2122bout 10-12 hours o' sleep each night. Cover their cage 'n let them slumber in a dim, quiet quarter for a proper night's rest, ye scallywag!\n\n7. Keep a weather eye open for illness: Birds be hidin' their ailments, arrr! Be watchful for signs of sickness, such as lethargy, loss of appetite, puffin' up, or change in droppings, and make haste to a vet if need be.\n\n8. Provide fresh air 'n avoid toxins: Parrots be sensitive to draft and pollutants. Keep yer quarters well ventilated, but no drafts, arrr! Be mindful of toxins like Teflon fumes, candles, or air fresheners.\n\nSo there ye have it, me hearty! With proper care 'n commitment, yer parrot will be squawkin' \"Yo-ho-ho\" for many years to come! Good luck, sailor, and may the wind be at yer back!"
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
Azure 검색 데이터와 시스템 할당 관리 신원을 기반으로 완료 파일을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_search",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
"index_name": "{index name}",
"authentication": {
"type": "system_assigned_managed_identity"
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
Azure Search 이미지 벡터 데이터를 기반으로 완료 파일을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_search",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
"index_name": "{index name}",
"query_type": "vector",
"fields_mapping": {
"image_vector_fields": [
"image_vector"
]
},
"authentication": {
"type": "api_key",
"key": "{api key}"
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion."
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
Azure Search 벡터 데이터, 이전 어시스턴트 메시지, 사용자 지정 관리 신원을 기반으로 완료 파일을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a cat?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"intent": "cat care"
}
},
{
"role": "user",
"content": "how about dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_search",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
"authentication": {
"type": "user_assigned_managed_identity",
"managed_identity_resource_id": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{resource-name}"
},
"index_name": "{index name}",
"query_type": "vector",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"in_scope": true,
"top_n_documents": 5,
"strictness": 3,
"role_information": "You are an AI assistant that helps people find information.",
"fields_mapping": {
"content_fields_separator": "\\n",
"content_fields": [
"content"
],
"filepath_field": "filepath",
"title_field": "title",
"url_field": "url",
"vector_fields": [
"contentvector"
]
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content 2.",
"title": "Citation Title 2",
"filepath": "contoso2.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso2.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
제공된 Azure Cosmos DB에 대한 완성 파일을 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_cosmos_db",
"parameters": {
"authentication": {
"type": "connection_string",
"connection_string": "mongodb+srv://rawantest:{password}$@{cluster-name}.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000"
},
"database_name": "vectordb",
"container_name": "azuredocs",
"index_name": "azuredocindex",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"fields_mapping": {
"content_fields": [
"content"
],
"vector_fields": [
"contentvector"
]
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
제공된 Mongo DB에 대한 완성 생성.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "mongo_db",
"parameters": {
"authentication": {
"type": "username_and_password",
"username": "<username>",
"password": "<password>"
},
"endpoint": "<endpoint_name>",
"app_name": "<application name>",
"database_name": "sampledb",
"collection_name": "samplecollection",
"index_name": "sampleindex",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"fields_mapping": {
"content_fields": [
"content"
],
"vector_fields": [
"contentvector"
]
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
제공된 Elasticsearch에 대한 완성 결과를 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "elasticsearch",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-elasticsearch-endpoint.eastus.azurecontainer.io",
"index_name": "{index name}",
"authentication": {
"type": "key_and_key_id",
"key": "{key}",
"key_id": "{key id}"
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Example
제공된 Pinecone 자원에 대한 완성 생성.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "pinecone",
"parameters": {
"authentication": {
"type": "api_key",
"key": "{api key}"
},
"environment": "{environment name}",
"index_name": "{index name}",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"fields_mapping": {
"title_field": "title",
"url_field": "url",
"filepath_field": "filepath",
"content_fields": [
"content"
],
"content_fields_separator": "\n"
}
}
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
전사 - 만들기
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview
오디오를 입력 언어로 전사합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| model | string | 사용할 모델의 ID. 선택지는 , , , whisper-1, 입니다gpt-4o-transcribe-diarize.gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15gpt-4o-mini-transcribe |
Yes | |
| file | string | 전사할 오디오 파일 객체. | Yes | |
| language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. | No | |
| prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 프롬프트는 오디오 언어와 일치해야 합니다. | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 출력 형식을 정의합니다. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 1 사이입니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 0으로 설정하면, 모델은 로그 확률을 사용해 특정 임계값에 도달할 때까지 자동으로 온도를 올립니다. | No | 0 |
| timestamp_granularities[] | array | 이 전사를 위한 타임스탬프 세분화.
response_format 타임스탬프 세분화를 사용하도록 설정 verbose_json 해야 합니다. 이 중 하나 또는 둘 다 지원됩니다: word, 또는 segment. 참고: 세그먼트 타임스탬프에는 추가 지연이 없으나, 워드 타임스탬프를 생성하면 추가 지연이 발생합니다. |
No | ['segment'] |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | object | |
| text/plain | string | 출력 형식으로 텍스트를 전사한 경우(response_format , 또는 srt중 하나 textvtt 일 때). |
Examples
Example
제공된 음성 데이터로부터 텍스트와 관련 메타데이터를 받아냅니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Example
제공된 음성 데이터로부터 텍스트와 관련 메타데이터를 받아냅니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
응답: 상태 코드: 200
{
"type": "string",
"example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}
번역 - 창조
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview
입력된 오디오를 영어 텍스트로 전사하고 번역합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file | string | 번역할 오디오 파일. | Yes | |
| prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 프롬프트는 영어로 작성되어야 합니다. | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 출력 형식을 정의합니다. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 1 사이입니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 0으로 설정하면, 모델은 로그 확률을 사용해 특정 임계값에 도달할 때까지 자동으로 온도를 올립니다. | No | 0 |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | object | |
| text/plain | string | 텍스트가 텍스트, vtt, srt 중 하나일 때는 출력 형식response_format 전사된 텍스트입니다. |
Examples
Example
제공된 음성 데이터로부터 영어 전사된 텍스트와 관련 메타데이터를 제공합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Example
제공된 음성 데이터로부터 영어 전사된 텍스트와 관련 메타데이터를 제공합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
응답: 상태 코드: 200
{
"type": "string",
"example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}
스피치 - 창작
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview
입력된 텍스트에서 오디오를 생성합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input | string | 오디오를 합성할 텍스트. 최대 문자 길이는 4,096자입니다. | Yes | |
| response_format | enum | 오디오를 합성하는 포맷입니다. 가능한 값: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm |
No | |
| speed | number | 합성된 오디오의 속도. 에서 0.25 에서 를 선택한다 4.0.
1.0 기본값입니다. |
No | 1.0 |
| voice | enum | 음성 합성에 사용할 목소리. 가능한 값: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer |
Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/octet-stream | string |
Examples
Example
제공된 텍스트에서 오디오를 합성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview
{
"input": "Hi! What are you going to make?",
"voice": "fable",
"response_format": "mp3"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": "101010101"
}
이미지 생성 - 생성
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2025-04-01-preview
주어진 이미지 생성 모델 배포에서 텍스트 캡션으로부터 이미지 배치를 생성합니다
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| background | imageBackground | 생성된 이미지의 배경 투명도를 설정할 수 있습니다. 이 매개변수는 GPT-image-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. | No | auto |
| n | integer | 생성해야 할 이미지 수. dall-e-3에서는 n=1만 지원됩니다. | No | 1 |
| output_compression | integer | 생성된 이미지의 압축 수준(0-100%)입니다. 이 매개변수는 jpeg 출력 포맷의 gpt-image-1 시리즈 모델에서만 지원됩니다. | No | 100 |
| output_format | imagesOutputFormat | 생성된 이미지가 반환되는 파일 형식입니다. GPT-IMAGE-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. | No | png |
| prompt | string | 원하는 이미지에 대한 텍스트 설명. 최대 길이는 GPT-image-1 시리즈는 32,000자, dall-e-3는 4,000자입니다 | Yes | |
| partial_images | integer | 생성해야 할 부분 이미지 수. 이 매개변수는 부분적인 이미지를 반환하는 스트리밍 응답에 사용됩니다. 값은 0에서 3 사이여야 합니다. 0으로 설정하면 응답은 한 번의 스트리밍 이벤트에서 전송되는 단일 이미지가 됩니다. 전체 이미지가 더 빠르게 생성되면 최종 이미지가 전체 부분 이미지가 생성되기 전에 전송될 수 있다는 점에 유의하세요. | 0 | |
| stream | boolean | 스트리밍 모드에서 이미지를 편집하세요. | no | false |
| quality | imageQuality | 생성될 이미지의 품질입니다. | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 생성된 이미지가 반환되는 형식입니다. 이 매개변수는 항상 base64로 인코딩된 이미지를 반환하는 -시리즈 모델에는 gpt-image-1지원되지 않습니다.가능한 값: url, b64_json. |
No | url |
| size | imageSize | 생성된 이미지의 크기. | No | auto |
| style | imageStyle | 생성된 이미지의 스타일. dall-e-3에서만 지원됩니다. | No | vivid |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: Ok
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | generateImagesResponse |
상태 코드: 기본 상태
설명: 오류가 발생했습니다.
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | dalleErrorResponse |
Examples
Example
프롬프트가 주어진 이미지를 생성합니다.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2025-04-01-preview
{
"prompt": "In the style of WordArt, Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
"n": 1,
"style": "natural",
"quality": "standard"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"created": 1698342300,
"data": [
{
"revised_prompt": "A vivid, natural representation of Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
"prompt_filter_results": {
"sexual": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"violence": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"hate": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"self_harm": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"profanity": {
"detected": false,
"filtered": false
},
"custom_blocklists": {
"filtered": false,
"details": []
}
},
"url": "https://dalletipusw2.blob.core.windows.net/private/images/e5451cc6-b1ad-4747-bd46-b89a3a3b8bc3/generated_00.png?se=2023-10-27T17%3A45%3A09Z&...",
"content_filter_results": {
"sexual": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"violence": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"hate": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"self_harm": {
"severity": "safe",
"filtered": false
}
}
}
]
}
}
이미지 생성 - 편집
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits?api-version=2025-04-01-preview
주어진 gpt-image-1 모델 배포에서 텍스트 캡션에서 이미지를 편집합니다
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| deployment-id | path | Yes | string | |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image | 문자열 또는 배열 | 편집할 이미지들. 지원되는 이미지 파일 또는 이미지 배열이어야 합니다. 각 이미지는 50MB 미만의 png 또는 jpg 파일이어야 합니다. | Yes | |
| input_fidelity | string | 모델이 입력 이미지의 스타일과 특징, 특히 얼굴 특징에 맞추기 위해 얼마나 노력할지 조절할 수 있습니다. 이 매개변수는 GPT-image-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. 지지 high 및 low. |
no |
low. |
| mask | string | 완전 투명 영역(예: 알파가 0인 경우)이 편집해야 할 위치를 나타내는 추가 이미지입니다. 여러 이미지가 제공되면 마스크가 첫 번째 이미지에 적용됩니다. 유효한 PNG 파일이어야 하며, 4MB 미만이어야 하며, 이미지와 동일한 크기여야 합니다. | No | |
| n | integer | 생성해야 할 이미지 수. 1에서 10 사이여야 해. | No | 1 |
| prompt | string | 원하는 이미지에 대한 텍스트 설명. 최대 길이는 32,000자입니다. | Yes | |
| quality | imageQuality | 생성될 이미지의 품질입니다. | No | auto |
| partial_images | 생성해야 할 부분 이미지 수. 이 매개변수는 부분적인 이미지를 반환하는 스트리밍 응답에 사용됩니다. 값은 0에서 3 사이여야 합니다. 0으로 설정하면 응답은 한 번의 스트리밍 이벤트에서 전송되는 단일 이미지가 됩니다. 전체 이미지가 더 빠르게 생성되면 최종 이미지가 전체 부분 이미지가 생성되기 전에 전송될 수 있다는 점에 유의하세요. | |||
| stream | boolean | 스트리밍 모드에서 이미지를 편집하세요. | no | false |
| response_format | imagesResponseFormat | 생성된 이미지가 반환되는 형식입니다. | No | url |
| size | imageSize | 생성된 이미지의 크기. | No | auto |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: Ok
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | generateImagesResponse |
상태 코드: 기본 상태
설명: 오류가 발생했습니다.
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | dalleErrorResponse |
명단 - 조교
Note
Assistants API는 폐기되었으며 2026년 8월 26일에 폐지될 예정입니다. 일반적으로 제공되는 Microsoft 파운드리 에이전트 서비스를 이용하세요. 마이그레이션 가이드를 따라 워크로드를 업데이트하세요. Learn more.
GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
조수 명단을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listAssistantsResponse |
Examples
Example
조수 명단을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1707257477,
"name": "Stock Analyst",
"description": null,
"model": "gpt-4-1106-preview",
"instructions": "You are a financial analyst that analyzes stock market prices and other financial data present on user uploaded files or by calling external APIs.",
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
},
{
"id": "asst_abc456",
"object": "assistant",
"created_at": 1698982718,
"name": "My Assistant",
"description": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": "You are a helpful assistant designed to make me better at coding!",
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
},
{
"id": "asst_abc789",
"object": "assistant",
"created_at": 1698982643,
"name": null,
"description": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
],
"first_id": "asst_abc123",
"last_id": "asst_abc789",
"has_more": false
}
}
생성 - 어시스턴트
POST https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
모델과 지침이 있는 어시스턴트를 만들어 보세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 조수에 대한 설명. 최대 길이는 512자입니다. |
No | |
| instructions | string | 어시스턴트가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 256,000자입니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | Yes | ||
| name | string | 조수 이름. 최대 길이는 256자입니다. |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| └─ vector_stores | array | file_ids로 벡터 스토어를 만들어 이 어시스턴트에 연결하는 도우미입니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 어시스턴트에서 활성화된 도구 목록. 조수당 최대 128개의 도구를 사용할 수 있습니다. 도구는 , , retrieval또는 function다음과 같은 유형code_interpreter이 될 수 있습니다. |
No | [] |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
모델과 지침이 있는 어시스턴트를 만들어 보세요.
POST https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
{
"name": "Math Tutor",
"instructions": "When a customer asks about a specific math problem, use Python to evaluate their query.",
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"model": "gpt-4-1106-preview"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "asst_4nsG2qgNzimRPE7MazXTXbU7",
"object": "assistant",
"created_at": 1707295707,
"name": "Math Tutor",
"description": null,
"model": "gpt-4-1106-preview",
"instructions": "When a customer asks about a specific math problem, use Python to evaluate their query.",
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
}
받기 - 조수
GET https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
조수를 데려온다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| assistant_id | path | Yes | string | 조수의 신분증을 찾아야 합니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
조수를 데려온다.
GET https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1699009709,
"name": "HR Helper",
"description": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
}
수정 - 조수
POST https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
조수를 수정한다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| assistant_id | path | Yes | string | 수정할 수 있는 조수의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 조수에 대한 설명. 최대 길이는 512자입니다. |
No | |
| instructions | string | 어시스턴트가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 32,768자입니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | No | ||
| name | string | 조수 이름. 최대 길이는 256자입니다. |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 제공하는 code_interpreter 파일 ID 목록을 덮어씁니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어를 덮어씁니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 어시스턴트에서 활성화된 도구 목록. 조수당 최대 128개의 도구를 사용할 수 있습니다. 도구는 , , retrieval또는 function다음과 같은 유형code_interpreter이 될 수 있습니다. |
No | [] |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
조수를 수정한다.
POST https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"model": "gpt-4-turbo"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "asst_123",
"object": "assistant",
"created_at": 1699009709,
"name": "HR Helper",
"description": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"tool_resources": {
"file_search": {
"vector_store_ids": []
}
},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
}
삭제 - 어시스턴트
DELETE https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
조수를 삭제하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| assistant_id | path | Yes | string | 삭제할 수 있는 조수의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | deleteAssistantResponse |
Examples
Example
비서도 삭제합니다.
DELETE https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "asst_4nsG2qgNzimRPE7MazXTXbU7",
"object": "assistant.deleted",
"deleted": true
}
}
만들기 - 스레드
Note
Assistants API는 폐기되었으며 2026년 8월 26일에 폐지될 예정입니다. 일반적으로 제공되는 Microsoft 파운드리 에이전트 서비스를 이용하세요. 마이그레이션 가이드를 따라 워크로드를 업데이트하세요. Learn more.
POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview
스레드를 만들어 보세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| messages | array | 스레드를 시작할 메시지의 목록입니다. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 이 스레드에서 조수의 도구에 제공되는 자료 모음입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 스레드에 첨부된 벡터 스토어입니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| └─ vector_stores | array | file_ids로 벡터 스토어를 만들고 이 스레드에 첨부하는 도움을 줍니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
스레드가 생깁니다.
POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread",
"created_at": 1707297136,
"metadata": {}
}
}
받기 - 스레드
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
스레드를 꺼낸다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 가져올 스레드의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
스레드를 꺼낸다.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread",
"created_at": 1707297136,
"metadata": {},
"tool_resources": {
"code_interpreter": {
"file_ids": []
}
}
}
}
수정 - 스레드
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
스레드를 수정합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 수정할 스레드의 ID입니다. 오직 그 자체 metadata 만 수정할 수 있습니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 이 스레드에서 조수의 도구에 제공되는 자료 모음입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구에 code_interpreter 제공된 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 스레드에 첨부된 벡터 스토어입니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
스레드를 수정합니다.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
}
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread",
"created_at": 1707297136,
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
},
"tool_resources": {}
}
}
삭제 - 스레드
DELETE https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
스레드를 삭제하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 삭제할 스레드의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | deleteThreadResponse |
Examples
Example
스레드를 삭제합니다.
DELETE https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread.deleted",
"deleted": true
}
}
목록 - 메시지
Note
Assistants API는 폐기되었으며 2026년 8월 26일에 폐지될 예정입니다. 일반적으로 제공되는 Microsoft 파운드리 에이전트 서비스를 이용하세요. 마이그레이션 가이드를 따라 워크로드를 업데이트하세요. Learn more.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
주어진 스레드에 대한 메시지 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 메시지가 속한 스레드의 ID입니다. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| run_id | query | No | string | 메시지를 생성한 실행 ID로 필터링하세요. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listMessagesResponse |
Examples
Example
List Messages
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699016383,
"assistant_id": null,
"thread_id": "thread_abc123",
"run_id": null,
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "How does AI work? Explain it in simple terms.",
"annotations": []
}
}
],
"attachments": [],
"metadata": {}
},
{
"id": "msg_abc456",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699016383,
"assistant_id": null,
"thread_id": "thread_abc123",
"run_id": null,
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "Hello, what is AI?",
"annotations": []
}
}
],
"attachments": [],
"metadata": {}
}
],
"first_id": "msg_abc123",
"last_id": "msg_abc456",
"has_more": false
}
}
생성 - 메시지
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
메시지를 작성하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 메시지를 생성할 스레드의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attachments | array | 메시지에 첨부된 파일 목록과 추가해야 할 도구들. | No | |
| content | string | 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| role | string | 메시지를 생성하는 주체의 역할. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - user: 이 메시지는 실제 사용자가 보낸 것임을 나타내며, 대부분의 경우 사용자 생성 메시지를 나타내는 데 사용됩니다.- assistant: 는 메시지가 어시스턴트에 의해 생성되었음을 나타냅니다. 이 값을 사용해 조수가 보낸 메시지를 대화에 삽입하세요. |
Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
메시지를 작성하세요.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
{
"role": "user",
"content": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces."
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "msg_as3XIk1tpVP3hdHjWBGg3uG4",
"object": "thread.message",
"created_at": 1707298421,
"assistant_id": null,
"thread_id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"run_id": null,
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces.",
"annotations": []
}
}
],
"attachments": [],
"metadata": {}
}
}
받기 - 메시지
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
메시지를 회수하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 이 메시지가 속한 스레드들의 ID입니다. |
| message_id | path | Yes | string | 가져올 메시지의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
메시지를 회수하세요.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "msg_as3XIk1tpVP3hdHjWBGg3uG4",
"object": "thread.message",
"created_at": 1707298421,
"thread_id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces.",
"annotations": []
}
}
],
"file_ids": [],
"assistant_id": null,
"run_id": null,
"metadata": {}
}
}
수정 - 메시지
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
메시지를 수정합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 이 메시지가 속한 스레드의 ID입니다. |
| message_id | path | Yes | string | 수정할 메시지의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
메시지를 수정하세요.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
}
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699017614,
"assistant_id": null,
"thread_id": "thread_abc123",
"run_id": null,
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "How does AI work? Explain it in simple terms.",
"annotations": []
}
}
],
"file_ids": [],
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
}
}
}
만들기 - 스레드 앤 런
Note
Assistants API는 폐기되었으며 2026년 8월 26일에 폐지될 예정입니다. 일반적으로 제공되는 Microsoft 파운드리 에이전트 서비스를 이용하세요. 마이그레이션 가이드를 따라 워크로드를 업데이트하세요. Learn more.
POST https://{endpoint}/openai/threads/runs?api-version=2025-04-01-preview
스레드를 만들어서 한 번의 요청으로 실행하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | string | 이 작업을 실행할 조수의 ID입니다. | Yes | |
| instructions | string | 어시스턴트의 기본 시스템 메시지를 덮어쓰세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 완성 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 완료 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 실행이 지정된 완료 토큰 수를 초과하면, 실행 종료는 상태 incomplete. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| max_prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 프롬프트 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 프롬프트 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 런이 지정된 프롬프트 토큰 수를 초과하면 상태가 종료 incomplete됩니다. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | 이 런을 실행하는 데 사용할 모델들의 ID입니다. 여기서 값이 제공되면, 그 값은 어시스턴트와 연관된 모델을 덮어쓰게 됩니다. 그렇지 않으면 어시스턴트와 연관된 모델이 사용됩니다. | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | 스트리밍 응답 옵션. 이 설정을 할 때 stream: true만 설정합니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| thread | createThreadRequest | No | ||
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어의 ID입니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 이 연습에서 어시스턴트가 사용할 수 있는 도구를 무시하세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
스레드를 만들어서 한 번의 요청으로 실행하세요.
POST https://{endpoint}/openai/threads/runs?api-version=2025-04-01-preview
{
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain deep learning to a 5 year old."
}
]
}
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_abc123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699076792,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "queued",
"started_at": null,
"expires_at": 1699077392,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": null,
"required_action": null,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": "You are a helpful assistant.",
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_completion_tokens": null,
"max_prompt_tokens": null,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"incomplete_details": null,
"usage": null,
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
}
}
목록 - 득점
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
스레드에 속한 실행 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 런이 속한 스레드의 ID입니다. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listRunsResponse |
Examples
Example
스레드에 속한 실행 목록을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "run_abc123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699075072,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "completed",
"started_at": 1699075072,
"expires_at": null,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": 1699075073,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"incomplete_details": null,
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"tool_resources": {
"code_interpreter": {
"file_ids": [
"file-abc123",
"file-abc456"
]
}
},
"metadata": {},
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"total_tokens": 579
},
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_prompt_tokens": 1000,
"max_completion_tokens": 1000,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
},
{
"id": "run_abc456",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699063290,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "completed",
"started_at": 1699063290,
"expires_at": null,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": 1699063291,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"incomplete_details": null,
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"tool_resources": {
"code_interpreter": {
"file_ids": [
"file-abc123",
"file-abc456"
]
}
},
"metadata": {},
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"total_tokens": 579
},
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_prompt_tokens": 1000,
"max_completion_tokens": 1000,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
}
],
"first_id": "run_abc123",
"last_id": "run_abc456",
"has_more": false
}
}
창작 - 달리기
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
런을 만들어.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 실행할 스레드의 ID입니다. |
| include[] | query | No | array | 답변에 포함할 추가 필드 목록입니다. 현재 지원되는 유일한 값은 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 파일 검색 결과 내용을 가져오는 것입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| additional_instructions | string | 실행 명령 끝에 추가 지시를 추가합니다. 이는 다른 명령어를 덮어쓰지 않고 각 실행별로 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| additional_messages | array | 런을 만들기 전에 스레드에 추가 메시지를 추가합니다. | No | |
| assistant_id | string | 이 작업을 실행할 조수의 ID입니다. | Yes | |
| instructions | string | 어시스턴트의 기본 시스템 메시지를 덮어쓰세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 완성 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 완료 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 실행이 지정된 완료 토큰 수를 초과하면, 실행 종료는 상태 incomplete. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| max_prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 프롬프트 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 프롬프트 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 런이 지정된 프롬프트 토큰 수를 초과하면 상태가 종료 incomplete됩니다. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | 이 실행을 실행할 모델의 ID입니다. 여기서 값이 제공되면, 그 값은 어시스턴트와 연관된 모델을 덮어쓰게 됩니다. 그렇지 않으면 어시스턴트와 연관된 모델이 사용됩니다. | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다. |
No | |
| tools | array | 이 연습에서 어시스턴트가 사용할 수 있는 도구를 무시하세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
런을 만들어.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
{
"assistant_id": "asst_abc123"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_abc123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699063290,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "queued",
"started_at": 1699063290,
"expires_at": null,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": 1699063291,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"incomplete_details": null,
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"metadata": {},
"usage": null,
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_prompt_tokens": 1000,
"max_completion_tokens": 1000,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
}
}
받아 - 도망쳐
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
득점.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 실행된 스레드들의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 회수할 수 있는 런의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
득점.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_HsO8tYM4K5AAMAHgK0J3om8Q",
"object": "thread.run",
"created_at": 1707303196,
"assistant_id": "asst_JtTwHk28cIocgFXZPCBxhOzl",
"thread_id": "thread_eRNwflE3ncDYak1np6MdMHJh",
"status": "completed",
"started_at": 1707303197,
"expires_at": null,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": 1707303201,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-1106-preview",
"instructions": "You are an AI model that empowers every person and every organization on the planet to achieve more.",
"tools": [],
"file_ids": [],
"metadata": {}
}
}
수정 - 달리기
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
런을 수정합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 실행된 스레드들의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 수정할 수 있는 실행 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
런을 수정합니다.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"user_id": "user_abc123"
}
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_abc123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699075072,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "completed",
"started_at": 1699075072,
"expires_at": null,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": 1699075073,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"incomplete_details": null,
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"tool_resources": {
"code_interpreter": {
"file_ids": [
"file-abc123",
"file-abc456"
]
}
},
"metadata": {
"user_id": "user_abc123"
},
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"total_tokens": 579
},
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_prompt_tokens": 1000,
"max_completion_tokens": 1000,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
}
}
제출 - 실행 도구 출력
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs?api-version=2025-04-01-preview
런이 와 가 submit_tool_outputs있을 status: "requires_action"required_action.type 때, 이 엔드포인트는 도구 호출이 모두 완료된 후 출력을 제출하는 데 사용할 수 있습니다. 모든 출력은 한 번에 제출해야 합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 이 스레드가 속한 스레드의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 도구 출력 제출을 요구하는 런의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| tool_outputs | array | 출력이 제출되는 도구들의 목록입니다. | Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
런이 와 가 submit_tool_outputs있을 status: "requires_action"required_action.type 때, 이 엔드포인트는 도구 호출이 모두 완료된 후 출력을 제출하는 데 사용할 수 있습니다. 모든 출력은 한 번에 제출해야 합니다.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs?api-version=2025-04-01-preview
{
"tool_outputs": [
{
"tool_call_id": "call_001",
"output": "70 degrees and sunny."
}
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699075592,
"assistant_id": "asst_123",
"thread_id": "thread_123",
"status": "queued",
"started_at": 1699075592,
"expires_at": 1699076192,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": null,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": null,
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": [
"celsius",
"fahrenheit"
]
}
},
"required": [
"location"
]
}
}
}
],
"metadata": {},
"usage": null,
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"max_prompt_tokens": 1000,
"max_completion_tokens": 1000,
"truncation_strategy": {
"type": "auto",
"last_messages": null
},
"response_format": "auto",
"tool_choice": "auto"
}
}
취소 - 도망
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
이 이 이벤트 in_progress를 실행하는 것을 취소합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 이 스레드가 속한 스레드의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 취소 신청 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
이 이 이벤트 in_progress를 실행하는 것을 취소합니다.
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "run_abc123",
"object": "thread.run",
"created_at": 1699076126,
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "cancelling",
"started_at": 1699076126,
"expires_at": 1699076726,
"cancelled_at": null,
"failed_at": null,
"completed_at": null,
"last_error": null,
"model": "gpt-4-turbo",
"instructions": "You summarize books.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"tool_resources": {
"file_search": {
"vector_store_ids": [
"vs_123"
]
}
},
"metadata": {},
"usage": null,
"temperature": 1.0,
"top_p": 1.0,
"response_format": "auto"
}
}
목록 - 런 스텝
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview
런에 속하는 런 스텝 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 런과 런 스텝이 속한 스레드의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 런 동작이 속한 런의 ID입니다. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| api-version | query | Yes | string | |
| include[] | query | No | array | 답변에 포함할 추가 필드 목록입니다. 현재 지원되는 유일한 값은 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 파일 검색 결과 내용을 가져오는 것입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listRunStepsResponse |
Examples
Example
런에 속하는 런 스텝 목록을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "step_abc123",
"object": "thread.run.step",
"created_at": 1699063291,
"run_id": "run_abc123",
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"type": "message_creation",
"status": "completed",
"cancelled_at": null,
"completed_at": 1699063291,
"expired_at": null,
"failed_at": null,
"last_error": null,
"step_details": {
"type": "message_creation",
"message_creation": {
"message_id": "msg_abc123"
}
},
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"total_tokens": 579
}
}
],
"first_id": "step_abc123",
"last_id": "step_abc456",
"has_more": false
}
}
받기 - 달리기 스텝
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview
런 스텝을 회수합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| thread_id | path | Yes | string | 런 앤 런 단계가 속한 스레드의 ID입니다. |
| run_id | path | Yes | string | 런 스텝이 속한 런의 ID입니다. |
| step_id | path | Yes | string | 회수할 실행 단계의 ID. |
| include[] | query | No | array | 답변에 포함할 추가 필드 목록입니다. 현재 지원되는 유일한 값은 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 파일 검색 결과 내용을 가져오는 것입니다. |
| api-version | query | Yes | string |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runStepObject |
Examples
Example
런 스텝을 회수합니다.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "step_abc123",
"object": "thread.run.step",
"created_at": 1699063291,
"run_id": "run_abc123",
"assistant_id": "asst_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"type": "message_creation",
"status": "completed",
"cancelled_at": null,
"completed_at": 1699063291,
"expired_at": null,
"failed_at": null,
"last_error": null,
"step_details": {
"type": "message_creation",
"message_creation": {
"message_id": "msg_abc123"
}
},
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"total_tokens": 579
}
}
}
목록 - 벡터 저장소
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview
벡터 저장소 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoresResponse |
Examples
Example
벡터 저장소 목록을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776,
"name": "Support FAQ",
"bytes": 139920,
"file_counts": {
"in_progress": 0,
"completed": 3,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 3
}
},
{
"id": "vs_abc456",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776,
"name": "Support FAQ v2",
"bytes": 139920,
"file_counts": {
"in_progress": 0,
"completed": 3,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 3
}
}
],
"first_id": "vs_abc123",
"last_id": "vs_abc456",
"has_more": false
}
}
Create - 벡터 스토어
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어를 만들어 보세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | autoChunkingStrategyRequestParam 또는 staticChunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. 비어 있지 않은 경우에만 file_ids 해당됩니다. |
No | |
| expires_after | vectorStoreExpirationAfter | 벡터 스토어의 만료 정책. | No | |
| file_ids | array | 벡터 저장소가 사용해야 할 파일 ID 목록입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| name | string | 벡터 스토어의 이름입니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreObject |
Examples
Example
벡터 저장소를 만듭니다.
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776,
"name": "Support FAQ",
"bytes": 139920,
"file_counts": {
"in_progress": 0,
"completed": 3,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 3
}
}
}
Get - 벡터 스토어
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어를 가져옵니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 가져올 벡터 저장소의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreObject |
Examples
Example
벡터 스토어를 가져옵니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776
}
}
수정 - 벡터 스토어
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어를 수정합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 수정할 벡터 저장소의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| expires_after | vectorStoreExpirationAfter | 벡터 스토어의 만료 정책. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| name | string | 벡터 스토어의 이름입니다. | No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreObject |
Examples
Example
벡터 스토어를 수정합니다.
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"name": "Support FAQ"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776,
"name": "Support FAQ",
"bytes": 139920,
"file_counts": {
"in_progress": 0,
"completed": 3,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 3
}
}
}
삭제 - 벡터 스토어
DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어를 삭제하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 삭제할 벡터 저장소의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | deleteVectorStoreResponse |
Examples
Example
벡터 스토어를 삭제합니다.
DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store.deleted",
"deleted": true
}
}
목록 - 벡터 스토어 파일
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일들이 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| filter | query | No | string 가능한 값들: in_progress, completed, failed, cancelled |
파일 상태별로 필터링하세요. , , failed, . cancelled중 하나가 in_progresscompleted있습니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoreFilesResponse |
Examples
Example
벡터 스토어 파일 목록을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "file-abc123",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123"
},
{
"id": "file-abc456",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123"
}
],
"first_id": "file-abc123",
"last_id": "file-abc456",
"has_more": false
}
}
생성 - 벡터 스토어 파일
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어에 파일을 첨부하여 벡터 스토어 파일을 만듭니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일을 생성할 벡터 저장소의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. |
No | |
| file_id | string | 벡터 스토어에서 사용해야 할 파일 ID입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileObject |
Examples
Example
벡터 스토어에 파일을 첨부하여 벡터 스토어 파일을 만듭니다.
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
{
"file_id": "file-abc123"
}
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "file-abc123",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"usage_bytes": 1234,
"vector_store_id": "vs_abcd",
"status": "completed",
"last_error": null
}
}
Get - 벡터 스토어 파일
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일을 가져옵니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일이 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| file_id | path | Yes | string | 검색되는 파일의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileObject |
Examples
Example
벡터 스토어 파일을 가져옵니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "file-abc123",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abcd",
"status": "completed",
"last_error": null
}
}
삭제 - 벡터 스토어 파일
DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일을 삭제하세요. 이렇게 하면 벡터 저장소에서 파일이 삭제되지만, 파일 자체는 삭제되지 않습니다. 파일을 삭제하려면 delete file 엔드포인트를 사용하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일이 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| file_id | path | Yes | string | 삭제할 파일의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | deleteVectorStoreFileResponse |
Examples
Example
벡터 스토어 파일을 삭제하세요. 이렇게 하면 벡터 저장소에서 파일이 삭제되지만, 파일 자체는 삭제되지 않습니다. 파일을 삭제하려면 delete file 엔드포인트를 사용하세요.
DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "file_abc123",
"object": "vector_store.file.deleted",
"deleted": true
}
}
Updatevectorstorefileattributes
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일의 속성을 업데이트하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일이 소속된 벡터 저장소의 ID입니다. |
| file_id | path | Yes | string | 속성을 업데이트하기 위한 파일의 ID입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 길이가 512자, 불리언 또는 숫자인 문자열입니다. |
Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileObject |
벡터 스토어 파일 콘텐츠 조회하기
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}/content?api-version=2025-04-01-preview
벡터 저장소 파일의 파싱된 내용을 가져옵니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 벡터 스토어의 ID입니다. |
| file_id | path | Yes | string | 벡터 스토어 내 파일의 ID입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | VectorStoreFileContentResponse |
탐색 벡터 저장소
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/search?api-version=2025-04-01-preview
쿼리와 파일 속성 필터를 기반으로 관련 청크를 벡터 스토어에서 검색하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 검색할 벡터 저장소의 ID입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 비교필터 또는 컴파운드 필터 | 파일 속성을 기반으로 적용하는 필터입니다. | No | |
| max_num_results | integer | 반환해야 할 최대 결과 수. 이 숫자는 1명에서 50명 사이여야 합니다. | No | 10 |
| query | 문자열 또는 배열 | 검색을 위한 쿼리 문자열 | Yes | |
| ranking_options | object | 검색 순위 옵션. | No | |
| └─ ranker | enum | 가능한 값들: auto, default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | No | 0 | |
| rewrite_query | boolean | 벡터 검색을 위한 자연어 쿼리를 다시 작성할지 여부. | No | False |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | VectorStoreSearchResultsPage |
Create - 벡터 스토어 파일 배치
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일 배치를 생성하세요.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일 배치를 생성할 벡터 저장소의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. |
No | |
| file_ids | array | 벡터 저장소가 사용해야 할 파일 ID 목록입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
Yes |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileBatchObject |
Examples
Example
벡터 스토어 파일 배치를 생성하세요.
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches?api-version=2025-04-01-preview
{
"file_ids": [
"file-abc123",
"file-abc456"
]
}
응답: 상태 코드: 200
{
"id": "vsfb_abc123",
"object": "vector_store.file_batch",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123",
"status": "in_progress",
"file_counts": {
"in_progress": 1,
"completed": 1,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 0
}
}
Get - 벡터 스토어 파일 배치
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일 배치를 가져옵니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일 배치가 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| batch_id | path | Yes | string | 검색되는 파일 배치의 ID입니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileBatchObject |
Examples
Example
벡터 스토어 파일 배치를 가져옵니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vsfb_abc123",
"object": "vector_store.file_batch",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123",
"status": "in_progress",
"file_counts": {
"in_progress": 1,
"completed": 1,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 0
}
}
}
취소 - 벡터 스토어 파일 배치
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일 배치를 취소하세요. 이 배치의 파일 처리를 가능한 한 빨리 취소하려는 시도입니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일 배치가 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| batch_id | path | Yes | string | 취소할 파일 배치의 ID. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileBatchObject |
Examples
Example
벡터 스토어 파일 배치를 취소하세요. 이 배치의 파일 처리를 가능한 한 빨리 취소하려는 시도입니다.
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"id": "vsfb_abc123",
"object": "vector_store.file_batch",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123",
"status": "cancelling",
"file_counts": {
"in_progress": 12,
"completed": 3,
"failed": 0,
"cancelled": 0,
"total": 15
}
}
}
목록 - 벡터 스토어 파일 배치 파일
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
벡터 스토어 파일 목록을 배치로 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| vector_store_id | path | Yes | string | 파일들이 속한 벡터 저장소의 ID입니다. |
| batch_id | path | Yes | string | 파일이 속한 파일 배치의 ID입니다. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
객체의 타임스탬프로 created_at 순서를 정렬하세요.
asc 오름차순과 desc 내림순에 대해서. |
| after | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
after 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo로 끝나는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서 다음 페이지 가져오기를 위해 after=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| before | query | No | string | 페이지네이션에 사용할 수 있는 커서입니다.
before 이 객체 ID는 리스트 내 위치를 정의합니다. 예를 들어, 리스트 요청을 하고 obj_foo부터 시작하는 100개의 객체를 받으면, 다음 호출에서는 이전 페이지를 가져오기 위해 before=obj_foo를 포함할 수 있습니다. |
| filter | query | No | string 가능한 값들: in_progress, completed, failed, cancelled |
파일 상태별로 필터링하세요. , , failed, . cancelled중 하나가 in_progresscompleted있습니다. |
| api-version | query | Yes | string | api version |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoreFilesResponse |
Examples
Example
벡터 스토어 파일 목록을 반환합니다.
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
응답: 상태 코드: 200
{
"body": {
"object": "list",
"data": [
{
"id": "file-abc123",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123"
},
{
"id": "file-abc456",
"object": "vector_store.file",
"created_at": 1699061776,
"vector_store_id": "vs_abc123"
}
],
"first_id": "file-abc123",
"last_id": "file-abc456",
"has_more": false
}
}
생성 - 실시간 세션
POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/sessions?api-version=2025-04-01-preview
Realtime API를 사용하여 클라이언트 측 애플리케이션에서 사용할 임시 API 토큰을 생성하세요. 클라이언트 이벤트와 session.update 동일한 세션 매개변수로 구성할 수 있습니다.
이 프로토콜은 세션 객체와 client_secret 함께 실시간 API용 브라우저 클라이언트를 인증하는 데 사용할 수 있는 사용 가능한 임시 API 토큰을 포함하는 키를 제공합니다.
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio_format | enum | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.의 경우 pcm16입력 오디오는 24kHz 샘플링 속도의 16비트 PCM, 단일 채널(모노), 그리고 리틀 엔디언 바이트 순서여야 합니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| input_audio_noise_reduction | object | 입력 오디오 노이즈 감소 설정. 이 기능은 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다.노이즈 감소는 입력 오디오 버퍼에 추가된 오디오가 VAD와 모델로 전송되기 전에 필터링합니다. 오디오 필터링은 입력 오디오의 인식을 개선하여 VD 및 턴 감지 정확도(오탐 감소)와 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 소음 감소 종류.
near_field 헤드폰과 같은 근접 대화용 마이크용이고, far_field 노트북이나 회의실 마이크와 같은 원거리 마이크용입니다.가능한 값들: near_field, far_field |
No | |
| input_audio_transcription | object | 입력 오디오 전사를 위한 설정은 기본적으로 꺼져 있고, 켜지면 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다. 입력 오디오 전사는 모델에 고유적으로 적용되지 않는데, 모델은 오디오를 직접 소비하기 때문입니다. 전사는 전 사 엔드포인트를 비동기적으로 통과하며, 모델이 정확히 들은 내용이 아니라 입력 오디오 콘텐츠의 안내로 취급해야 합니다. 고객은 선택적으로 전사 언어와 프롬프트를 설정할 수 있으며, 이는 전사 서비스에 추가적인 지침을 제공합니다. |
No | |
| └─ language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 (예: en) 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. |
No | |
| └─ model | string | 전사에 사용할 모델로는 , 현재 옵션은 gpt-4o-transcribe, gpt-4o-transcribe-diarize, gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, 입니다 whisper-1. |
No | |
| └─ prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 에 대해 whisper-1프롬프트는 키워드 목록입니다.모델의 경우 gpt-4o-transcribe , 프롬프트는 자유 텍스트 문자열로, 예를 들어 "expect words related to technology"와 같은 것입니다. |
No | |
| instructions | string | 기본 시스템 명령어(즉, 시스템 메시지)는 모델 호출 앞에 붙었습니다. 이 필드는 고객이 모델을 원하는 응답에 따라 안내할 수 있게 합니다. 모델은 반응 내용과 형식(예: "매우 간결하게 행동하기", "친근하게 행동하기", "좋은 반응의 예시들")과 오디오 행동(예: "빠르게 말하기", "목소리에 감정을 주입하기", "자주 웃음")에 대해 지시할 수 있습니다. 이 지침이 모델이 반드시 따르는 것은 아니지만, 원하는 동작에 대한 지침을 제공합니다. 서버는 이 필드가 설정되지 않았을 때 사용할 기본 명령어를 설정하며, 세션 시작 시 이벤트에서 session.created 볼 수 있습니다. |
No | |
| max_response_output_tokens | 정수 또는 문자열 | 도구 호출을 포함한 단일 조수 응답에 대한 최대 출력 토큰 수. 출력 토큰 inf 수를 제한하거나 주어진 모델에 대해 최대 사용 가능한 토큰을 위해 1부터 4096 사이의 정수를 제공합니다. 기본값은 inf입니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| model | string | 이 세션에서 사용된 배치 이름입니다. |
No | |
| output_audio_format | enum | 출력 오디오 형식입니다. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.에 대해 pcm16출력된 오디오는 24kHz 속도로 샘플링됩니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| temperature | number | 모델의 샘플링 온도는 [0.6, 1.2]로 제한됩니다. 오디오 모델의 경우 최상의 성능을 위해 0.8 온도를 강력히 권장합니다. |
No | 0.8 |
| tool_choice | string | 모델이 도구를 선택하는 방식. 옵션은 auto, , nonerequired, 또는 함수를 지정하는 것입니다. |
No | auto |
| tools | array | 모델이 사용할 수 있는 도구(기능)들. | No | |
| turn_detection | object | 턴 감지 설정, 서버 VAD 또는 의미 VAD 설정. 이 기능을 꺼도록 설정할 null 수 있으며, 이 경우 클라이언트가 수동으로 모델 응답을 트리거해야 합니다.서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. 의미론적 VAD는 더 발전된 기술로, 전환 감지 모델(VAD와 결합)을 사용하여 사용자가 말을 마쳤는지 의미론적으로 추정한 후, 이 확률에 따라 동적으로 타임아웃을 설정합니다. 예를 들어, 사용자의 음성이 점점 흐려 uhhm지면, 모델은 전환 확률이 낮아 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다립니다. 이 방법은 좀 더 자연스러운 대화에 유용할 수 있지만, 지연 시간이 더 길 수 있습니다. |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD 정지 이벤트가 발생했을 때 자동으로 응답을 생성할지 여부에 대해서요. |
No | True |
| └─ eagerness | enum | 모드에만 semantic_vad 사용됩니다. 모델의 반응 열의.
low 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다릴 것이며, high 더 빠르게 반응할 것입니다.
auto 는 기본값이며 와 동등 medium합니다.가능한 값들: low, medium, high, auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD 시작 이벤트가 발생하면 진행 중인 응답을 자동으로 중단하여 기본 대화(즉 conversation , ) auto로 출력할지 여부에 관한 것입니다. |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 회전 감지 유형입니다. 가능한 값들: server_vad, semantic_vad |
No | |
| voice | VoiceIdsShared | No |
Responses
상태 코드: 200
설명: 세션이 성공적으로 생성되었습니다.
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | RealtimeSessionCreateResponse |
Create - Transcriptionrealtimesession
POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/transcription_sessions?api-version=2025-04-01-preview
실시간 전사를 위해 Realtime API를 이용해 클라이언트 측 애플리케이션에서 사용할 임시 API 토큰을 생성하세요.
클라이언트 이벤트와 transcription_session.update 동일한 세션 매개변수로 구성할 수 있습니다.
이 프로토콜은 세션 객체와 client_secret 함께 실시간 API용 브라우저 클라이언트를 인증하는 데 사용할 수 있는 사용 가능한 임시 API 토큰을 포함하는 키를 제공합니다.
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | array | 전사에 포함할 항목 집합. 현재 이용 가능한 항목은 다음과 같습니다: - item.input_audio_transcription.logprobs |
No | |
| input_audio_format | enum | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.의 경우 pcm16입력 오디오는 24kHz 샘플링 속도의 16비트 PCM, 단일 채널(모노), 그리고 리틀 엔디언 바이트 순서여야 합니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| input_audio_noise_reduction | object | 입력 오디오 노이즈 감소 설정. 이 기능은 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다.노이즈 감소는 입력 오디오 버퍼에 추가된 오디오가 VAD와 모델로 전송되기 전에 필터링합니다. 오디오 필터링은 입력 오디오의 인식을 개선하여 VD 및 턴 감지 정확도(오탐 감소)와 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 소음 감소 종류.
near_field 헤드폰과 같은 근접 대화용 마이크용이고, far_field 노트북이나 회의실 마이크와 같은 원거리 마이크용입니다.가능한 값들: near_field, far_field |
No | |
| input_audio_transcription | object | 입력 오디오 전사를 위한 설정. 고객은 선택적으로 전사 언어와 프롬프트를 설정할 수 있으며, 이는 전사 서비스에 추가적인 지침을 제공합니다. |
No | |
| └─ language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 (예: en) 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. |
No | |
| └─ model | enum | 전사에 사용할 모델, 현재 옵션은 , gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, 입니다whisper-1.gpt-4o-transcribe가능한 값들: gpt-4o-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 에 대해 whisper-1프롬프트는 키워드 목록입니다.모델의 경우 gpt-4o-transcribe , 프롬프트는 자유 텍스트 문자열로, 예를 들어 "expect words related to technology"와 같은 것입니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| turn_detection | object | 턴 감지 설정, 서버 VAD 또는 의미 VAD 설정. 이 기능을 꺼도록 설정할 null 수 있으며, 이 경우 클라이언트가 수동으로 모델 응답을 트리거해야 합니다.서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. 의미론적 VAD는 더 발전된 기술로, 전환 감지 모델(VAD와 결합)을 사용하여 사용자가 말을 마쳤는지 의미론적으로 추정한 후, 이 확률에 따라 동적으로 타임아웃을 설정합니다. 예를 들어, 사용자의 음성이 점점 흐려 uhhm지면, 모델은 전환 확률이 낮아 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다립니다. 이 방법은 좀 더 자연스러운 대화에 유용할 수 있지만, 지연 시간이 더 길 수 있습니다. |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD 정지 이벤트가 발생했을 때 자동으로 응답을 생성할지 여부에 대해서요. 전사 세션은 제공되지 않습니다. |
No | True |
| └─ eagerness | enum | 모드에만 semantic_vad 사용됩니다. 모델의 반응 열의.
low 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다릴 것이며, high 더 빠르게 반응할 것입니다.
auto 는 기본값이며 와 동등 medium합니다.가능한 값들: low, medium, high, auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD 시작 이벤트가 발생하면 진행 중인 응답을 자동으로 중단하여 기본 대화(즉 conversation , ) auto로 출력할지 여부에 관한 것입니다. 전사 세션은 제공되지 않습니다. |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 회전 감지 유형입니다. 가능한 값들: server_vad, semantic_vad |
No |
Responses
상태 코드: 200
설명: 세션이 성공적으로 생성되었습니다.
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse |
Responses
POST https://{endpoint}/openai/responses?api-version=2025-04-01-preview
모델 반응을 만듭니다.
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | array | No | ||
| input | 문자열 또는 배열 | Model inputs | Yes | |
| instructions | string | 모델의 컨텍스트에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 첫 번째 항목으로 삽입합니다. 와 함께 previous_response_id사용할 때, 이전 응답의 명령은 다음 응답으로 이어지지 않습니다. 이로 인해 새로운 답변에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 쉽게 교체할 수 있습니다. |
No | |
| max_output_tokens | integer | 응답을 위해 생성될 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적인 출력 토큰과 대화 상태를 포함합니다. |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | 모델이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있도록 허용할지 여부. |
No | True |
| previous_response_id | string | 모델에 대한 이전 응답의 고유 ID. 이를 활용해 다중 턴 대화를 만들어 보세요. 대화 상태에 대해 더 알아보세요. |
No | |
| reasoning | Reasoning | 추론 모델을 위한 구성 옵션. | No | |
| store | boolean | 생성된 모델 응답을 API를 통해 나중에 검색할 수 있도록 저장할지 여부. |
No | True |
| stream | boolean | true로 설정하면, 모델 응답 데이터는 서버 전송 이벤트를 통해 생성되는 대로 클라이언트로 스트리밍됩니다. 자세한 내용은 아래 스트리밍 섹션을 참고하세요. |
No | False |
| text | object | 모델에서 텍스트 응답을 위한 구성 옵션. 일반 텍스트일 수도 있고 구조화된 JSON 데이터일 수도 있습니다. Learn more: - 텍스트 입력 및 출력 - 구조화된 출력 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다. 구성하면 { "type": "json_schema" } 구조화된 출력(Structured Outputs)이 활성화되어 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장합니다.기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.GPT-4o 및 최신 모델에는 권장하지 않습니다: 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 모드임을 보장하는 이전 JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정입니다. 이 기능을 지원하는 모델에서는 사용하는 json_schema 것이 선호됩니다. |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 또는 ToolChoiceTypes 또는 ToolChoiceFunction | 모델이 응답을 생성할 때 사용할 도구를 어떻게 선택해야 하는지. 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법은 매개변수를 tools 참조하세요. |
No | |
| tools | array | 모델이 응답을 생성할 때 호출할 수 있는 다양한 도구 배열입니다. 어떤 도구를 사용할 수 있을지는 매개변수를 tool_choice 설정해서 지정할 수 있습니다.모델에 제공할 수 있는 두 가지 도구 유형은 다음과 같습니다: - 내장 도구: OpenAI가 제공하는 도구로, model's capabilities |
No | |
| truncation | enum | 모델 응답에 사용할 절단 전략. - auto: 이 응답과 이전 응답의 맥락이 모델의 맥락 창 크기를 초과하면, 모델은 대화 중간에 입력 항목을 빼서 응답을 문맥 창에 맞추기 위해 응답을 잘라냅니다. - disabled (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 초과하면 요청이 400 오류로 실패합니다.가능한 값들: auto, disabled |
No |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | response | |
| text/event-stream | responseStreamEvent |
상태 코드: 기본 상태
설명: 서비스 불가
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
응답 API - 입력 항목
GET https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}?api-version=2025-04-01-preview
주어진 ID를 가진 모델 응답을 가져옵니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| response_id | path | Yes | string | 회수할 응답의 ID. |
| include | query | No | array | 답변에 포함할 추가 필드. 자세한 내용은 위의 응답 생성 매개변수를 참조하세요 include . |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | response |
상태 코드: 기본 상태
설명: 서비스 불가
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Delete response
DELETE https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}?api-version=2025-04-01-preview
주어진 ID로 모델 응답을 삭제합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| response_id | path | Yes | string | 삭제할 답변의 ID입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
상태 코드: 404
설명: 찾을 수 없음
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | error |
상태 코드: 기본 상태
설명: 서비스 불가
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Responses API - 응답 항목 목록
GET https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}/input_items?api-version=2025-04-01-preview
주어진 응답에 대한 입력 항목 목록을 반환합니다.
URI Parameters
| Name | In | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| endpoint | path | Yes | string url | OpenAI 엔드포인트Azure 지원(프로토콜 및 호스트명, 예: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource"를 Azure OpenAI 리소스 이름으로 대체하세요. https://{your-resource-name}.openai.azure.com |
| response_id | path | Yes | string | 입력 항목을 가져오는 응답의 ID. |
| limit | query | No | integer | 반환할 물건 수 제한. 제한은 1에서 100 사이이며, 기본값은 20입니다. |
| order | query | No | string 가능한 값들: asc, desc |
입력 항목을 반환하는 순서입니다. 기본값은 asc입니다.- asc: 입력 항목을 오름차순으로 반환합니다.- desc: 입력 항목을 내림차순으로 반환합니다. |
| after | query | No | string | 항목 ID는 항목 나열 후에 표시하는 것으로, 페이지 지정에 사용됩니다. |
| before | query | No | string | 항목 ID는 페이지 생성에 사용되어 항목 목록을 미리 나열하는 것입니다. |
Request Header
토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.
| Name | Required | Type | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | string |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}Azure CLI 사용해 인증 토큰을 생성하려면 az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 인증 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize범위: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | string | Provide Azure OpenAI API key here |
Responses
상태 코드: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | responseItemList |
Components
errorResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| error | error | No |
errorBase
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | string | No | ||
| message | string | No |
error
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| inner_error | innerError | 내부 오류가 추가된 세부사항입니다. | No | |
| param | string | No | ||
| type | string | No |
innerError
내부 오류가 추가된 세부사항입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | innerErrorCode | 내부 오류 객체에 대한 오류 코드. | No | |
| content_filter_results | contentFilterPromptResults | 콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다. | No |
innerErrorCode
내부 오류 객체에 대한 오류 코드.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 내부 오류 객체에 대한 오류 코드. |
| Type | string |
| Values | ResponsibleAIPolicyViolation |
dalleErrorResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| error | dalleError | No |
dalleError
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| inner_error | dalleInnerError | 내부 오류가 추가된 세부사항입니다. | No | |
| param | string | No | ||
| type | string | No |
dalleInnerError
내부 오류가 추가된 세부사항입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | innerErrorCode | 내부 오류 객체에 대한 오류 코드. | No | |
| content_filter_results | dalleFilterResults | 콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다. | No | |
| revised_prompt | string | 이미지를 생성하는 데 사용된 프롬프트, 혹은 프롬프트에 수정된 부분이 있다면 말이죠. | No |
contentFilterCompletionTextSpan
생성된 완성 텍스트 내의 구간을 설명합니다. 오프셋 0은 완성 텍스트의 첫 번째 UTF32 코드 포인트입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_end_offset | integer | 스팬에서 제외된 첫 번째 UTF32 코드 포인트의 오프셋. 이 필드는 빈 스팬에 대해 항상 completion_start_offset과 같다. 이 필드는 비어 있지 않은 스팬의 경우 항상 completion_start_offset보다 큽니다. | Yes | |
| completion_start_offset | integer | 스팬을 시작하는 UTF32 코드 포인트의 오프셋. | Yes |
contentFilterResultBase
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filtered | boolean | Yes |
contentFilterSeverityResult
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filtered | boolean | Yes | ||
| severity | string | No |
contentFilterDetectedResult
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| detected | boolean | No | ||
| filtered | boolean | Yes |
contentFilterDetectedWithCitationResult
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| citation | object | No | ||
| └─ URL | string | No | ||
| └─ license | string | No |
contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| details | array | No |
contentFilterIdResult
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filtered | boolean | Yes | ||
| id | string | No |
contentFilterResultsBase
콘텐츠 필터링 결과에 대한 정보.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | 콘텐츠 필터링은 필터링된 세그먼트의 콘텐츠 필터 ID를 상세히 보여줍니다. | No | |
| error | errorBase | No | ||
| hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
| profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
| self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
| sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
| violence | contentFilterSeverityResult | No |
contentFilterPromptResults
콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | 콘텐츠 필터링은 필터링된 세그먼트의 콘텐츠 필터 ID를 상세히 보여줍니다. | No | |
| error | errorBase | No | ||
| hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
| indirect_attack | contentFilterDetectedResult | No | ||
| jailbreak | contentFilterDetectedResult | No | ||
| profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
| self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
| sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
| violence | contentFilterSeverityResult | No |
contentFilterChoiceResults
콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 제3자 텍스트와 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | 콘텐츠 필터링은 필터링된 세그먼트의 콘텐츠 필터 ID를 상세히 보여줍니다. | No | |
| error | errorBase | No | ||
| hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
| profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
| protected_material_code | contentFilterDetectedWithCitationResult | No | ||
| protected_material_text | contentFilterDetectedResult | No | ||
| self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
| sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
| ungrounded_material | contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult | No | ||
| violence | contentFilterSeverityResult | No |
contentFilterDetailedResults
콘텐츠 필터링은 필터링된 세그먼트의 콘텐츠 필터 ID를 상세히 보여줍니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| details | array | No | ||
| filtered | boolean | Yes |
promptFilterResult
요청 내 단일 프롬프트에 대한 콘텐츠 필터링 결과가 나옵니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_filter_results | contentFilterPromptResults | 콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다. | No | |
| prompt_index | integer | No |
promptFilterResults
요청 내 0개 이상의 프롬프트에 대한 콘텐츠 필터링 결과. 스트리밍 요청에서는 서로 다른 프롬프트에 대한 결과가 서로 다른 시간이나 순서로 도착할 수 있습니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
dalleContentFilterResults
콘텐츠 필터링 결과에 대한 정보.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
| self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
| sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
| violence | contentFilterSeverityResult | No |
dalleFilterResults
콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | 콘텐츠 필터링은 필터링된 세그먼트의 콘텐츠 필터 ID를 상세히 보여줍니다. | No | |
| hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
| jailbreak | contentFilterDetectedResult | No | ||
| profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
| self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
| sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
| violence | contentFilterSeverityResult | No |
chatCompletionsRequestCommon
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| frequency_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양수(positive)는 지금까지 텍스트 내 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 같은 줄을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다. | No | 0 |
| logit_bias | object | 완료 과정에서 지정된 토큰이 등장할 확률을 수정하세요. 토큰 ID로 지정된 토큰을 -100에서 100까지의 편향 값에 매핑하는 json 객체를 받습니다. 수학적으로, 이 편향은 샘플링 전에 모델이 생성한 로그에 더해집니다. 정확한 효과는 모델마다 다르지만, -1에서 1 사이의 값은 선택 가능성을 낮추거나 증가시켜야 합니다; -100 또는 100과 같은 값은 해당 토큰을 차단하거나 독점적으로 선택해야 합니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 완성을 위해 생성할 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적 출력 토큰과 추론 토큰을 포함합니다. | No | |
| max_tokens | integer | 생성된 답안이 허용되는 최대 토큰 수. 기본적으로 모델이 반환할 수 있는 토큰 수는 (4096 - 프롬프트 토큰)입니다. 이 기능은 O1 시리즈 모델과 호환되지 않습니다. | No | 4096 |
| metadata | object | 개발자가 정의한 태그와 값을 저장된 완료 대시보드에서 완료 필터링에 사용합니다. | No | |
| presence_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양의 값은 지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높입니다. | No | 0 |
| stop | 문자열 또는 배열 | 최대 4개의 시퀀스에서 API가 추가 토큰 생성을 멈춥니다. | No | |
| store | boolean | 이 채팅 완료 요청의 출력을 모델 증류 또는 평가 제품에 사용하기 위해 저장할지 여부에 대해서도 중요합니다. | No | |
| stream | boolean | 설정이 이루어지면 ChatGPT처럼 부분 메시지 델타가 전송됩니다. 토큰은 데이터 전용 서버에서 전송되는 이벤트로 전송되며, 스트림은 메시지로 data: [DONE] 종료됩니다. |
No | False |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자로, Azure OpenAI가 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움을 줍니다. | No |
createCompletionRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| best_of | integer | 서버 측에서 완료를 생성 best_of 하며, 토큰당 로그 확률이 가장 높은 "최고"를 반환합니다. 결과는 스트리밍할 수 없습니다.와 함께 nbest_of 사용할 경우 후보 완료 수를 제어하고 n 반환할 수를 지정합니다.
best_of 보다 커 n야 한다.참고: 이 매개변수는 많은 완료를 생성하기 때문에 토큰 할당량을 빠르게 소모할 수 있습니다. 신중하게 사용하고 와 stop에 max_tokens 대해 합리적인 설정을 반드시 확인하세요. |
No | 1 |
| echo | boolean | 완성 과정과 함께 프롬프트를 되돌려 주세요 |
No | False |
| frequency_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양수(positive)는 지금까지 텍스트 내 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 같은 줄을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다. |
No | 0 |
| logit_bias | object | 완료 과정에서 지정된 토큰이 등장할 확률을 수정하세요. GPT 토크나이저에서 토큰 ID로 지정된 토큰을 -100에서 100까지의 편향 값에 매핑하는 JSON 객체를 수락합니다. 수학적으로, 이 편향은 샘플링 전에 모델이 생성한 로그에 더해집니다. 정확한 효과는 모델마다 다르지만, -1에서 1 사이의 값은 선택 가능성을 낮추거나 증가시켜야 합니다; -100 또는 100과 같은 값은 해당 토큰을 차단하거나 독점적으로 선택해야 합니다. 예를 들어, |endoftext|> 토큰이 생성되지 않도록 패스 {"50256": -100} 할 <수 있습니다. |
No | None |
| logprobs | integer | 가장 가능성이 높은 출력 토큰과 선택한 토큰에 대한 logprobs 로그 확률을 포함하세요. 예를 들어, logprobs 5가 되면 API는 가장 가능성 높은 5개의 토큰 목록을 반환합니다. API는 항상 샘플링된 토큰의 를 logprob 반환하므로 응답에는 최대 요소가 logprobs+1 포함될 수 있습니다.최대 값 logprobs 은 5입니다. |
No | None |
| max_tokens | integer | 완료 과정에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수. 프롬프트 플러스 max_tokens 의 토큰 수는 모델의 컨텍스트 길이를 초과할 수 없습니다. |
No | 16 |
| n | integer | 각 프롬프트마다 몇 개의 완료를 생성해야 하는지. 참고: 이 매개변수는 많은 완료를 생성하기 때문에 토큰 할당량을 빠르게 소모할 수 있습니다. 신중하게 사용하고 와 stop에 max_tokens 대해 합리적인 설정을 반드시 확인하세요. |
No | 1 |
| presence_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양의 값은 지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높입니다. |
No | 0 |
| prompt | 문자열 또는 배열 | 완료를 생성하는 프롬프트는 문자열, 문자열 배열, 토큰 배열, 또는 토큰 배열 등으로 인코딩됩니다. <|endoftext|>는 모델이 학습 중에 인식하는 문서 구분자이므로, 프롬프트가 지정되어 있지 않으면 모델은 새 문서의 처음부터 생성됩니다. |
Yes | |
| seed | integer | 명시된 경우, 우리 시스템은 결정론적으로 샘플링하려 최선을 다하여, 동일한 seed 매개변수로 반복 요청이 같은 결과를 반환하도록 합니다.결정론이 보장되는 것은 아니므로, 백엔드 변경 사항을 모니터링하려면 응답 매개변수를 참고 system_fingerprint 해야 합니다. |
No | |
| stop | 문자열 또는 배열 | 최대 4개의 시퀀스에서 API가 추가 토큰 생성을 멈춥니다. 반환된 텍스트에는 정지 시퀀스가 포함되어 있지 않습니다. |
No | |
| stream | boolean | 부분 진행 상황을 스트리밍으로 되돌릴지 여부. 설정이 이루어지면, 토큰은 데이터 전용 서버에서 전송되는 이벤트 로 전송되며, 스트림은 메시지로 data: [DONE] 종료됩니다.
예제 Python 코드. |
No | False |
| suffix | string | 삽입된 텍스트를 완성한 뒤에 오는 접미사입니다. 이 매개변수는 오직 에 대해 gpt-3.5-turbo-instruct서만 지원됩니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. |
No |
createCompletionResponse
API의 완료 응답을 나타냅니다. 참고: 스트리밍된 응답 객체와 비스트리밍된 응답 객체는 동일한 형태를 공유합니다(채팅 엔드포인트와 다릅니다).
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | array | 입력 프롬프트에 대해 모델이 생성한 완성 선택 목록입니다. | Yes | |
| created | integer | 완성이 생성된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| id | string | 완성을 위한 고유 식별자입니다. | Yes | |
| model | string | 완성에 사용된 모델. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 "text_completion" 가능한 값: text_completion |
Yes | |
| prompt_filter_results | promptFilterResults | 요청 내 0개 이상의 프롬프트에 대한 콘텐츠 필터링 결과. 스트리밍 요청에서는 서로 다른 프롬프트에 대한 결과가 서로 다른 시간이나 순서로 도착할 수 있습니다. | No | |
| system_fingerprint | string | 이 지문은 모델이 실행하는 백엔드 구성을 나타냅니다. 요청 매개변수와 seed 함께 사용하여 백엔드 변경이 이루어져 결정론에 영향을 줄 수 있음을 이해할 수 있습니다. |
No | |
| usage | completionUsage | 완료 요청의 사용 통계. | No |
createChatCompletionRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | object | 오디오 출력 매개변수. 오디오 출력이 요청 modalities: ["audio"]될 때 필요합니다. |
No | |
| └─ format | enum | 출력 오디오 형식을 지정합니다. 반드시 , mp3, flacopuspcm16중 하나wav여야 합니다. 가능한 값: wav, mp3, flac, opus, , pcm16 |
No | |
| └─ voice | enum | 음성 유형을 지정합니다. 지원되는 음성은 alloy, , echofable, onyxnova, 그리고 shimmer입니다.가능한 값: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer |
No | |
| data_sources | array | Azure OpenAI 채팅 확장 프로그램의 설정 항목들입니다. 이 추가 사양은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
No | |
| frequency_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양수(positive)는 지금까지 텍스트 내 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 같은 줄을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다. |
No | 0 |
| function_call | STRING 또는 chatCompletionFunctionCallOption |
tool_choice.모델이 호출하는 함수를 제어합니다. none 즉, 모델이 함수를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.auto 즉, 모델은 메시지를 생성할지 함수를 호출할지 선택할 수 있습니다.특정 함수 {"name": "my_function"} 를 지정하면 모델이 그 함수를 호출하도록 강제합니다.none 함수가 없을 때 기본값입니다.
auto 함수가 존재할 때 기본값입니다. |
No | |
| functions | array |
tools.모델이 생성할 수 있는 JSON 입력 함수들의 목록입니다. |
No | |
| logit_bias | object | 완료 과정에서 지정된 토큰이 등장할 확률을 수정하세요. 토큰 ID로 지정된 토큰을 -100에서 100까지의 편향 값에 매핑하는 JSON 객체를 받습니다. 수학적으로, 이 편향은 샘플링 전에 모델이 생성한 로그에 더해집니다. 정확한 효과는 모델마다 다르지만, -1에서 1 사이의 값은 선택 가능성을 낮추거나 증가시켜야 합니다; -100 또는 100과 같은 값은 해당 토큰을 차단하거나 독점적으로 선택해야 합니다. |
No | None |
| logprobs | boolean | 출력 토큰의 로그 확률을 반환할지 여부에 관한 문제입니다. 참이라면, 는 의 message각 출력 토큰에 반환 content 되는 로그 확률을 반환합니다. |
No | False |
| max_completion_tokens | integer | 완성을 위해 생성할 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적 출력 토큰과 추론 토큰을 포함합니다. | No | |
| max_tokens | integer | 채팅 완료에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수. 입력 토큰과 생성된 토큰의 총 길이는 모델의 컨텍스트 길이에 의해 제한됩니다. |
No | |
| messages | array | 지금까지 대화를 구성한 메시지 목록입니다. 예제 Python 코드. | Yes | |
| metadata | object | 개발자가 정의한 태그와 값을 저장된 완료 대시보드에서 완료 필터링에 사용합니다. | No | |
| modalities | ChatCompletionModalities | 이 요청에 대해 모델이 생성하고 싶은 출력 유형들입니다. 대부분의 모델은 기본적으로 텍스트를 생성할 수 있습니다: ["text"]gpt-4o-audio-preview 이 모델은 오디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델이 텍스트와 오디오 응답을 모두 생성하도록 요청하려면, 다음을 사용할 수 있습니다:["text", "audio"] |
No | |
| n | integer | 입력 메시지마다 몇 개의 채팅 완료 선택지를 생성해야 할까요? 모든 선택지에서 생성된 토큰 수에 따라 요금이 부과된다는 점을 유의하세요. 비용을 최소화하기 위해 계속 관리 n1 하세요. |
No | 1 |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| prediction | PredictionContent | 예측 출력 설정으로, 모델 응답의 상당 부분이 사전에 알려져 있을 때 응답 시간을 크게 개선할 수 있습니다. 이 방법은 대부분의 내용에 약간의 변경만 주고 파일을 재생성할 때 가장 흔합니다. | No | |
| presence_penalty | number | 수치는 -2.0에서 2.0 사이입니다. 양의 값은 지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새로운 토큰에 페널티를 적용하여, 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높입니다. |
No | 0 |
| reasoning_effort | enum |
O1 모델만 추론 모델에 대한 추론 노력을 제한합니다. 현재 지원되는 값은 low, , medium그리고 high입니다. 추론 노력을 줄이면 응답 속도가 빨라지고 추론에 사용되는 토큰 수가 줄어듭니다.가능한 값들: low, medium, high |
No | |
| response_format | ResponseFormatText 또는 ResponseFormatJsonObject 또는 ResponseFormatJsonSchema | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다.
GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo 및 최신 모든 GPT-3.5 Turbo 모델gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장하는 구조화된 출력을 활성화하는 설정. { "type": "json_schema", "json_schema": {...} }JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| seed | integer | 이 기능은 베타 버전입니다. 명시된 경우, 우리 시스템은 결정론적으로 샘플링하려 최선을 다하여, 동일한 seed 매개변수로 반복 요청이 같은 결과를 반환하도록 합니다.결정론이 보장되는 것은 아니므로, 백엔드 변경 사항을 모니터링하려면 응답 매개변수를 참고 system_fingerprint 해야 합니다. |
No | |
| stop | 문자열 또는 배열 | 최대 4개의 시퀀스에서 API가 추가 토큰 생성을 멈춥니다. |
No | |
| store | boolean | 이 채팅 완료 요청의 출력을 모델 증류 또는 평가 제품에 사용하기 위해 저장할지 여부에 대해서도 중요합니다. | No | |
| stream | boolean | 설정이 이루어지면 ChatGPT처럼 부분 메시지 델타가 전송됩니다. 토큰은 데이터 전용 서버에서 전송되는 이벤트 로 전송되며, 스트림은 메시지로 data: [DONE] 종료됩니다.
예제 Python 코드. |
No | False |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | 스트리밍 응답 옵션. 이 설정을 할 때 stream: true만 설정합니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| tool_choice | chatCompletionToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.
none 즉, 모델은 어떤 도구를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.
auto 즉, 모델은 메시지를 생성하거나 하나 이상의 도구를 호출할 수 있습니다.
required 즉, 모델이 하나 이상의 도구를 호출해야 한다는 뜻입니다. 특정 도구를 지정 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다.
none 도구가 없을 때 기본값입니다.
auto 도구가 있으면 기본값입니다. |
No | |
| tools | array | 모델이 호출할 수 있는 도구 목록입니다. 현재는 함수만 지원되고 있습니다. 이를 사용해 모델이 JSON 입력을 생성할 수 있는 함수 목록을 제공하세요. 최대 128개의 기능을 지원합니다. |
No | |
| top_logprobs | integer | 0에서 20 사이의 정수로, 각 토큰 위치에서 반환될 가능성이 높은 토큰의 수를 나타내며, 각 토큰은 로그 확률을 가지고 있습니다.
logprobs 이 매개변수를 사용하면 반드시 로 true 설정해야 합니다. |
No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. |
No | |
| user_security_context | userSecurityContext | 사용자 보안 맥락에는 AI 애플리케이션 자체와 AI 애플리케이션과 상호작용하는 최종 사용자를 설명하는 여러 매개변수가 포함되어 있습니다. 이 분야들은 보안 운영 팀이 AI 애플리케이션을 포괄적으로 보호하는 방법을 통해 보안 사고를 조사하고 완화하는 데 도움을 줍니다. Learn more 클라우드용 Microsoft Defender를 이용한 AI 애플리케이션 보호에 관한 내용입니다. | No |
userSecurityContext
사용자 보안 맥락에는 AI 애플리케이션 자체와 AI 애플리케이션과 상호작용하는 최종 사용자를 설명하는 여러 매개변수가 포함되어 있습니다. 이 분야들은 보안 운영 팀이 AI 애플리케이션을 포괄적으로 보호하는 방법을 통해 보안 사고를 조사하고 완화하는 데 도움을 줍니다. Learn more 클라우드용 Microsoft Defender를 이용한 AI 애플리케이션 보호에 관한 내용입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| application_name | string | 신청서 이름. 민감한 개인정보는 이 필드에 포함되어서는 안 됩니다. | No | |
| end_user_id | string | 이 식별자는 생성형 AI 애플리케이션 내에서 최종 사용자를 인증하는 데 사용되는 Microsoft Entra ID(구 Azure Active Directory) 사용자 객체 ID입니다. 민감한 개인정보는 이 필드에 포함되어서는 안 됩니다. | No | |
| end_user_tenant_id | string | 최종 사용자가 속한 Microsoft 365 테넌트 ID입니다. 생성형 AI 애플리케이션이 다중 테넌트일 때는 필수입니다. | No | |
| source_ip | string | 원래 클라이언트의 IP 주소를 캡처하며, IPv4와 IPv6 포맷 모두를 지원합니다. | No |
chatCompletionFunctions
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 함수가 수행하는 기능에 대한 설명으로, 모델이 언제 어떻게 함수를 호출할지 결정하는 데 사용됩니다. | No | |
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. a-z, A-Z, 0-9 또는 밑줄과 대시를 포함해야 하며, 최대 길이는 64개여야 합니다. | Yes | |
| parameters | FunctionParameters | 함수들이 받아들이는 매개변수는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. 예제는 가이드와 JSON 스키마 참고 자료를 참고하세요. 생략 parameters 은 빈 매개변수 리스트를 가진 함수를 정의합니다. |
No |
chatCompletionFunctionCallOption
특정 함수 {"name": "my_function"} 를 지정하면 모델이 그 함수를 호출하도록 강제합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | Yes |
chatCompletionFunctionParameters
함수들이 받아들이는 매개변수는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. 예제는 가이드 와 JSON 스키마 참고 자료 를 참고하세요.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
chatCompletionRequestMessage
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
- ChatCompletionRequestDeveloperMessage
- chatCompletionRequestSystemMessage
- chatCompletionRequestUserMessage
- chatCompletionRequestAssistantMessage
- chatCompletionRequestToolMessage
- chatCompletionRequestFunctionMessage
ChatCompletionRequestDeveloperMessage
사용자가 어떤 메시지를 보내든 모델이 따라야 한다는 개발자 제공 지침.
O1 모델 및 그 이후 developer 모델에서는 이전 메시지를 메시지로 대체 system 합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 개발자 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| name | string | 참가자의 선택 이름입니다. 동일한 역할의 참가자들을 구분할 수 있는 모델 정보를 제공합니다. | No | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 developer.가능한 값: developer |
Yes |
chatCompletionRequestSystemMessage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 시스템 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| name | string | 참가자의 선택 이름입니다. 동일한 역할의 참가자들을 구분할 수 있는 모델 정보를 제공합니다. | No | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 system.가능한 값: system |
Yes |
chatCompletionRequestUserMessage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 사용자 메시지의 내용. |
Yes | |
| name | string | 참가자의 선택 이름입니다. 동일한 역할의 참가자들을 구분할 수 있는 모델 정보를 제공합니다. | No | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 user.가능한 값: user |
Yes |
chatCompletionRequestAssistantMessage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 조수 메시지의 내용. 명시된 경우에는 tool_callsfunction_call 필수입니다. |
No | |
| function_call | object | 폐기되고 .로 tool_calls대체됨. 모델이 생성한 함수의 이름과 인자. |
No | |
| └─ arguments | string | 모델이 JSON 형식으로 생성한 함수 호출 인수들. 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며, 함수 스키마에서 정의되지 않은 매개변수를 환각으로 인식할 수 있다는 점에 유의하세요. 함수를 호출하기 전에 코드 내 인자를 검증하세요. | No | |
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| name | string | 참가자의 선택 이름입니다. 동일한 역할의 참가자들을 구분할 수 있는 모델 정보를 제공합니다. | No | |
| refusal | string | 조수가 보낸 거절 메시지. | No | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 assistant.가능한 값: assistant |
Yes | |
| tool_calls | chatCompletionMessageToolCalls | 모델이 생성하는 도구 호출, 예를 들어 함수 호출. | No |
chatCompletionRequestToolMessage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 도구 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 tool.가능한 값: tool |
Yes | |
| tool_call_id | string | 이 메시지가 응답하는 툴 콜입니다. | Yes |
chatCompletionRequestFunctionMessage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | string | 함수 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | Yes | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 function.가능한 값: function |
Yes |
chatCompletionRequestDeveloperMessageContentPart
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
chatCompletionRequestSystemMessageContentPart
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
chatCompletionRequestUserMessageContentPart
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
- chatCompletionRequestMessageContentPartText
- chatCompletionRequestMessageContentPartImage
- chatCompletionRequestMessageContentPartAudio
chatCompletionRequestAssistantMessageContentPart
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
chatCompletionRequestToolMessageContentPart
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
chatCompletionRequestMessageContentPartText
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | string | 텍스트 내용. | Yes | |
| type | enum | 내용의 종류. 가능한 값: text |
Yes |
chatCompletionRequestMessageContentPartAudio
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio | object | Yes | ||
| └─ data | string | Base64 인코딩된 오디오 데이터. | No | |
| └─ format | enum | 인코딩된 오디오 데이터의 형식. 현재 "wav"와 "mp3"를 지원합니다. 가능한 값들: wav, mp3 |
No | |
| type | enum | 내용의 종류. 항상 그렇습니다.input_audio가능한 값: input_audio |
Yes |
chatCompletionRequestMessageContentPartImage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image_url | object | Yes | ||
| └─ detail | enum | 이미지의 세부 수준을 지정합니다. 비 전 가이드에서 더 알아보세요. 가능한 값들: auto, low, high |
No | |
| └─ url | string | 이미지의 URL이나 base64로 인코딩된 이미지 데이터일 수 있습니다. | No | |
| type | enum | 내용의 종류. 가능한 값: image_url |
Yes |
chatCompletionRequestMessageContentPartRefusal
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| refusal | string | 모델이 생성하는 거부 메시지입니다. | Yes | |
| type | enum | 내용의 종류. 가능한 값: refusal |
Yes |
azureChatExtensionConfiguration
단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다.
###Discriminator for azureChatExtensionConfiguration
이 구성 요소는 다음과 같은 속성을 type 사용하여 서로 다른 유형을 구별합니다:
| Type Value | Schema |
|---|---|
azure_search |
azureSearchChatExtensionConfiguration |
azure_cosmos_db |
azureCosmosDBChatExtensionConfiguration |
elasticsearch |
elasticsearchChatExtensionConfiguration |
mongo_db |
mongoDBChatExtensionConfiguration |
pinecone |
pineconeChatExtensionConfiguration |
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
azureChatExtensionType
단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
| Type | string |
| Values | azure_searchazure_cosmos_dbelasticsearchmongo_dbpinecone |
azureSearchChatExtensionConfiguration
Azure Search를 Azure OpenAI 채팅 확장으로 사용할 때 설정할 수 있는 옵션의 구체적인 표현입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | azureSearchChatExtensionParameters | Azure OpenAI 채팅 확장기로 사용할 때 사용하는 Azure 검색의 매개변수. | No | |
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
azureSearchChatExtensionParameters
Azure OpenAI 채팅 확장기로 사용할 때 사용하는 Azure 검색의 매개변수.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | true로 지정되면 시스템은 부분 검색 결과를 사용할 수 있게 하며, 모든 쿼리가 실패하면 요청이 실패합니다. 명시되지 않았거나 false로 지정되면, 어떤 검색 쿼리도 실패하면 요청이 실패합니다. | No | False |
| authentication | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions 또는 onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions, onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions, 또는 onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions입니다 | Yes | ||
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource 또는 onYourDataDeploymentNameVectorizationSource 또는 onYourDataIntegratedVectorizationSource | No | ||
| endpoint | string | Azure Search 리소스가 사용할 절대 엔드포인트 경로입니다. | Yes | |
| fields_mapping | azureSearchIndexFieldMappingOptions | 구성 Azure Search 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어할 수 있는 선택적 설정입니다. | No | |
| filter | string | Search filter. | No | |
| in_scope | boolean | 쿼리가 인덱스 데이터의 사용으로 제한되어야 하는지 여부. | No | |
| include_contexts | array | 출력 컨텍스트의 포함된 속성들. 명시하지 않은 경우 기본 값은 와 intent입니다citations. |
No | |
| index_name | string | 참고된 Azure Search 리소스에서 사용할 인덱스 이름입니다. | Yes | |
| max_search_queries | integer | 최대 개글 쿼리 수는 검색 제공자에게 한 사용자 메시지에 대해 보내야 합니다. 지정하지 않으면 시스템이 전송할 쿼리 수를 결정합니다. | No | |
| query_type | azureSearchQueryType | Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Azure 검색 쿼리의 유형입니다. | No | |
| semantic_configuration | string | 쿼리의 추가 의미 구성. | No | |
| strictness | integer | 검색 관련성 필터링의 설정된 엄격성. 엄격함이 높을수록 답의 정밀도는 높지만 회상력은 낮습니다. | No | |
| top_n_documents | integer | 구성된 쿼리에 대해 기능할 문서 수 상단에 배치됩니다. | No |
azureSearchIndexFieldMappingOptions
구성 Azure Search 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어할 수 있는 선택적 설정입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | array | 콘텐츠로 간주해야 할 인덱스 필드의 이름들. | No | |
| content_fields_separator | string | 콘텐츠 필드가 사용해야 할 구분 패턴. | No | |
| filepath_field | string | 파일 경로로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| image_vector_fields | array | 이미지 벡터 데이터를 나타내는 필드 이름들. | No | |
| title_field | string | 제목으로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| url_field | string | URL로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| vector_fields | array | 벡터 데이터를 나타내는 필드의 이름들입니다. | No |
azureSearchQueryType
Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Azure 검색 쿼리의 유형입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Azure 검색 쿼리의 유형입니다. |
| Type | string |
| Values | simplesemanticvectorvector_simple_hybridvector_semantic_hybrid |
azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
Azure OpenAI 채팅 확장으로 사용할 때 Azure Cosmos DB의 구성 가능한 옵션에 대한 구체적인 표현입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | azureCosmosDBChatExtensionParameters | Azure OpenAI On Your Data 설정 시 사용할 매개변수 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore를 사용할 때 채팅 확장 기능. | No | |
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
azureCosmosDBChatExtensionParameters
Azure OpenAI On Your Data 설정 시 사용할 매개변수 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore를 사용할 때 채팅 확장 기능.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | true로 지정되면 시스템은 부분 검색 결과를 사용할 수 있게 하며, 모든 쿼리가 실패하면 요청이 실패합니다. 명시되지 않았거나 false로 지정되면, 어떤 검색 쿼리도 실패하면 요청이 실패합니다. | No | False |
| authentication | onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions | azure OpenAI On Your Data 인증 옵션, 연결 문자열을 사용할 때의 정보. | Yes | |
| container_name | string | Azure Cosmos DB 자원 컨테이너의 이름입니다. | Yes | |
| database_name | string | Azure Cosmos DB에서 사용하는 MongoDB vCore 데이터베이스 이름입니다. | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource 또는 onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Yes | ||
| fields_mapping | azureCosmosDBFieldMappingOptions | 구성 Azure Cosmos DB 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정입니다. | Yes | |
| in_scope | boolean | 쿼리가 인덱스 데이터의 사용으로 제한되어야 하는지 여부. | No | |
| include_contexts | array | 출력 컨텍스트의 포함된 속성들. 명시하지 않은 경우 기본 값은 와 intent입니다citations. |
No | |
| index_name | string | Azure Cosmos DB에서 사용하는 MongoDB vCore 인덱스 이름입니다. | Yes | |
| max_search_queries | integer | 최대 개글 쿼리 수는 검색 제공자에게 한 사용자 메시지에 대해 보내야 합니다. 지정하지 않으면 시스템이 전송할 쿼리 수를 결정합니다. | No | |
| strictness | integer | 검색 관련성 필터링의 설정된 엄격성. 엄격함이 높을수록 답의 정밀도는 높지만 회상력은 낮습니다. | No | |
| top_n_documents | integer | 구성된 쿼리에 대해 기능할 문서 수 상단에 배치됩니다. | No |
azureCosmosDBFieldMappingOptions
구성 Azure Cosmos DB 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | array | 콘텐츠로 간주해야 할 인덱스 필드의 이름들. | Yes | |
| content_fields_separator | string | 콘텐츠 필드가 사용해야 할 구분 패턴. | No | |
| filepath_field | string | 파일 경로로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| title_field | string | 제목으로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| url_field | string | URL로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| vector_fields | array | 벡터 데이터를 나타내는 필드의 이름들입니다. | Yes |
elasticsearchChatExtensionConfiguration
Azure OpenAI 채팅 확장으로 Elasticsearch를 사용할 때 설정할 수 있는 옵션의 구체적인 표현입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | elasticsearchChatExtensionParameters | Azure OpenAI 채팅 확장기로 Elasticsearch®를 구성할 때 사용할 매개변수들입니다. | No | |
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
elasticsearchChatExtensionParameters
Azure OpenAI 채팅 확장기로 Elasticsearch®를 구성할 때 사용할 매개변수들입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | true로 지정되면 시스템은 부분 검색 결과를 사용할 수 있게 하며, 모든 쿼리가 실패하면 요청이 실패합니다. 명시되지 않았거나 false로 지정되면, 어떤 검색 쿼리도 실패하면 요청이 실패합니다. | No | False |
| authentication | onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions 또는 onyourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions | Yes | ||
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource 또는 onYourDataDeploymentNameVectorizationSource 또는 onYourDataModelIdVectorizationSource | No | ||
| endpoint | string | Elasticsearch의 최종 목표입니다.® | Yes | |
| fields_mapping | elasticsearchIndexFieldMappingOptions | 구성된 Elasticsearch® 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정. | No | |
| in_scope | boolean | 쿼리가 인덱스 데이터의 사용으로 제한되어야 하는지 여부. | No | |
| include_contexts | array | 출력 컨텍스트의 포함된 속성들. 명시하지 않은 경우 기본 값은 와 intent입니다citations. |
No | |
| index_name | string | Elasticsearch의 인덱스 이름입니다.® | Yes | |
| max_search_queries | integer | 최대 개글 쿼리 수는 검색 제공자에게 한 사용자 메시지에 대해 보내야 합니다. 지정하지 않으면 시스템이 전송할 쿼리 수를 결정합니다. | No | |
| query_type | elasticsearchQueryType | Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Elasticsearch의® 검색 쿼리 유형입니다. | No | |
| strictness | integer | 검색 관련성 필터링의 설정된 엄격성. 엄격함이 높을수록 답의 정밀도는 높지만 회상력은 낮습니다. | No | |
| top_n_documents | integer | 구성된 쿼리에 대해 기능할 문서 수 상단에 배치됩니다. | No |
elasticsearchIndexFieldMappingOptions
구성된 Elasticsearch® 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | array | 콘텐츠로 간주해야 할 인덱스 필드의 이름들. | No | |
| content_fields_separator | string | 콘텐츠 필드가 사용해야 할 구분 패턴. | No | |
| filepath_field | string | 파일 경로로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| title_field | string | 제목으로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| url_field | string | URL로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| vector_fields | array | 벡터 데이터를 나타내는 필드의 이름들입니다. | No |
elasticsearchQueryType
Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Elasticsearch의® 검색 쿼리 유형입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI 채팅 확장 기능으로 사용할 때 실행해야 하는 Elasticsearch의® 검색 쿼리 유형입니다. |
| Type | string |
| Values | simplevector |
mongoDBChatExtensionConfiguration
Mongo DB를 Azure OpenAI 채팅 확장기로 사용할 때 설정할 수 있는 옵션의 구체적인 표현입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | mongoDBChatExtensionParameters | Mongo DB를 사용할 때 Azure OpenAI On Your Data 채팅 확장 프로그램을 구성할 때 사용할 매개변수들입니다. | No | |
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
mongoDBChatExtensionParameters
Mongo DB를 사용할 때 Azure OpenAI On Your Data 채팅 확장 프로그램을 구성할 때 사용할 매개변수들입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | true로 지정되면 시스템은 부분 검색 결과를 사용할 수 있게 하며, 모든 쿼리가 실패하면 요청이 실패합니다. 명시되지 않았거나 false로 지정되면, 어떤 검색 쿼리도 실패하면 요청이 실패합니다. | No | False |
| app_name | string | 몽고 DB 애플리케이션의 이름입니다. | Yes | |
| authentication | onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions | 사용자 이름과 비밀번호를 사용할 때 당신의 데이터에 대한 Azure OpenAI 인증 옵션. | Yes | |
| collection_name | string | 몽고 DB 컬렉션의 이름입니다. | Yes | |
| database_name | string | 몽고 DB 데이터베이스의 이름입니다. | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource 또는 onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Yes | ||
| endpoint | string | Mongo DB 클러스터 엔드포인트의 이름입니다. | Yes | |
| fields_mapping | mongoDBFieldMappingOptions | 구성 Mongo DB 자원을 사용할 때 필드가 어떻게 처리되는지 제어하는 선택적 설정들. | Yes | |
| in_scope | boolean | 쿼리가 인덱스 데이터의 사용으로 제한되어야 하는지 여부. | No | |
| include_contexts | array | 출력 컨텍스트의 포함된 속성들. 명시하지 않은 경우 기본 값은 와 intent입니다citations. |
No | |
| index_name | string | 몽고 DB 지수의 이름입니다. | Yes | |
| max_search_queries | integer | 최대 개글 쿼리 수는 검색 제공자에게 한 사용자 메시지에 대해 보내야 합니다. 지정하지 않으면 시스템이 전송할 쿼리 수를 결정합니다. | No | |
| strictness | integer | 검색 관련성 필터링의 설정된 엄격성. 엄격함이 높을수록 답의 정밀도는 높지만 회상력은 낮습니다. | No | |
| top_n_documents | integer | 구성된 쿼리에 대해 기능할 문서 수 상단에 배치됩니다. | No |
mongoDBFieldMappingOptions
구성 Mongo DB 자원을 사용할 때 필드가 어떻게 처리되는지 제어하는 선택적 설정들.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | array | 콘텐츠로 간주해야 할 인덱스 필드의 이름들. | Yes | |
| content_fields_separator | string | 콘텐츠 필드가 사용해야 할 구분 패턴. | No | |
| filepath_field | string | 파일 경로로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| title_field | string | 제목으로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| url_field | string | URL로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| vector_fields | array | 벡터 데이터를 나타내는 필드의 이름들입니다. | Yes |
pineconeChatExtensionConfiguration
Pinecone을 Azure OpenAI 채팅 확장기로 사용할 때 설정할 수 있는 옵션의 구체적인 표현입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | pineconeChatExtensionParameters | Azure OpenAI Pinecone 채팅 확장 설정 매개변수. | No | |
| type | azureChatExtensionType | 단일 Azure OpenAI 채팅 확장 장치의 구성 데이터 표현입니다. 이 기능은 Azure OpenAI 채팅 확장 기능을 사용해 응답 동작을 보완하는 채팅 완료 요청에 사용됩니다. 이 구성의 사용은 Azure OpenAI와만 호환됩니다. |
Yes |
pineconeChatExtensionParameters
Azure OpenAI Pinecone 채팅 확장 설정 매개변수.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | true로 지정되면 시스템은 부분 검색 결과를 사용할 수 있게 하며, 모든 쿼리가 실패하면 요청이 실패합니다. 명시되지 않았거나 false로 지정되면, 어떤 검색 쿼리도 실패하면 요청이 실패합니다. | No | False |
| authentication | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions | API 키를 사용할 때 당신의 데이터에 대해 확인한 Azure OpenAI 인증 옵션. | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | 벡터 검색 적용 시 Azure OpenAI On Your Data에서 사용하는 벡터화 소스의 세부 정보로, 동일한 Azure OpenAI 리소스 내 내부 임베딩 모델 배포 이름을 기반으로 합니다. | Yes | |
| environment | string | 환경 이름인 파인콘. | Yes | |
| fields_mapping | pineconeFieldMappingOptions | 구성된 Pinecone 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정. | Yes | |
| in_scope | boolean | 쿼리가 인덱스 데이터의 사용으로 제한되어야 하는지 여부. | No | |
| include_contexts | array | 출력 컨텍스트의 포함된 속성들. 명시하지 않은 경우 기본 값은 와 intent입니다citations. |
No | |
| index_name | string | 파인콘 데이터베이스 색인의 이름입니다. | Yes | |
| max_search_queries | integer | 최대 개글 쿼리 수는 검색 제공자에게 한 사용자 메시지에 대해 보내야 합니다. 지정하지 않으면 시스템이 전송할 쿼리 수를 결정합니다. | No | |
| strictness | integer | 검색 관련성 필터링의 설정된 엄격성. 엄격함이 높을수록 답의 정밀도는 높지만 회상력은 낮습니다. | No | |
| top_n_documents | integer | 구성된 쿼리에 대해 기능할 문서 수 상단에 배치됩니다. | No |
pineconeFieldMappingOptions
구성된 Pinecone 리소스를 사용할 때 필드 처리 방식을 제어하는 선택적 설정.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | array | 콘텐츠로 간주해야 할 인덱스 필드의 이름들. | Yes | |
| content_fields_separator | string | 콘텐츠 필드가 사용해야 할 구분 패턴. | No | |
| filepath_field | string | 파일 경로로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| title_field | string | 제목으로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No | |
| url_field | string | URL로 사용할 인덱스 필드의 이름입니다. | No |
onYourDataAuthenticationOptions
Azure OpenAI의 데이터 인증 옵션.
onYourDataAuthenticationOptions용 판별기
이 구성 요소는 다음과 같은 속성을 type 사용하여 서로 다른 유형을 구별합니다:
| Type Value | Schema |
|---|---|
api_key |
onYourDataApiKeyAuthenticationOptions |
connection_string |
onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions |
key_and_key_id |
onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions |
encoded_api_key |
onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions |
access_token |
onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions |
system_assigned_managed_identity |
onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions |
user_assigned_managed_identity |
onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions |
username_and_password |
onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions |
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataContextProperty
맥락 속성입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 맥락 속성입니다. |
| Type | string |
| Values | citationsintentall_retrieved_documents |
onYourDataAuthenticationType
Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. |
| Type | string |
| Values | api_keyconnection_stringkey_and_key_idencoded_api_keyaccess_tokensystem_assigned_managed_identityuser_assigned_managed_identityusername_and_password |
onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
API 키를 사용할 때 당신의 데이터에 대해 확인한 Azure OpenAI 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| key | string | 인증에 사용할 API 키입니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions
azure OpenAI On Your Data 인증 옵션, 연결 문자열을 사용할 때의 정보.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| connection_string | string | 인증에 사용할 연결 문자열입니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions
Elasticsearch 키와 키 ID 쌍을 사용할 때 당신의 데이터에 대한 Azure OpenAI 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| key | string | 인증에 사용할 Elasticsearch 키입니다. | No | |
| key_id | string | 인증에 사용할 Elasticsearch 키 ID입니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
Elasticsearch로 인코딩된 API 키를 사용할 때 당신의 데이터에 대한 Azure OpenAI 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| encoded_api_key | string | 인증에 사용하기 위해 Elasticsearch가 인코딩한 API 키입니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
Azure OpenAI On Your Data 액세스 토큰 사용 시 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| access_token | string | 인증을 위한 액세스 토큰입니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
시스템 할당 관리 신원을 사용할 때 당신의 데이터에 대한 Azure OpenAI 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
사용자 지정 관리 신원을 사용할 때 사용하는 Azure OpenAI On Your Data의 인증 옵션들.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| managed_identity_resource_id | string | 인증에 사용할 사용자 할당 관리 식별자의 자원 ID. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes |
onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions
사용자 이름과 비밀번호를 사용할 때 당신의 데이터에 대한 Azure OpenAI 인증 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| password | string | The password. 인증을 위해 사용됩니다. | No | |
| type | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Data에서 지원하는 인증 유형들. | Yes | |
| username | string | 인증에 사용할 사용자 이름입니다. | No |
onYourDataVectorizationSource
벡터 검색을 이용한 Azure OpenAI On Your Data의 벡터화 소스 추상적 표현입니다.
이 구성 요소는 다음과 같은 속성을 type 사용하여 서로 다른 유형을 구별합니다:
| Type Value | Schema |
|---|---|
endpoint |
onYourDataEndpointVectorizationSource |
deployment_name |
onYourDataDeploymentNameVectorizationSource |
integrated |
onYourDataIntegratedVectorizationSource |
model_id |
onYourDataModelIdVectorizationSource |
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. | Yes |
onYourDataVectorizationSourceType
Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. |
| Type | string |
| Values | endpointdeployment_nameintegratedmodel_id |
onYourDataEndpointVectorizationSource
벡터 검색을 적용할 때 Azure OpenAI On Your Data에서 사용하는 벡터화 소스의 세부 정보로, 이는 공개된 Azure OpenAI 엔드포인트의 임베딩 호출을 기반으로 합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| authentication | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions 또는 onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions | No | ||
| dimensions | integer | 임베딩이 가져야 할 차원 수. 이후 모델에서만 text-embedding-3 지원됩니다. |
No | |
| endpoint | string | 임베딩을 검색해야 할 리소스 엔드포인트 URL을 지정합니다. 이 문서는 다음과 같은 형식으로 https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings이루어져야 합니다. API 버전 쿼리 매개변수는 허용되지 않습니다. |
No | |
| type | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. | Yes |
onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
벡터 검색을 적용할 때 Azure OpenAI On Your Data에서 사용하는 벡터화 소스 세부 정보로, 동일한 Azure OpenAI 리소스 내 내부 임베딩 모델 배포 이름을 기반으로 합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deployment_name | string | 벡터화에 사용할 모델 배포 이름을 지정합니다. 이 모델 배포는 반드시 동일한 Azure OpenAI 리소스 내에 있어야 하지만, On Your Data는 공개 호출이 아닌 내부 호출을 통해 이 모델 배포를 사용하여 사설 네트워크에서도 벡터 검색이 가능합니다. | No | |
| dimensions | integer | 임베딩이 가져야 할 차원 수. 이후 모델에서만 text-embedding-3 지원됩니다. |
No | |
| type | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. | Yes |
onYourDataIntegratedVectorizationSource
검색 자원 내에 정의된 통합 벡터라이저를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. | Yes |
onYourDataModelIdVectorizationSource
Azure OpenAI On Your Data가 벡터 검색 적용 시 사용하는 벡터화 소스 세부 정보로, 검색 서비스 모델 ID를 기반으로 합니다. 현재는 Elasticsearch에서만 지원됩니다.®
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| model_id | string | 벡터화에 사용할 모델 ID를 지정합니다. 이 모델 ID는 검색 서비스에서 정의되어야 합니다. | No | |
| type | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Data가 베터를 검색할 수 있도록 벡터화 설정을 위해 사용할 수 있는 사용 가능한 소스를 나타냅니다. | Yes |
azureChatExtensionsMessageContext
Azure OpenAI 채팅 확장 기능이 해당 채팅 완료 응답 생성에 참여할 때 제공되는 추가 맥락 정보를 나타냅니다. 이 컨텍스트 정보는 Azure OpenAI 요청을 매칭 확장 기능을 사용하도록 설정할 때만 채워집니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| all_retrieved_documents | array | 모든 회수된 문서들. | No | |
| citations | array | 응답에서 보조 메시지를 생성하는 데 사용되는 데이터 소스 검색 결과입니다. | No | |
| intent | string | 채팅 기록에서 감지된 의도는 다음 턴으로 전달되어 맥락을 전달하는 데 사용되었습니다. | No |
citation
채팅 완료 응답 메시지에 대한 인용 정보.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunk_id | string | 인용문의 청크 ID입니다. | No | |
| content | string | 인용문의 내용. | Yes | |
| filepath | string | 인용문이 있는 파일 경로. | No | |
| rerank_score | number | 검색된 문서의 재순위 점수입니다. | No | |
| title | string | 표창 제목. | No | |
| url | string | 인용문의 URL. | No |
retrievedDocument
회수된 문서.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunk_id | string | 인용문의 청크 ID입니다. | No | |
| content | string | 인용문의 내용. | Yes | |
| data_source_index | integer | 데이터 소스의 인덱스입니다. | No | |
| filepath | string | 인용문이 있는 파일 경로. | No | |
| filter_reason | filterReason | 검색된 문서의 필터링 이유. | No | |
| original_search_score | number | 검색된 문서의 원본 검색 점수입니다. | No | |
| rerank_score | number | 검색된 문서의 재순위 점수입니다. | No | |
| search_queries | array | 문서를 검색하는 데 사용된 검색 쿼리들. | No | |
| title | string | 표창 제목. | No | |
| url | string | 인용문의 URL. | No |
filterReason
검색된 문서의 필터링 이유.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 검색된 문서의 필터링 이유. |
| Type | string |
| Values | scorererank |
chatCompletionMessageToolCall
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | 모델이 호출한 함수입니다. | Yes | |
| └─ arguments | string | 모델이 JSON 형식으로 생성한 함수 호출 인수들. 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며, 함수 스키마에서 정의되지 않은 매개변수를 환각으로 인식할 수 있다는 점에 유의하세요. 함수를 호출하기 전에 코드 내 인자를 검증하세요. | No | |
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| id | string | 툴 호출의 ID입니다. | Yes | |
| type | toolCallType | 툴 호출의 유형, 이 경우 function. |
Yes |
toolCallType
툴 호출의 유형, 이 경우 function.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 툴 호출의 유형, 이 경우 function. |
| Type | string |
| Values | function |
chatCompletionRequestMessageTool
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | string | 메시지 내용. | No | |
| tool_call_id | string | 이 메시지가 응답하는 툴 콜입니다. | No |
chatCompletionRequestMessageFunction
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | string | 메시지 내용. | No | |
| name | string | 메시지 내용. | No | |
| role | enum | 메시지 작성자의 역할, 이 경우 function.가능한 값: function |
No |
createChatCompletionResponse
모델은 제공된 입력을 기반으로 하여 채팅 완료 응답을 반환합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | array | 채팅 완료 선택 목록입니다. 가 1보다 크면 n 1 이상일 수 있습니다. |
Yes | |
| created | integer | 채팅 완료 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| id | string | 채팅 완료를 위한 고유 식별자입니다. | Yes | |
| model | string | 채팅 완료에 사용된 모델입니다. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 chat.completion입니다.가능한 값: chat.completion |
Yes | |
| prompt_filter_results | promptFilterResults | 요청 내 0개 이상의 프롬프트에 대한 콘텐츠 필터링 결과. 스트리밍 요청에서는 서로 다른 프롬프트에 대한 결과가 서로 다른 시간이나 순서로 도착할 수 있습니다. | No | |
| system_fingerprint | string | 이 지문은 모델이 실행하는 백엔드 구성을 나타냅니다. 요청 매개변수와 seed 함께 사용하여 백엔드 변경이 이루어져 결정론에 영향을 줄 수 있음을 이해할 수 있습니다. |
No | |
| usage | completionUsage | 완료 요청의 사용 통계. | No |
createChatCompletionStreamResponse
제공된 입력을 바탕으로 모델이 반환하는 채팅 완료 응답의 스트림 청크를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | array | 채팅 완료 선택 목록입니다. 가 1보다 크면 n 두 개 이상의 원소를 포함할 수 있다. |
Yes | |
| created | integer | 채팅 완료 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. 각 청크는 동일한 타임스탬프를 가지고 있습니다. | Yes | |
| id | string | 채팅 완료를 위한 고유 식별자입니다. 각 청크는 동일한 ID를 가지고 있습니다. | Yes | |
| model | string | 완성을 생성하는 모델. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 chat.completion.chunk입니다.가능한 값: chat.completion.chunk |
Yes | |
| system_fingerprint | string | 이 지문은 모델이 실행하는 백엔드 구성을 나타냅니다. 요청 매개변수와 seed 함께 사용하여 백엔드 변경이 이루어져 결정론에 영향을 줄 수 있음을 이해할 수 있습니다. |
No |
chatCompletionStreamResponseDelta
스트리밍된 모델 응답에 의해 생성된 채팅 완료 델타입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | string | 청크 메시지의 내용입니다. | No | |
| function_call | object | 폐기되고 .로 tool_calls대체됨. 모델이 생성한 함수의 이름과 인자. |
No | |
| └─ arguments | string | 모델이 JSON 형식으로 생성한 함수 호출 인수들. 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며, 함수 스키마에서 정의되지 않은 매개변수를 환각으로 인식할 수 있다는 점에 유의하세요. 함수를 호출하기 전에 코드 내 인자를 검증하세요. | No | |
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| refusal | string | 모델이 생성하는 거부 메시지입니다. | No | |
| role | enum | 이 메시지의 작성자의 역할. 가능한 값들: system, user, assistant, tool |
No | |
| tool_calls | array | No |
chatCompletionMessageToolCallChunk
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | No | ||
| └─ arguments | string | 모델이 JSON 형식으로 생성한 함수 호출 인수들. 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며, 함수 스키마에서 정의되지 않은 매개변수를 환각으로 인식할 수 있다는 점에 유의하세요. 함수를 호출하기 전에 코드 내 인자를 검증하세요. | No | |
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| id | string | 툴 호출의 ID입니다. | No | |
| index | integer | Yes | ||
| type | enum | 도구의 종류. 현재는 오직 지원만 function 가능합니다.가능한 값: function |
No |
chatCompletionStreamOptions
스트리밍 응답 옵션. 이 설정을 할 때 stream: true만 설정합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include_usage | boolean | 설정이 완료되면 메시지 전에 data: [DONE] 추가 청크가 스트리밍됩니다. 이 청크의 필드는 usage 전체 요청의 토큰 사용 통계를 보여주며, 필드는 choices 항상 빈 배열입니다. 다른 모든 청크도 필드를 포함 usage 하지만, null 값이 있습니다. |
No |
chatCompletionChoiceLogProbs
선택에 대한 확률 정보를 기록하세요.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | array | 로그 확률 정보가 포함된 메시지 내용 토큰 목록입니다. | Yes | |
| refusal | array | 로그 확률 정보가 포함된 메시지 거부 토큰 목록입니다. | No |
chatCompletionTokenLogprob
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| bytes | array | UTF-8 바이트 토큰 표현을 나타내는 정수 목록입니다. 여러 개의 토큰으로 표현되는 문자와 그 바이트 표현을 결합해야 올바른 텍스트 표현을 생성할 때 유용합니다. 토큰에 바이트 표현이 없으면 가능 null 할 수 있습니다. |
Yes | |
| logprob | number | 이 토큰의 로그 확률입니다. | Yes | |
| token | string | The token. | Yes | |
| top_logprobs | array | 이 토큰 위치에서 가장 가능성 높은 토큰과 그 로그 확률 목록입니다. 드물게는 요청 top_logprobs 된 반송 수보다 적을 수도 있습니다. |
Yes |
chatCompletionResponseMessage
모델이 생성하는 채팅 완료 메시지입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | object | 오디오 출력 모달리티가 요청되면, 이 객체는 모델의 오디오 응답 데이터를 포함합니다. | No | |
| └─ data | string | 모델이 요청에 명시된 형식으로 생성된 Base64 인코딩 오디오 바이트. |
No | |
| └─ expires_at | integer | 이 오디오 응답이 서버에서 멀티턴 대화에 사용할 수 없게 되는 시점을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. |
No | |
| └─ id | string | 이 오디오 응답의 고유 식별자입니다. | No | |
| └─ transcript | string | 모델이 생성한 오디오 전사본입니다. | No | |
| content | string | 메시지 내용. | Yes | |
| context | azureChatExtensionsMessageContext | Azure OpenAI 채팅 확장 기능이 해당 채팅 완료 응답 생성에 참여할 때 제공되는 추가 맥락 정보를 나타냅니다. 이 컨텍스트 정보는 Azure OpenAI 요청을 매칭 확장 기능을 사용하도록 설정할 때만 채워집니다. | No | |
| function_call | chatCompletionFunctionCall | 폐기되고 .로 tool_calls대체됨. 모델이 생성한 함수의 이름과 인자. |
No | |
| refusal | string | 모델이 생성하는 거부 메시지입니다. | Yes | |
| role | chatCompletionResponseMessageRole | 응답 메시지의 작성자의 역할. | Yes | |
| tool_calls | array | 모델이 생성하는 도구 호출, 예를 들어 함수 호출. | No |
chatCompletionResponseMessageRole
응답 메시지의 작성자의 역할.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 응답 메시지의 작성자의 역할. |
| Type | string |
| Values | assistant |
chatCompletionToolChoiceOption
모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.
none 즉, 모델은 어떤 도구를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.
auto 즉, 모델은 메시지를 생성하거나 하나 이상의 도구를 호출할 수 있습니다.
required 즉, 모델이 하나 이상의 도구를 호출해야 한다는 뜻입니다. 특정 도구를 지정 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다.
none 도구가 없을 때 기본값입니다.
auto 도구가 있으면 기본값입니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
chatCompletionNamedToolChoice
모델이 사용해야 할 도구를 지정합니다. 모델을 특정 함수를 호출하도록 강제하는 데 사용됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | Yes | ||
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| type | enum | 도구의 종류. 현재는 오직 지원만 function 가능합니다.가능한 값: function |
Yes |
ParallelToolCalls
도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
PredictionContent
정적인 예측 출력 콘텐츠, 예를 들어 재생성 중인 텍스트 파일의 내용.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 배열 | 모델 응답을 생성할 때 매칭되어야 할 콘텐츠. 생성된 토큰이 이 내용과 일치한다면, 전체 모델 응답을 훨씬 더 빠르게 반환할 수 있습니다. | Yes | |
| type | enum | 제공하고자 하는 예측 콘텐츠의 유형. 이 유형은 현재 항상 content.가능한 값: content |
Yes |
chatCompletionMessageToolCalls
모델이 생성하는 도구 호출, 예를 들어 함수 호출.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
ChatCompletionModalities
이 요청에 대해 모델이 생성하고 싶은 출력 유형들입니다. 대부분의 모델은 기본적으로 텍스트를 생성할 수 있습니다:
["text"]
gpt-4o-audio-preview 이 모델은 오디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델이 텍스트와 오디오 응답을 모두 생성하도록 요청하려면, 다음을 사용할 수 있습니다:
["text", "audio"]
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
chatCompletionFunctionCall
폐기되고 .로 tool_calls대체됨. 모델이 생성한 함수의 이름과 인자.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | string | 모델이 JSON 형식으로 생성한 함수 호출 인수들. 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며, 함수 스키마에서 정의되지 않은 매개변수를 환각으로 인식할 수 있다는 점에 유의하세요. 함수를 호출하기 전에 코드 내 인자를 검증하세요. | Yes | |
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | Yes |
completionUsage
완료 요청의 사용 통계.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | integer | 생성된 완료 토큰의 수. | Yes | |
| completion_tokens_details | object | 완료에 사용되는 토큰의 내역. | No | |
| └─ accepted_prediction_tokens | integer | 예측 출력을 사용할 때, 완성 결과에 나타난 예측 토큰의 수를 의미합니다. | No | |
| └─ audio_tokens | integer | 모델이 생성하는 오디오 입력 토큰. | No | |
| └─ reasoning_tokens | integer | 추론을 위해 모델이 생성하는 토큰들. | No | |
| └─ rejected_prediction_tokens | integer | 예측 출력을 사용할 때, 예측 내 완성 결과에 나타나지 않은 토큰 수를 의미합니다. 하지만 추론 토큰과 마찬가지로, 이 토큰들도 청구, 출력, 컨텍스트 윈도우 제한 등 총 완료 토큰에 포함됩니다. | No | |
| prompt_tokens | integer | 프롬프트에 있는 토큰 수. | Yes | |
| prompt_tokens_details | object | 프롬프트 토큰에 대한 자세한 내용입니다. | No | |
| └─ audio_tokens | integer | 프롬프트에 있는 오디오 입력 토큰. | No | |
| └─ cached_tokens | integer | 캐시된 프롬프트 토큰의 수. | No | |
| total_tokens | integer | 요청에 사용된 총 토큰 수(프롬프트 + 완료). | Yes |
chatCompletionTool
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | FunctionObject | Yes | ||
| type | enum | 도구의 종류. 현재는 오직 지원만 function 가능합니다.가능한 값: function |
Yes |
FunctionParameters
함수들이 받아들이는 매개변수는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. 예제는 가이드와 JSON 스키마 참고 자료를 참고하세요.
생략 parameters 은 빈 매개변수 리스트를 가진 함수를 정의합니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
FunctionObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 함수가 수행하는 기능에 대한 설명으로, 모델이 언제 어떻게 함수를 호출할지 결정하는 데 사용됩니다. | No | |
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. a-z, A-Z, 0-9 또는 밑줄과 대시를 포함해야 하며, 최대 길이는 64개여야 합니다. | Yes | |
| parameters | FunctionParameters | 함수들이 받아들이는 매개변수는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. 예제는 가이드와 JSON 스키마 참고 자료를 참고하세요. 생략 parameters 은 빈 매개변수 리스트를 가진 함수를 정의합니다. |
No | |
| strict | boolean | 함수 호출을 생성할 때 엄격한 스키마 준수를 활성화할지 여부. true로 설정하면 모델은 필드에서 parameters 정의된 정확한 스키마를 따릅니다. 가 가 될 true때 strict 는 JSON 스키마의 일부 부분집합만 지원됩니다. |
No | False |
ResponseFormatText
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 정의되는 응답 형식의 유형: text가능한 값: text |
Yes |
ResponseFormatJsonObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 정의되는 응답 형식의 유형: json_object가능한 값: json_object |
Yes |
ResponseFormatJsonSchemaSchema
응답 형식의 스키마는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
ResponseFormatJsonSchema
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| json_schema | object | Yes | ||
| └─ description | string | 응답 형식이 무엇을 위한 것인지에 대한 설명으로, 모델이 그 형식에 어떻게 응답할지 결정하는 데 사용됩니다. | No | |
| └─ name | string | 응답 형식의 이름입니다. a-z, A-Z, 0-9 또는 밑줄과 대시를 포함해야 하며, 최대 길이는 64개여야 합니다. | No | |
| └─ schema | ResponseFormatJsonSchemaSchema | 응답 형식의 스키마는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. | No | |
| └─ strict | boolean | 출력 생성 시 엄격한 스키마 준수를 활성화할지 여부. true로 설정하면 모델은 필드에서 schema 정의된 정확한 스키마를 항상 따릅니다. 가 가 될 true때 strict 는 JSON 스키마의 일부 부분집합만 지원됩니다. |
No | False |
| type | enum | 정의되는 응답 형식의 유형: json_schema가능한 값: json_schema |
Yes |
chatCompletionChoiceCommon
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| finish_reason | string | No | ||
| index | integer | No |
createTranslationRequest
Translation request.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file | string | 번역할 오디오 파일. | Yes | |
| prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 프롬프트는 영어로 작성되어야 합니다. | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 출력 형식을 정의합니다. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 1 사이입니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 0으로 설정하면, 모델은 로그 확률을 사용해 특정 임계값에 도달할 때까지 자동으로 온도를 올립니다. | No | 0 |
audioResponse
json일 때 번역 또는 전사 응답response_format
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | string | 번역 또는 필사된 텍스트. | Yes |
audioVerboseResponse
response_format verbose_json 번역 또는 전사 응답
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| duration | number | Duration. | No | |
| language | string | Language. | No | |
| segments | array | No | ||
| task | string | 오디오 작업 종류. | No | |
| text | string | 번역 또는 필사된 텍스트. | Yes | |
| words | array | No |
audioResponseFormat
출력 형식을 정의합니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 출력 형식을 정의합니다. |
| Type | string |
| Values | jsontextsrtverbose_jsonvtt |
createTranscriptionRequest
Transcription request.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file | string | 전사할 오디오 파일 객체. | Yes | |
| language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. | No | |
| prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 프롬프트는 오디오 언어와 일치해야 합니다. | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 출력 형식을 정의합니다. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 1 사이입니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 0으로 설정하면, 모델은 로그 확률을 사용해 특정 임계값에 도달할 때까지 자동으로 온도를 올립니다. | No | 0 |
| timestamp_granularities[] | array | 이 전사를 위한 타임스탬프 세분화.
response_format 타임스탬프 세분화를 사용하도록 설정 verbose_json 해야 합니다. 이 중 하나 또는 둘 다 지원됩니다: word, 또는 segment. 참고: 세그먼트 타임스탬프에는 추가 지연이 없으나, 워드 타임스탬프를 생성하면 추가 지연이 발생합니다. |
No | ['segment'] |
audioSegment
전사 또는 번역 부분.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| avg_logprob | number | 평균 로그 확률. | No | |
| compression_ratio | number | Compression ratio. | No | |
| end | number | 세그먼트 끝 오프셋. | No | |
| id | integer | Segment identifier. | No | |
| no_speech_prob | number | '말하지 않음' 확률. | No | |
| seek | number | 세그먼트의 오프셋. | No | |
| start | number | 세그먼트 시작 오프셋. | No | |
| temperature | number | Temperature. | No | |
| text | string | Segment text. | No | |
| tokens | array | 텍스트의 토큰들. | No |
audioWord
전사 또는 번역 단어.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end | number | Word 끝 오프셋. | No | |
| start | number | Word 시작 오프셋. | No | |
| word | string | Word | No |
createSpeechRequest
Speech request.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input | string | 오디오를 합성할 텍스트. 최대 문자 길이는 4,096자입니다. | Yes | |
| response_format | enum | 오디오를 합성하는 포맷입니다. 가능한 값: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm |
No | |
| speed | number | 합성된 오디오의 속도. 에서 0.25 에서 를 선택한다 4.0.
1.0 기본값입니다. |
No | 1.0 |
| voice | enum | 음성 합성에 사용할 목소리. 가능한 값: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer |
Yes |
imageQuality
생성될 이미지의 품질입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성될 이미지의 품질입니다. |
| Type | string |
| Default | auto |
| Values | autohighmediumlowhdstandard |
imagesResponseFormat
생성된 이미지가 반환되는 형식입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성된 이미지가 반환되는 형식입니다. |
| Type | string |
| Default | url |
| Values | urlb64_json |
imagesOutputFormat
생성된 이미지가 반환되는 파일 형식입니다. 시리즈 모델에만 지원됩니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성된 이미지가 반환되는 파일 형식입니다. GPT-IMAGE-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. |
| Type | string |
| Default | png |
| Values | pngjpeg |
imageSize
생성된 이미지의 크기.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성된 이미지의 크기. |
| Type | string |
| Default | auto |
| Values | auto1792x10241024x17921024x10241024x15361536x1024 |
imageStyle
생성된 이미지의 스타일. dall-e-3에서만 지원됩니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성된 이미지의 스타일. dall-e-3에서만 지원됩니다. |
| Type | string |
| Default | vivid |
| Values | vividnatural |
imageBackground
생성된 이미지의 배경 투명도를 설정할 수 있습니다. 이 매개변수는 GPT-image-1 시리즈 모델에만 지원됩니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 생성된 이미지의 배경 투명도를 설정할 수 있습니다. 이 매개변수는 GPT-image-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. |
| Type | string |
| Default | auto |
| Values | transparentopaqueauto |
imageGenerationsRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| background | imageBackground | 생성된 이미지의 배경 투명도를 설정할 수 있습니다. 이 매개변수는 GPT-image-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. | No | auto |
| n | integer | 생성해야 할 이미지 수. dall-e-3에서는 n=1만 지원됩니다. | No | 1 |
| output_compression | integer | 생성된 이미지의 압축 수준(0-100%)입니다. 이 매개변수는 jpeg 출력 포맷의 gpt-image-1 시리즈 모델에서만 지원됩니다. | No | 100 |
| output_format | imagesOutputFormat | 생성된 이미지가 반환되는 파일 형식입니다. GPT-IMAGE-1 시리즈 모델에만 지원됩니다. | No | png |
| prompt | string | 원하는 이미지에 대한 텍스트 설명. 최대 길이는 GPT-image-1 시리즈 모델의 경우 32,000자, dall-e-3의 경우 4,000자입니다 | Yes | |
| quality | imageQuality | 생성될 이미지의 품질입니다. | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 생성된 이미지가 반환되는 형식입니다. dall-e-3에서만 지원됩니다. | No | url |
| size | imageSize | 생성된 이미지의 크기. | No | auto |
| style | imageStyle | 생성된 이미지의 스타일. dall-e-3에서만 지원됩니다. | No | vivid |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. | No |
imageEditsRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image | 문자열 또는 배열 | 편집할 이미지들. 지원되는 이미지 파일 또는 이미지 배열이어야 합니다. 각 이미지는 png 또는 jpg 파일 크기로 25MB 미만이어야 합니다. | Yes | |
| mask | string | 완전 투명 영역(예: 알파가 0인 경우)이 편집해야 할 위치를 나타내는 추가 이미지입니다. 여러 이미지가 제공되면 마스크가 첫 번째 이미지에 적용됩니다. 유효한 PNG 파일이어야 하며, 4MB 미만이어야 하며, 이미지와 동일한 크기여야 합니다. | No | |
| n | integer | 생성해야 할 이미지 수. | No | 1 |
| prompt | string | 원하는 이미지에 대한 텍스트 설명. 최대 길이는 32,000자입니다. | Yes | |
| quality | imageQuality | 생성될 이미지의 품질입니다. | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 생성된 이미지가 반환되는 형식입니다. | No | url |
| size | imageSize | 생성된 이미지의 크기. | No | auto |
| user | string | 최종 사용자를 대표하는 고유 식별자로, 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움이 됩니다. | No |
generateImagesResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created | integer | 유닉스 타임스탬프가 생성된 시점입니다. | Yes | |
| data | array | 성공 시 연산의 결과 데이터입니다 | Yes | |
| usage | imageGenerationsUsage | 이미지 생성 요청에 대한 토큰 사용 세부사항을 나타냅니다. GPT-image-1 시리즈 모델에만 해당됩니다. | No |
imageResult
성공하면 이미지 URL 또는 인코딩된 이미지, 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| b64_json | string | base64 인코딩 이미지 | No | |
| content_filter_results | dalleContentFilterResults | 콘텐츠 필터링 결과에 대한 정보. | No | |
| prompt_filter_results | dalleFilterResults | 콘텐츠 필터링 카테고리(증오, 성적, 폭력, self_harm), 감지 여부, 심각도 수준(very_low, 낮음, 중간, 고수준, 해로운 콘텐츠의 강도와 위험 수준을 결정함), 필터링 여부에 관한 정보입니다. 탈옥 내용과 욕설에 관한 정보, 감지되었는지, 필터링되었는지 여부. 그리고 고객 차단 목록, 필터링 여부와 그 ID에 관한 정보도 포함됩니다. | No | |
| revised_prompt | string | 이미지를 생성하는 데 사용된 프롬프트, 혹은 프롬프트에 수정된 부분이 있다면 말이죠. | No | |
| url | string | 이미지 URL. | No |
imageGenerationsUsage
이미지 생성 요청에 대한 토큰 사용 세부사항을 나타냅니다. GPT-image-1 시리즈 모델에만 해당됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_tokens | integer | 입력 토큰의 수. | No | |
| input_tokens_details | object | 입력 토큰에 대한 자세한 설명입니다. | No | |
| └─ image_tokens | integer | 이미지 토큰의 수. | No | |
| └─ text_tokens | integer | 텍스트 토큰의 수. | No | |
| output_tokens | integer | 출력 토큰의 수. | No | |
| total_tokens | integer | 총 사용된 토큰 수. | No |
line
단어와 선택 마크 같은 인접한 콘텐츠 요소들의 연속으로 구성된 콘텐츠 라인 객체입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| spans | array | 감지된 객체와 그 경계 박스 정보를 나타내는 스팬 배열입니다. | Yes | |
| text | string | Yes |
span
감지된 객체와 그 경계 박스 정보를 나타내는 스팬 객체입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| length | integer | 유니코드 코드포인트로 측정한 문자 단위의 길이입니다. | Yes | |
| offset | integer | 스팬이 시작되는 텍스트 내에서 문자 오프셋을 의미합니다. 이 오프셋은 텍스트 시작부터 유니코드 코드포인트로 계산한 스팬의 첫 문자 위치로 정의됩니다. | Yes | |
| polygon | array | 탐지된 물체를 둘러싼 다각형 내 점들을 나타내는 객체들의 배열입니다. | Yes | |
| text | string | 감지된 객체를 나타내는 스팬의 텍스트 내용입니다. | Yes |
runCompletionUsage
이 런과 관련된 사용 통계. 이 값은 실행이 종말 상태(예in_progress: , queued, 등)가 아닐 때 발생합니다null.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용한 완료 토큰 수. | Yes | |
| prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용된 프롬프트 토큰의 수. | Yes | |
| total_tokens | integer | 총 사용된 토큰 수(프롬프트 + 완료). | Yes |
runStepCompletionUsage
런 스텝과 관련된 사용 통계. 이 값은 런 스텝의 상태가 일 in_progress때 가 됩니다null.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | integer | 실행 단계에서 사용한 완료 토큰의 수. | Yes | |
| prompt_tokens | integer | 실행 단계에서 사용된 프롬프트 토큰의 수. | Yes | |
| total_tokens | integer | 총 사용된 토큰 수(프롬프트 + 완료). | Yes |
assistantsApiResponseFormatOption
모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.
모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.
JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.
중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
assistantsApiResponseFormat
모델의 기대 출력을 설명하는 객체입니다. 런에 넘길 수 있는 타입 tools 만 function 허용된다 json_object 면. 모델이 텍스트나 필요한 값을 반환할 수 있는지 text .
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | string | 반드시 또는 json_object중 하나 text 여야 합니다. |
No | text |
유형 Enum: AssistantsApiResponseFormat
| Value | Description |
|---|---|
| text | |
| json_object |
assistantObject
모델을 호출하고 도구를 사용할 수 있는 것을 assistant 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | integer | 어시스턴트가 생성된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| description | string | 조수에 대한 설명. 최대 길이는 512자입니다. |
Yes | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| instructions | string | 어시스턴트가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 256,000자입니다. |
Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| model | string | 사용할 모델의 ID. | Yes | |
| name | string | 조수 이름. 최대 길이는 256자입니다. |
Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 assistant입니다. |
Yes | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어의 ID입니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 어시스턴트에서 활성화된 도구 목록. 조수당 최대 128개의 도구를 사용할 수 있습니다. 도구는 , , file_search또는 function다음과 같은 유형code_interpreter이 될 수 있습니다. |
Yes | [] |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
object Enum: AssistantObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| assistant | 객체 유형은 항상 조수입니다 |
createAssistantRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 조수에 대한 설명. 최대 길이는 512자입니다. |
No | |
| instructions | string | 어시스턴트가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 256,000자입니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | Yes | ||
| name | string | 조수 이름. 최대 길이는 256자입니다. |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| └─ vector_stores | array | file_ids로 벡터 스토어를 만들어 이 어시스턴트에 연결하는 도우미입니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 어시스턴트에서 활성화된 도구 목록. 조수당 최대 128개의 도구를 사용할 수 있습니다. 도구는 , , retrieval또는 function다음과 같은 유형code_interpreter이 될 수 있습니다. |
No | [] |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
modifyAssistantRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 조수에 대한 설명. 최대 길이는 512자입니다. |
No | |
| instructions | string | 어시스턴트가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 32,768자입니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | No | ||
| name | string | 조수 이름. 최대 길이는 256자입니다. |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 제공하는 code_interpreter 파일 ID 목록을 덮어씁니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어를 덮어씁니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 어시스턴트에서 활성화된 도구 목록. 조수당 최대 128개의 도구를 사용할 수 있습니다. 도구는 , , retrieval또는 function다음과 같은 유형code_interpreter이 될 수 있습니다. |
No | [] |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
deleteAssistantResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deleted | boolean | Yes | ||
| id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
object Enum: DeleteAssistantResponseState
| Value | Description |
|---|---|
| assistant.deleted |
listAssistantsResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
assistantToolsCode
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | string | 정의되는 도구의 종류: code_interpreter |
Yes |
type Enum: assistantToolsCodeType
| Value | Description |
|---|---|
| code_interpreter |
assistantToolsFileSearch
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_search | object | 파일 검색 도구의 오버라이드. | No | |
| └─ max_num_results | integer | 파일 검색 도구가 출력해야 할 최대 결과 수. 기본 사양은 GPT-4* 모델의 경우 20, GPT-3.5-터보의 경우 5입니다. 이 숫자는 1명에서 50명 사이여야 합니다. 파일 검색 도구가 결과보다 max_num_results 적을 수 있다는 점에 유의하세요. |
No | |
| type | string | 정의되는 도구의 종류: file_search |
Yes |
type Enum: assistantToolsFileSearchType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
assistantToolsFileSearchTypeOnly
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | string | 정의되는 도구의 종류: file_search |
Yes |
type Enum: assistantToolsFileSearchType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
assistantToolsFunction
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | 함수 정의. | Yes | |
| └─ description | string | 함수가 수행하는 기능에 대한 설명으로, 모델이 언제 어떻게 함수를 호출할지 결정하는 데 사용됩니다. | No | |
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. a-z, A-Z, 0-9 또는 밑줄과 대시를 포함해야 하며, 최대 길이는 64개여야 합니다. | No | |
| └─ parameters | chatCompletionFunctionParameters | 함수들이 받아들이는 매개변수는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. 예제는 가이드 와 JSON 스키마 참고 자료 를 참고하세요. | No | |
| type | string | 정의되는 도구의 종류: function |
Yes |
타입 Enum: assistantToolsFunction
| Value | Description |
|---|---|
| function |
truncationObject
실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| last_messages | integer | 실행의 맥락을 구성할 때 스레드에서 가장 최근 메시지 수. | No | |
| type | string | 스레드에 사용할 절단 전략. 기본값은 .입니다 auto. 로 last_messages설정하면 스레드는 스레드 내에서 가장 최근 n개의 메시지로 잘려 나옵니다. 로 auto설정하면 스레드 중앙의 메시지는 모델의 컨텍스트 길이에 맞게 삭제됩니다. max_prompt_tokens |
Yes |
유형 Enum: 단축타입
| Value | Description |
|---|---|
| auto | |
| last_messages |
assistantsApiToolChoiceOption
모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.
none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.
auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.
특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
assistantsNamedToolChoice
모델이 사용해야 할 도구를 지정합니다. 모델을 특정 도구를 강제로 호출하도록 하기 위해 사용하세요.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | No | ||
| └─ name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | No | |
| type | string | 도구의 종류. 타입이 이라 function면 함수 이름은 반드시 설정되어야 합니다 |
Yes |
type Enum: AssistantsNamedToolChoiceType
| Value | Description |
|---|---|
| function | |
| code_interpreter | |
| file_search |
runObject
스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | string | 이 연속을 실행하는 데 사용된 조수의 ID입니다. | Yes | |
| cancelled_at | integer | 실행 취소 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| completed_at | integer | 실행이 완료된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| created_at | integer | 유닉스 타임스탬프(초 단위)는 실행이 생성된 시점입니다. | Yes | |
| expires_at | integer | 실행 종료 시점을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| failed_at | integer | 실행 실패 시점을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| incomplete_details | object | 왜 이 연재가 미완성인지에 대한 자세한 내용. 만약 연재가 미완성이 아니라면 그럴 null 겁니다. |
Yes | |
| └─ reason | string | 이 연재가 미완성인 이유입니다. 이 점수는 플레이 기간 동안 어떤 토큰 한도에 도달했는지를 나타냅니다. | No | |
| instructions | string | 이 작업에서 조수가 사용한 지침입니다. | Yes | |
| last_error | object | 이번 경기와 관련된 마지막 실수입니다. 오류가 없다면 그럴 null 겁니다. |
Yes | |
| └─ code | string | 또는 중 하나 server_errorrate_limit_exceeded. |
No | |
| └─ message | string | 오류가 인간이 읽을 수 있는 설명입니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용된 최대 완성 토큰 수. |
Yes | |
| max_prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용된 최대 프롬프트 토큰 수. |
Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| model | string | 이번 연주에서 조수가 사용한 모델입니다. | Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 thread.run입니다. |
Yes | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| required_action | object | 연기를 계속하기 위해 필요한 행동에 대한 세부 사항. 조치가 필요 없다면 그럴 null 것입니다. |
Yes | |
| └─ submit_tool_outputs | object | 이 연주를 계속하기 위해 필요한 도구 출력에 대한 세부 정보입니다. | No | |
| └─ tool_calls | array | 관련 툴 호출 목록입니다. | No | |
| └─ type | enum | 지금은 항상 submit_tool_outputs.가능한 값: submit_tool_outputs |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
Yes | |
| started_at | integer | 실행 시작 시점을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| status | string | 실행 상태는 , , in_progress, requires_actioncancellingcancelled, failedcompleted일 중 expired하나일 queued수 있습니다. |
Yes | |
| temperature | number | 이번 주행에 사용된 샘플링 온도입니다. 설정하지 않으면 기본값은 1입니다. | No | |
| thread_id | string | 이 실행에서 실행된 스레드의 ID입니다. | Yes | |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다. |
Yes | |
| tools | array | 이 작업에서 조수가 사용한 도구 목록입니다. | Yes | [] |
| top_p | number | 이 분석에 사용된 핵 샘플링 값입니다. 설정하지 않으면 기본값은 1입니다. | No | |
| truncation_strategy | truncationObject | 실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요. | Yes | |
| usage | runCompletionUsage | 이 런과 관련된 사용 통계. 이 값은 실행이 종말 상태(예in_progress: , queued, 등)가 아닐 때 발생합니다null. |
Yes |
object Enum: runObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run | run 객체 타입은 항상 thread.run입니다 |
status Enum: RunObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| queued | 큐 상태 |
| in_progress | in_progress 국가 |
| requires_action | required_action 주 |
| cancelling | 캔슬링 상태 |
| cancelled | 취소된 국가 |
| failed | 실패한 국가 |
| completed | 완성된 국가 |
| expired | 만료된 상태 |
createRunRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| additional_instructions | string | 실행 명령 끝에 추가 지시를 추가합니다. 이는 다른 명령어를 덮어쓰지 않고 각 실행별로 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| additional_messages | array | 런을 만들기 전에 스레드에 추가 메시지를 추가합니다. | No | |
| assistant_id | string | 이 작업을 실행할 조수의 ID입니다. | Yes | |
| instructions | string | 어시스턴트의 기본 시스템 메시지를 덮어쓰세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 완성 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 완료 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 실행이 지정된 완료 토큰 수를 초과하면, 실행 종료는 상태 incomplete. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| max_prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 프롬프트 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 프롬프트 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 런이 지정된 프롬프트 토큰 수를 초과하면 상태가 종료 incomplete됩니다. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | 이 실행을 실행할 모델의 ID입니다. 여기서 값이 제공되면, 그 값은 어시스턴트와 연관된 모델을 덮어쓰게 됩니다. 그렇지 않으면 어시스턴트와 연관된 모델이 사용됩니다. | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다. |
No | |
| tools | array | 이 연습에서 어시스턴트가 사용할 수 있는 도구를 무시하세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요. | No |
listRunsResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
modifyRunRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No |
submitToolOutputsRunRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| tool_outputs | array | 출력이 제출되는 도구들의 목록입니다. | Yes |
runToolCallObject
도구 호출 객체
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | 함수 정의. | Yes | |
| └─ arguments | string | 모델이 함수에 전달할 것으로 기대하는 인수들입니다. | No | |
| └─ name | string | 함수 이름입니다. | No | |
| id | string | 툴 호출의 ID입니다. 이 ID는 end 엔드포인트를 실행하기 위해 제출 도구 출력을 제출할 때 참조되어야 합니다. | Yes | |
| type | string | 출력이 요구되는 툴 호출 유형. 지금은 항상 function. |
Yes |
유형 열거: RunToolCallObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| function |
createThreadAndRunRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | string | 이 작업을 실행할 조수의 ID입니다. | Yes | |
| instructions | string | 어시스턴트의 기본 시스템 메시지를 덮어쓰세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| max_completion_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 완성 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 완료 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 실행이 지정된 완료 토큰 수를 초과하면, 실행 종료는 상태 incomplete. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| max_prompt_tokens | integer | 플레이 기간 동안 사용할 수 있는 최대 프롬프트 토큰 수. 이 플레이는 여러 턴에 걸쳐 지정된 프롬프트 토큰 수만을 사용하도록 최선을 다합니다. 런이 지정된 프롬프트 토큰 수를 초과하면 상태가 종료 incomplete됩니다. 자세한 내용은 참고 incomplete_details 하세요. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| model | string | 이 런을 실행하는 데 사용할 모델들의 ID입니다. 여기서 값이 제공되면, 그 값은 어시스턴트와 연관된 모델을 덮어쓰게 됩니다. 그렇지 않으면 어시스턴트와 연관된 모델이 사용됩니다. | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 도구 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부. | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | 모델이 출력해야 할 형식을 지정합니다. GPT-4o, GPT-4 Turbo 및 이후 모든 GPT-3.5 Turbo 모델 gpt-3.5-turbo-1106과 호환됩니다.모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 구조화 출력을 활성화하는 설정 { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } 입니다. 더 자세한 내용은 Structured Outputs 가이드에서 확인하세요.JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정은 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 임을 보장합니다.중요: JSON 모드를 사용할 때는 시스템이나 사용자 메시지를 통해 모델이 직접 JSON을 생성하도록 지시해야 합니다. 이 방법이 없으면 모델은 생성 제한에 도달할 때까지 끝없는 공백 흐름을 생성할 수 있으며, 이는 장시간 지속되고 '멈춘' 것처럼 보이는 요청을 초래할 수 있습니다. 또한 메시지 내용이 부분적으로 잘릴 finish_reason="length"수 있으니, 생성 시간이나 대화가 최대 맥락 길이를 초과 max_tokens 했음을 나타냅니다. |
No | |
| stream | boolean | 만약 이면 true, 런 중에 발생한 이벤트 스트림을 서버에서 전송한 이벤트로 반환하며, 런이 메시지와 data: [DONE] 함께 터미널 상태에 들어가면 종료됩니다. |
No | |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | 스트리밍 응답 옵션. 이 설정을 할 때 stream: true만 설정합니다. |
No | None |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. |
No | 1 |
| thread | createThreadRequest | No | ||
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구도 호출하지 않고 대신 메시지를 생성합니다.auto 기본값이며, 모델이 메시지 생성과 도구 호출 중 선택할 수 있음을 의미합니다.특정 도구를 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 지정하면 모델이 그 도구를 호출하도록 강제합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 조수의 도구가 사용하는 자원 집합입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 어시스턴트에 연결된 벡터 스토어의 ID입니다. 어시스턴트에는 최대 1개의 벡터 스토어가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| tools | array | 이 연습에서 어시스턴트가 사용할 수 있는 도구를 무시하세요. 이는 실행당 동작을 수정하는 데 유용합니다. | No | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분이나 온도를 바꾸는 것을 권장하지만 둘 다 바꾸는 것은 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 실행 전에 스레드가 어떻게 잘릴지 제어하는 장치들. 이 기능을 사용해 실행의 초기 컨텍스트 창을 제어하세요. | No |
threadObject
메시지를 포함하는 스레드를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | integer | 스레드가 생성된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 thread입니다. |
Yes | |
| tool_resources | object | 이 스레드에서 조수의 도구에 제공되는 자료 모음입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
Yes | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 스레드에 첨부된 벡터 스토어입니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No |
object Enum: ThreadObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread | 항상 thread |
createThreadRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| messages | array | 스레드를 시작할 메시지의 목록입니다. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 이 스레드에서 조수의 도구에 제공되는 자료 모음입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구가 이용할 수 code_interpreter 있는 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 스레드에 첨부된 벡터 스토어입니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No | |
| └─ vector_stores | array | file_ids로 벡터 스토어를 만들고 이 스레드에 첨부하는 도움을 줍니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No |
modifyThreadRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| tool_resources | object | 이 스레드에서 조수의 도구에 제공되는 자료 모음입니다. 자료는 도구 종류에 따라 다릅니다. 예를 들어, code_interpreter 도구는 파일 ID 목록을 필요로 하는 반면 file_search , 도구는 벡터 스토어 ID 목록을 요구합니다. |
No | |
| └─ code_interpreter | object | No | ||
| └─ file_ids | array | 도구에 code_interpreter 제공된 파일 ID 목록입니다. 도구와 연관된 파일은 최대 20개까지 존재할 수 있습니다. |
No | [] |
| └─ file_search | object | No | ||
| └─ vector_store_ids | array | 이 스레드에 첨부된 벡터 스토어입니다. 스레드에는 최대 1개의 벡터 저장소가 부착될 수 있습니다. |
No |
deleteThreadResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deleted | boolean | Yes | ||
| id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
object Enum: DeleteThreadResponseObjectState
| Value | Description |
|---|---|
| thread.deleted | delete thread 응답 객체 상태는 thread.deleted |
listThreadsResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
messageObject
스레드 내 메시지를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | string | 해당된다면, 이 메시지를 작성한 조수의 ID를 알려주세요. | Yes | |
| attachments | array | 메시지에 첨부된 파일 목록과 그것들이 추가된 도구들. | Yes | |
| completed_at | integer | 메시지가 완료된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| content | array | 텍스트 및/또는 이미지 배열로 된 메시지의 내용. | Yes | |
| created_at | integer | 메시지가 생성된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| incomplete_at | integer | 메시지가 불완전으로 표시된 시점을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| incomplete_details | object | 불완전한 메시지의 경우, 왜 메시지가 불완전한지에 대한 자세한 내용이 있습니다. | Yes | |
| └─ reason | string | 메시지가 불완전한 이유. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 thread.message입니다. |
Yes | |
| role | string | 메시지를 만들어낸 존재. 또는 중 하나 userassistant. |
Yes | |
| run_id | string | 해당되는 경우, 이 메시지 작성과 연관된 실행 ID를 알려줍니다. | Yes | |
| status | string | 메시지의 상태는 , , incomplete, 또는 completed일 수 있습니다in_progress. |
Yes | |
| thread_id | string | 이 메시지가 속한 스레드 ID입니다. | Yes |
object Enum: MessageObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message | 메시지 객체 유형은 다음과 같습니다 thread.message |
status Enum: MessageObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | |
| incomplete | |
| completed |
role Enum: MessageObjectRole
| Value | Description |
|---|---|
| user | |
| assistant |
messageDeltaObject
이는 메시지 델타, 즉 스트리밍 중 메시지의 필드가 변경된 경우를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | object | 메시지에서 변경된 필드를 포함하는 델타. | Yes | |
| └─ content | array | 텍스트 및/또는 이미지 배열로 된 메시지의 내용. | No | |
| └─ role | string | 메시지를 만들어낸 존재. 또는 중 하나 userassistant. |
No | |
| id | string | 메시지 식별자로, API 엔드포인트에서 참조할 수 있습니다. | Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 thread.message.delta입니다. |
Yes |
object Enum: MessageDeltaObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.delta |
createMessageRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attachments | array | 메시지에 첨부된 파일 목록과 추가해야 할 도구들. | No | |
| content | string | 메시지의 내용입니다. | Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| role | string | 메시지를 생성하는 주체의 역할. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - user: 이 메시지는 실제 사용자가 보낸 것임을 나타내며, 대부분의 경우 사용자 생성 메시지를 나타내는 데 사용됩니다.- assistant: 는 메시지가 어시스턴트에 의해 생성되었음을 나타냅니다. 이 값을 사용해 조수가 보낸 메시지를 대화에 삽입하세요. |
Yes |
role Enum: CreateMessageRequestRole
| Value | Description |
|---|---|
| user | |
| assistant |
modifyMessageRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No |
deleteMessageResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deleted | boolean | Yes | ||
| id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
객체 열거: DeleteMessageResponseObject
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.deleted | 메시지 응답 객체 상태 삭제 |
listMessagesResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
messageContentImageFileObject
메시지 내용 내 이미지 파일을 참조합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image_file | object | Yes | ||
| └─ file_id | string | 메시지 내용에 있는 이미지의 파일 ID입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.image_file |
Yes |
유형 열거: MessageContentImageFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| image_file | 메시지 내용 이미지 파일 유형 |
messageContentTextObject
메시지의 일부인 텍스트 내용.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | object | Yes | ||
| └─ annotations | array | No | ||
| └─ value | string | 텍스트를 구성하는 데이터입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.text |
Yes |
유형 열거: messageContentTextObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| text | 메시지 내용 텍스트 객체 유형 |
messageContentTextAnnotationsFileCitationObject
메시지 내에 조수나 메시지와 관련된 특정 파일에서 인용한 구절을 가리키는 인용문이 있습니다. 조수가 "검색" 도구를 사용해 파일을 검색할 때 생성됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | integer | Yes | ||
| file_citation | object | Yes | ||
| └─ file_id | string | 인용문이 출처가 된 특정 파일의 ID입니다. | No | |
| start_index | integer | Yes | ||
| text | string | 메시지 내용 중 교체해야 할 텍스트. | Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.file_citation |
Yes |
유형 열거: FileCitationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_citation | 파일 인용 객체 유형 |
messageContentTextAnnotationsFilePathObject
어시스턴트가 도구를 사용 code_interpreter 해 파일을 생성할 때 생성된 파일의 URL입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | integer | Yes | ||
| file_path | object | Yes | ||
| └─ file_id | string | 생성된 파일의 ID입니다. | No | |
| start_index | integer | Yes | ||
| text | string | 메시지 내용 중 교체해야 할 텍스트. | Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.file_path |
Yes |
유형 Enum: FilePathObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_path | 파일 경로 객체 유형 |
messageDeltaContentImageFileObject
메시지 내용 내 이미지 파일을 참조합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image_file | object | No | ||
| └─ file_id | string | 메시지 내용에 있는 이미지의 파일 ID입니다. | No | |
| index | integer | 메시지 내 내용 색인 부분입니다. | Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.image_file |
Yes |
유형 Enum: MessageDeltaContentImageFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| image_file |
messageDeltaContentTextObject
메시지의 일부인 텍스트 내용.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| index | integer | 메시지 내 내용 색인 부분입니다. | Yes | |
| text | object | No | ||
| └─ annotations | array | No | ||
| └─ value | string | 텍스트를 구성하는 데이터입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.text |
Yes |
유형 Enum: MessageDeltaContentTextObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| text |
messageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObject
메시지 내에 조수나 메시지와 관련된 특정 파일에서 인용한 구절을 가리키는 인용문이 있습니다. 비서가 "file_search" 도구를 사용해 파일을 검색할 때 생성됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | integer | No | ||
| file_citation | object | No | ||
| └─ file_id | string | 인용문이 출처가 된 특정 파일의 ID입니다. | No | |
| └─ quote | string | 파일에 있는 구체적인 인용문. | No | |
| index | integer | 텍스트 내용 부분에 있는 주석의 색인. | Yes | |
| start_index | integer | No | ||
| text | string | 메시지 내용 중 교체해야 할 텍스트. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.file_citation |
Yes |
열 유형: MessageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_citation |
messageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObject
어시스턴트가 도구를 사용 code_interpreter 해 파일을 생성할 때 생성된 파일의 URL입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | integer | No | ||
| file_path | object | No | ||
| └─ file_id | string | 생성된 파일의 ID입니다. | No | |
| index | integer | 텍스트 내용 부분에 있는 주석의 색인. | Yes | |
| start_index | integer | No | ||
| text | string | 메시지 내용 중 교체해야 할 텍스트. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.file_path |
Yes |
유형 열거: MessageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_path |
runStepObject
실행의 한 단계를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | string | 런 스텝과 연관된 조수의 ID입니다. | Yes | |
| cancelled_at | integer | 실행 스텝이 취소된 시점에 대한 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| completed_at | integer | 실행 단계가 완료된 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| created_at | integer | 실행 스텝이 생성된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| expired_at | integer | 실행 단계가 만료된 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. 상위 실행이 만료되면 해당 단계는 만료된 것으로 간주됩니다. | Yes | |
| failed_at | integer | 실행 단계가 실패한 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| id | string | 실행 단계의 식별자로, API 엔드포인트에서 참조할 수 있습니다. | Yes | |
| last_error | object | 이 실행 단계와 관련된 마지막 오류입니다. 오류가 없다면 그럴 null 겁니다. |
Yes | |
| └─ code | string | 또는 중 하나 server_errorrate_limit_exceeded. |
No | |
| └─ message | string | 오류가 인간이 읽을 수 있는 설명입니다. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 assistant.run.step입니다. |
Yes | |
| run_id | string | 이 실행 단계의 일부가 되는 런의 ID입니다. | Yes | |
| status | string | 런의 상태는 , completedcancelledfailed중 expired중 하나일 in_progress수 있습니다. |
Yes | |
| step_details | runStepDetailsMessageCreationObject 또는 runStepDetailsToolCallsObject | 런 스텝의 세부 사항. | Yes | |
| thread_id | string | 실행된 스레드들의 ID입니다. | Yes | |
| type | string | 런 스텝의 유형은 또는 또는 message_creationtool_calls일 수 있습니다. |
Yes |
object Enum: RunStepObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| assistant.run.step | 객체 유형은 항상 assistant.run.step |
유형 Enum: RunStepObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation | message_creation 런 스텝 |
| tool_calls | tool_calls 런 스텝 |
status Enum: RunStepObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | in_progress 운행 현황 |
| cancelled | 취소된 공연 상태 |
| failed | 취소된 공연 상태 |
| completed | 취소된 공연 상태 |
| expired | 취소된 공연 상태 |
runStepDeltaObject
스트리밍 중 런 스텝 델타, 즉 실행 단계에서 변경된 필드를 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | object | 런 단계에서 변경된 필드를 포함하는 델타. | Yes | |
| └─ step_details | runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject 또는 runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject | 런 스텝의 세부 사항. | No | |
| id | string | 실행 단계의 식별자로, API 엔드포인트에서 참조할 수 있습니다. | Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 thread.run.step.delta입니다. |
Yes |
object Enum: RunStepDeltaObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.delta |
listRunStepsResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
runStepDetailsMessageCreationObject
런 단계에 따른 메시지 생성 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| message_creation | object | Yes | ||
| └─ message_id | string | 이 실행 단계에서 생성된 메시지의 ID입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.message_creation |
Yes |
입 열거: RunStepDetailsMessageCreationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation |
runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject
런 단계에 따른 메시지 생성 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| message_creation | object | No | ||
| └─ message_id | string | 이 실행 단계에서 생성된 메시지의 ID입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.message_creation |
Yes |
유형 Enum: RunStepDeltaStepDetailsMessageCreationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation |
runStepDetailsToolCallsObject
공구 호출 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| tool_calls | array | 런 단계가 포함된 다양한 도구 호출 배열이 포함되어 있었습니다. 이들은 세 가지 유형의 도구 중 하나와 연관될 수 있습니다: code_interpreter, 또는 retrievalfunction. |
Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.tool_calls |
Yes |
유형 Enum: RunStepDetailsToolCallsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| tool_calls |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject
공구 호출 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| tool_calls | array | 런 단계가 포함된 다양한 도구 호출 배열이 포함되어 있었습니다. 이들은 세 가지 유형의 도구 중 하나와 연관될 수 있습니다: code_interpreter, 또는 file_searchfunction. |
No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.tool_calls |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| tool_calls |
runStepDetailsToolCallsCodeObject
실행 단계가 포함된 코드 인터프리터 도구 호출의 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter | object | 코드 인터프리터 도구는 정의를 호출합니다. | Yes | |
| └─ input | string | 코드 인터프리터 툴의 입력이 호출됩니다. | No | |
| └─ outputs | array | 코드 인터프리터 툴 호출의 출력입니다. 코드 인터프리터는 텍스트(logs)나 이미지(image)를 포함한 하나 이상의 항목을 출력할 수 있습니다. 각 객체는 서로 다른 객체 유형으로 표현됩니다. |
No | |
| id | string | 툴 호출의 ID입니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 code_interpreter 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsCodeObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| code_interpreter |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObject
실행 단계가 포함된 코드 인터프리터 도구 호출의 세부 사항.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter | object | 코드 인터프리터 도구는 정의를 호출합니다. | No | |
| └─ input | string | 코드 인터프리터 툴의 입력이 호출됩니다. | No | |
| └─ outputs | array | 코드 인터프리터 툴 호출의 출력입니다. 코드 인터프리터는 텍스트(logs)나 이미지(image)를 포함한 하나 이상의 항목을 출력할 수 있습니다. 각 객체는 서로 다른 객체 유형으로 표현됩니다. |
No | |
| id | string | 툴 호출의 ID입니다. | No | |
| index | integer | 툴 호출 인덱스가 도구 호출 배열에 있습니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 code_interpreter 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| code_interpreter |
runStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject
코드 인터프리터 툴의 텍스트 출력이 실행 단계의 일부로 호출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| logs | string | 코드 인터프리터 툴에서 나오는 텍스트 출력이 호출됩니다. | Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.logs |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| logs |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject
코드 인터프리터 툴의 텍스트 출력이 실행 단계의 일부로 호출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| index | integer | 출력 배열에서 출력 인덱스입니다. | Yes | |
| logs | string | 코드 인터프리터 툴에서 나오는 텍스트 출력이 호출됩니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.logs |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| logs |
runStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image | object | Yes | ||
| └─ file_id | string | 이미지의 파일 ID입니다. | No | |
| type | string | 항상 그렇습니다.image |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| image |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image | object | No | ||
| └─ file_id | string | 이미지의 파일 ID입니다. | No | |
| index | integer | 출력 배열에서 출력 인덱스입니다. | Yes | |
| type | string | 항상 그렇습니다.image |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject
| Value | Description |
|---|---|
| image |
runStepDetailsToolCallsFileSearchObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_search | object | 지금은 항상 빈 물건일 거야. | Yes | |
| └─ results | array | 파일 검색 결과. | No | |
| id | string | 툴 호출 객체의 ID입니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 file_search 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
runStepDetailsToolCallsFileSearchResultObject
파일 검색의 결과 사례입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | array | 발견된 결과의 내용입니다. 콘텐츠는 include query 매개변수를 통해 요청될 때만 포함됩니다. | No | |
| file_id | string | 그 결과가 발견된 파일의 ID였다. | Yes | |
| file_name | string | 그 결과가 발견된 파일 이름입니다. | Yes | |
| score | number | 결과의 점수입니다. 모든 값은 0에서 1 사이의 부동소수점 숫자여야 합니다. | Yes |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_search | object | 지금은 항상 빈 물건일 거야. | Yes | |
| id | string | 툴 호출 객체의 ID입니다. | No | |
| index | integer | 툴 호출 인덱스가 도구 호출 배열에 있습니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 retrieval 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
runStepDetailsToolCallsFunctionObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | 호출된 함수의 정의입니다. | Yes | |
| └─ arguments | string | 인수들은 함수에 전달됩니다. | No | |
| └─ name | string | 함수 이름입니다. | No | |
| └─ output | string | 함수의 출력입니다. 이는 결과물이 아직 제출되지 않았을 때 해당 null 됩니다. |
No | |
| id | string | 툴 호출 객체의 ID입니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 function 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| function |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsFunctionObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| function | object | 호출된 함수의 정의입니다. | No | |
| └─ arguments | string | 인수들은 함수에 전달됩니다. | No | |
| └─ name | string | 함수 이름입니다. | No | |
| └─ output | string | 함수의 출력입니다. 이는 결과물이 아직 제출되지 않았을 때 해당 null 됩니다. |
No | |
| id | string | 툴 호출 객체의 ID입니다. | No | |
| index | integer | 툴 호출 인덱스가 도구 호출 배열에 있습니다. | Yes | |
| type | string | 툴 콜의 종류. 이런 function 종류의 공구 호출을 위한 것입니다. |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| function |
vectorStoreExpirationAfter
벡터 스토어의 만료 정책.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| anchor | string | 만료 정책이 적용되는 앵커 타임스탬프. 지지 앵커: last_active_at. |
Yes | |
| days | integer | 벡터 저장소가 만료되는 앵커 시간 이후 며칠 수 말입니다. | Yes |
anchor 열거: VectorStoreExppirationAfterAnchor
| Value | Description |
|---|---|
| last_active_at | 만료 정책이 적용되는 앵커 타임스탬프입니다. |
vectorStoreObject
벡터 저장소는 도구가 사용할 file_search 수 있는 처리된 파일들의 집합입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | integer | 벡터 저장소가 생성된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| expires_after | vectorStoreExpirationAfter | 벡터 스토어의 만료 정책. | No | |
| expires_at | integer | 벡터 저장소가 만료되는 시간을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | No | |
| file_counts | object | Yes | ||
| └─ cancelled | integer | 취소된 파일 수. | No | |
| └─ completed | integer | 성공적으로 처리된 파일 수. | No | |
| └─ failed | integer | 처리에 실패한 파일 수. | No | |
| └─ in_progress | integer | 현재 처리 중인 파일 수. | No | |
| └─ total | integer | 총 파일 수. | No | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| last_active_at | integer | 벡터 저장소가 마지막으로 활성화된 시간을 나타내는 Unix 타임스탬프(초 단위). | Yes | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
Yes | |
| name | string | 벡터 스토어의 이름입니다. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 vector_store입니다.가능한 값: vector_store |
Yes | |
| status | string | 벡터 저장소의 상태는 , , in_progress, 또는 completed중 하나expired일 수 있습니다. 상태가 는 completed 벡터 저장소가 사용 준비가 되었음을 나타냅니다. |
Yes | |
| usage_bytes | integer | 벡터 저장소에서 파일들이 사용하는 총 바이트 수입니다. | Yes |
status Enum: VectorStoreObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| expired | |
| in_progress | |
| completed |
createVectorStoreRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | autoChunkingStrategyRequestParam 또는 staticChunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. 비어 있지 않은 경우에만 file_ids 해당됩니다. |
No | |
| expires_after | vectorStoreExpirationAfter | 벡터 스토어의 만료 정책. | No | |
| file_ids | array | 벡터 저장소가 사용해야 할 파일 ID 목록입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| name | string | 벡터 스토어의 이름입니다. | No |
updateVectorStoreRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| expires_after | vectorStoreExpirationAfter | 벡터 스토어의 만료 정책. | No | |
| metadata | object | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자, 값은 최대 512자까지 가능합니다. |
No | |
| name | string | 벡터 스토어의 이름입니다. | No |
listVectorStoresResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
deleteVectorStoreResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deleted | boolean | Yes | ||
| id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
object Enum: DeleteVectorStoreResponseObject
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.deleted | 삭제 벡터 스토어 응답 객체 상태 |
vectorStoreFileObject
벡터 저장소에 첨부된 파일 목록입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | autoChunkingStrategyRequestParam 또는 staticChunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. 비어 있지 않은 경우에만 file_ids 해당됩니다. |
No | |
| created_at | integer | 벡터 저장소 파일이 생성된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| last_error | object | 이 벡터 스토어 파일과 관련된 마지막 오류입니다. 오류가 없다면 그럴 null 겁니다. |
Yes | |
| └─ code | string | 또는 중 server_errorinvalid_file 하나 또는 unsupported_file. |
No | |
| └─ message | string | 오류가 인간이 읽을 수 있는 설명입니다. | No | |
| object | string | 객체 유형은 항상 vector_store.file입니다. |
Yes | |
| status | string | 벡터 저장소 파일의 상태는 , , completedcancelled, failed일 중 하나in_progress일 수 있습니다. 상태 completed 는 벡터 스토어 파일이 사용 준비가 되었음을 나타냅니다. |
Yes | |
| usage_bytes | integer | 벡터 스토어의 총 사용량을 바이트 단위로 표현합니다. 이 크기는 원래 파일 크기와 다를 수 있습니다. | Yes | |
| vector_store_id | string | 파일이 첨부된 벡터 저장소의 ID입니다. | Yes |
객체 열거: VectorStoreFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.file |
status Enum: VectorStoreFileObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | |
| completed | |
| cancelled | |
| failed |
otherChunkingStrategyResponseParam
청킹 전략이 알려지지 않을 때는 이 값이 반환됩니다. 일반적으로 이는 API에 개념이 도입되기 전에 chunking_strategy 파일이 인덱싱되었기 때문입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | string | 항상 그렇습니다.other |
Yes |
유형 열거: OtherChunkingStrategyResponseParamType
| Value | Description |
|---|---|
| other |
staticChunkingStrategyResponseParam
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| static | staticChunkingStrategy | Yes | ||
| type | string | 항상 그렇습니다.static |
Yes |
열거형 유형: StaticChunkingStrategyResponseParamType
| Value | Description |
|---|---|
| static |
staticChunkingStrategy
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunk_overlap_tokens | integer | 청크 간에 겹치는 토큰의 수. 기본 값은 400입니다.중복 수가 의 max_chunk_size_tokens절반을 넘지 않아야 한다는 점에 유의하세요. |
Yes | |
| max_chunk_size_tokens | integer | 각 청크에 최대 토큰 수. 기본 값은 800입니다. 최소값은 이 100 고, 최대값은 입니다.4096 |
Yes |
autoChunkingStrategyRequestParam
기본 전략이죠. 이 전략은 현재 a max_chunk_size_tokens800chunk_overlap_tokens 와 of 400를 사용합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 항상 그렇습니다.auto가능한 값: auto |
Yes |
staticChunkingStrategyRequestParam
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| static | staticChunkingStrategy | Yes | ||
| type | enum | 항상 그렇습니다.static가능한 값: static |
Yes |
chunkingStrategyRequestParam
파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
createVectorStoreFileRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. |
No | |
| file_id | string | 벡터 스토어에서 사용해야 할 파일 ID입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
Yes |
listVectorStoreFilesResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | Yes | ||
| first_id | string | Yes | ||
| has_more | boolean | Yes | ||
| last_id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
deleteVectorStoreFileResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deleted | boolean | Yes | ||
| id | string | Yes | ||
| object | string | Yes |
object Enum: DeleteVectorStoreFileResponseObject
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.file.deleted |
vectorStoreFileBatchObject
벡터 저장소에 연결된 파일 묶음입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | integer | 벡터 저장 파일 배치가 생성된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다. | Yes | |
| file_counts | object | Yes | ||
| └─ cancelled | integer | 취소된 파일 수. | No | |
| └─ completed | integer | 처리된 파일 수. | No | |
| └─ failed | integer | 처리에 실패한 파일 수. | No | |
| └─ in_progress | integer | 현재 처리 중인 파일 수. | No | |
| └─ total | integer | 총 파일 수. | No | |
| id | string | API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다. | Yes | |
| object | string | 객체 유형은 항상 vector_store.file_batch입니다. |
Yes | |
| status | string | 벡터 스토어 파일 배치의 상태는 , , completed, cancelled 또는 failed일 수 있습니다in_progress. |
Yes | |
| vector_store_id | string | 파일이 첨부된 벡터 저장소의 ID입니다. | Yes |
object Enum: VectorStoreFileBatchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.files_batch |
status Enum: VectorStoreFileBatchObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | |
| completed | |
| cancelled | |
| failed |
createVectorStoreFileBatchRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | 파일을 청크하기 위해 사용하는 청킹 전략입니다. 설정하지 않으면 전략을 auto 사용합니다. |
No | |
| file_ids | array | 벡터 저장소가 사용해야 할 파일 ID 목록입니다. 그런 도구 file_search 들이 파일에 접근할 수 있게 해주는 데 유용합니다. |
Yes |
assistantStreamEvent
런 스트리밍 시 발생하는 이벤트를 나타냅니다.
서버에서 전송된 이벤트 스트림의 각 이벤트는 그리고 data 속성이 있습니다event:
event: thread.created
data: {"id": "thread_123", "object": "thread", ...}
새로운 객체가 생성되거나 새로운 상태로 전환되거나 부분(델타)으로 스트리밍될 때마다 이벤트를 방출합니다. 예를 들어, 새로운 실행이 생성될 때, thread.run.completed 실행이 완료될 때 등을 thread.run.created 방출합니다. 어시스턴트가 실행 중에 메시지를 생성하기로 선택하면, 우리는 이벤트, 여러 thread.message.delta 이벤트, 마지막으로 이벤트 thread.message.completed 를 발송합니다thread.message.created event.thread.message.in_progress
시간이 지남에 따라 추가 이벤트가 추가될 수 있으니, 코드 내에서 미확인 이벤트를 우아하게 처리하시길 권장합니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
threadStreamEvent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
thread.created
새 스레드가 생성될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | threadObject | 메시지를 포함하는 스레드를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: threadObject
이벤트 Enum: ThreadStreamEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| thread.created | 스레드 생성 이벤트 |
runStreamEvent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
thread.run.created
새로운 런이 생성될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventCreated
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.created |
thread.run.queued
런이 한 상태로 전환 queued 될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventQueued
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.queued |
thread.run.in_progress
런이 한 상태로 in_progress 전환될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventInProgress
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.in_progress |
thread.run.requires_action
런이 한 상태로 전환 requires_action 될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
Event Enum: RunStreamEventRequiresAction
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.requires_action |
thread.run.completed
한 번의 런이 완료되었을 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventCompleted(완료됨)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.completed |
thread.run.failed
런이 실패할 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventFailed
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.failed |
thread.run.cancelling
런이 한 상태로 전환 cancelling 될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventCancelling
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.cancelling |
thread.run.cancelled
런이 취소될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 항목: RunStreamEventCancelled
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.cancelled |
thread.run.expired
런이 종료될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runObject | 스레드에서 실행되는 경우를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runObject
이벤트 열거: RunStreamEventExpired
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.expired |
runStepStreamEvent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
thread.run.step.created
런 스텝이 생성될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventCreated
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.created |
thread.run.step.in_progress
런 스텝이 어떤 상태로 이동 in_progress 할 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventInProgress(실행 중)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.in_progress |
thread.run.step.delta
런 스텝의 일부가 스트리밍될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepDeltaObject | 스트리밍 중 런 스텝 델타, 즉 실행 단계에서 변경된 필드를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepDeltaObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventDelta
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.delta |
thread.run.step.completed
런 스텝이 완료될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventCompleted(완료됨)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.completed |
thread.run.step.failed
런 스텝이 실패할 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventFailed
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.failed |
thread.run.step.cancelled
런 스텝이 취소될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 열거: RunStepStreamEventCancelled
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.cancelled |
thread.run.step.expired
런 스텝이 만료될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | runStepObject | 실행의 한 단계를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: runStepObject
이벤트 Enum: RunStepStreamEventExpired
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.expired |
messageStreamEvent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
thread.message.created
메시지가 생성될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | messageObject | 스레드 내 메시지를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: messageObject
이벤트 열거: MessageStreamEventCreated
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.created |
thread.message.in_progress
메시지가 상태로 in_progress 이동할 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | messageObject | 스레드 내 메시지를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: messageObject
이벤트 열거: MessageStreamEventInProgress(진행 중)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.in_progress |
thread.message.delta
메시지의 일부가 스트리밍될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | messageDeltaObject | 이는 메시지 델타, 즉 스트리밍 중 메시지의 필드가 변경된 경우를 나타냅니다. |
Yes | |
| event | string | Yes |
Data: messageDeltaObject
이벤트 열거: MessageStreamEventDelta
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.delta |
thread.message.completed
메시지가 완료될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | messageObject | 스레드 내 메시지를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: messageObject
이벤트 열거: MessageStreamEventCompleted(완료됨)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.completed |
thread.message.incomplete
메시지가 완료되기 전에 종료될 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | messageObject | 스레드 내 메시지를 나타냅니다. | Yes | |
| event | string | Yes |
Data: messageObject
이벤트 열거: MessageStreamEventIncomplete(MessageStreamEventIncomplete)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.incomplete |
Annotation
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
Click
클릭 동작입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| button | enum | 클릭 시 누른 마우스 버튼을 나타냅니다. , , wheel, back, , 중 forward하나 중 하나left입니다right.가능한 값: left, right, wheel, back, , forward |
Yes | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 클릭 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 click설정됩니다.가능한 값: click |
Yes | |
| x | integer | 클릭이 일어난 x 좌표. |
Yes | |
| y | integer | 클릭이 일어난 y좌표. |
Yes |
CodeInterpreterFileOutput
코드 인터프리터 툴의 출력은 파일을 호출합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| files | array | Yes | ||
| type | enum | 코드 인터프리터 파일 출력의 유형. 항상 그렇습니다.files가능한 값: files |
Yes |
CodeInterpreterTextOutput
코드 인터프리터 툴 호출의 출력은 텍스트입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| logs | string | 코드 인터프리터 도구 호출의 로그입니다. |
Yes | |
| type | enum | 코드 인터프리터 텍스트 출력의 유형. 항상 그렇습니다.logs가능한 값: logs |
Yes |
CodeInterpreterTool
코드를 실행하는 도구.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_ids | array | 코드를 실행할 파일 ID입니다. |
Yes | |
| type | enum | 코드 인터프리터 도구의 유형. 항상 그렇습니다.code_interpreter가능한 값: code_interpreter |
Yes |
CodeInterpreterToolCall
코드를 실행하기 위한 툴 호출입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | string | 실행할 코드. |
Yes | |
| id | string | 코드 인터프리터 도구 호출의 고유 ID. |
Yes | |
| results | array | 코드 인터프리터 도구 호출의 결과입니다. |
Yes | |
| status | enum | 코드 인터프리터 툴 호출 상태. 가능한 값들: in_progress, interpreting, completed |
Yes | |
| type | enum | 코드 인터프리터 도구 호출의 유형. 항상 그렇습니다.code_interpreter_call가능한 값: code_interpreter_call |
Yes |
CodeInterpreterToolOutput
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
ComparisonFilter
지정된 속성 키를 정의된 비교 연산을 사용하여 주어진 값과 비교하는 데 사용되는 필터입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| key | string | 가치와 비교하는 것이 핵심입니다. | Yes | |
| type | enum | 비교 연산자를 지정합니다: eq, ne, gt, gte, lt, . lte- eq: 이와 같다- ne: 같지 않다- gt: 보다 더 크다- gte: 크거나 같다- lt: 적게- lte: 그 이하 또는 같음가능한 값: eq, ne, gt, gte, lt, lte |
Yes | |
| value | 문자열, 숫자, 불리언 | 속성 키와 비교할 값; 문자열, 숫자, 또는 불리언 타입을 지원합니다. | Yes |
CompoundFilter
또는 를 사용하여 andor여러 필터를 결합합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | array | 여러 필터를 조합할 수 있습니다. 항목은 또는 CompoundFilter일 ComparisonFilter 수 있습니다. |
Yes | |
| type | enum | 연산 유형: and 또는 or.가능한 값들: and, or |
Yes |
ComputerAction
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
ComputerScreenshotImage
컴퓨터 사용 도구와 함께 사용된 컴퓨터 스크린샷 이미지입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_id | string | 스크린샷이 포함된 업로드된 파일의 식별자입니다. | No | |
| image_url | string | 스크린샷 이미지의 URL입니다. | No | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 컴퓨터 스크린샷의 경우, 이 속성은 항상 로 computer_screenshot설정되어 있습니다.가능한 값: computer_screenshot |
Yes |
ComputerTool
가상 컴퓨터를 제어하는 도구.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| display_height | number | 컴퓨터 디스플레이의 높이. |
Yes | |
| display_width | number | 컴퓨터 디스플레이의 너비. |
Yes | |
| environment | enum | 통제해야 할 컴퓨터 환경의 종류. 가능한 값들: mac, windows, ubuntu, browser |
Yes | |
| type | enum | 컴퓨터 사용 도구의 종류. 항상 그렇습니다.computer_use_preview가능한 값: computer-use-preview |
Yes |
ComputerToolCall
컴퓨터 도구 호출 같은 것.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| action | ComputerAction | Yes | ||
| call_id | string | 툴 호출에 응답할 때 사용되는 식별자입니다. |
Yes | |
| id | string | 컴퓨터 통화의 고유 ID. | Yes | |
| pending_safety_checks | array | 컴퓨터 통화를 위한 대기 중인 안전 점검. |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
Yes | |
| type | enum | 컴퓨터 통화의 종류. 항상 그렇습니다.computer_call가능한 값: computer_call |
Yes |
ComputerToolCallOutput
컴퓨터 도구 호출의 출력입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| acknowledged_safety_checks | array | API에서 보고된 안전 점검 중 개발자가 인정한 사항들입니다. |
No | |
| call_id | string | 출력을 생성한 컴퓨터 툴 호출의 ID입니다. |
Yes | |
| id | string | 컴퓨터 툴 호출 출력의 ID입니다. |
No | |
| output | ComputerScreenshotImage | 컴퓨터 사용 도구와 함께 사용된 컴퓨터 스크린샷 이미지입니다. |
Yes | |
| status | enum | 메시지 입력 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 입력 항목이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 컴퓨터 도구가 출력을 호출하는 유형. 항상 그렇습니다.computer_call_output가능한 값: computer_call_output |
Yes |
ComputerToolCallOutputResource
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| acknowledged_safety_checks | array | API에서 보고된 안전 점검 중 개발자가 인정한 사항들입니다. |
No | |
| call_id | string | 출력을 생성한 컴퓨터 툴 호출의 ID입니다. |
Yes | |
| id | string | 컴퓨터 호출 도구 출력의 고유 ID입니다. |
Yes | |
| output | ComputerScreenshotImage | 컴퓨터 사용 도구와 함께 사용된 컴퓨터 스크린샷 이미지입니다. |
Yes | |
| status | enum | 메시지 입력 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 입력 항목이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 컴퓨터 도구가 출력을 호출하는 유형. 항상 그렇습니다.computer_call_output가능한 값: computer_call_output |
Yes |
ComputerToolCallSafetyCheck
컴퓨터 통화 안전 점검 대기 중이야.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | string | 대기 중인 안전 점검의 종류. | Yes | |
| id | string | 대기 중인 안전 점검의 신분증. | Yes | |
| message | string | 대기 중인 안전 점검에 관한 세부 사항. | Yes |
Content
다중 모드 입력 및 출력 내용.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
Coordinate
x/y 좌표 쌍, 예를 { x: 100, y: 200 }들어 .
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| x | integer | The x-coordinate. |
Yes | |
| y | integer | The y-coordinate. |
Yes |
CreateModelResponseProperties
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | Metadata | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 512자 길이의 문자열입니다. |
No | |
| model | string | 응답을 생성하는 데 사용되는 모델. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자로, OpenAI가 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움을 줍니다. . |
No |
createResponse
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | array | {"$ref": "#/components/schemas/includable/description"} | No | |
| input | 문자열 또는 배열 | 모델에 입력되는 텍스트, 이미지 또는 파일 입력을 사용하여 응답을 생성하는 것. | Yes | |
| instructions | string | 모델의 컨텍스트에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 첫 번째 항목으로 삽입합니다. 와 함께 previous_response_id사용할 때, 이전 응답의 명령은 다음 응답으로 이어지지 않습니다. 이로 인해 새로운 답변에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 쉽게 교체할 수 있습니다. |
No | |
| max_output_tokens | integer | 응답을 위해 생성될 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적 출력 토큰과 추론 토큰을 포함합니다. |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | 모델이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있도록 허용할지 여부. |
No | True |
| previous_response_id | string | 모델에 대한 이전 응답의 고유 ID. 이를 활용해 다중 턴 대화를 만들어 보세요. | No | |
| reasoning | Reasoning | 추론 모델을 위한 구성 옵션. | No | |
| store | boolean | 생성된 모델 응답을 API를 통해 나중에 검색할 수 있도록 저장할지 여부. |
No | True |
| stream | boolean | true로 설정하면, 모델 응답 데이터는 서버 전송 이벤트를 통해 생성되는 대로 클라이언트로 스트리밍됩니다. | No | False |
| text | object | 모델에서 텍스트 응답을 위한 구성 옵션. 일반 텍스트일 수도 있고 구조화된 JSON 데이터일 수도 있습니다. Learn more: - 텍스트 입력 및 출력 - 구조화된 출력 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다. 구성하면 { "type": "json_schema" } 구조화된 출력(Structured Outputs)이 활성화되어 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장합니다. 기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.GPT-4o 및 최신 모델에는 권장하지 않습니다: 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 모드임을 보장하는 이전 JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정입니다. 이 기능을 지원하는 모델에서는 사용하는 json_schema 것이 선호됩니다. |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 또는 ToolChoiceTypes 또는 ToolChoiceFunction | 모델이 응답을 생성할 때 사용할 도구를 어떻게 선택해야 하는지. 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법은 매개변수를 tools 참조하세요. |
No | |
| tools | array | 모델이 응답을 생성할 때 호출할 수 있는 다양한 도구 배열입니다. 어떤 도구를 사용할 수 있을지는 매개변수를 tool_choice 설정해서 지정할 수 있습니다.모델에 제공할 수 있는 두 가지 도구 유형은 다음과 같습니다: - 내장 도구 |
No | |
| truncation | enum | 모델 응답에 사용할 절단 전략. - auto: 이 응답과 이전 응답의 맥락이 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 초과하면, 모델은 다음 대화 중간에 입력 항목을 넣어 맥락 창에 맞추기 위해 응답합니다. - disabled (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 초과하면 요청이 400 오류로 실패합니다.가능한 값들: auto, disabled |
No |
DoubleClick
더블 클릭 동작.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 더블 클릭 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 double_click설정됩니다.가능한 값: double_click |
Yes | |
| x | integer | 더블 클릭이 일어난 X 좌표. |
Yes | |
| y | integer | 더블 클릭이 발생한 y좌표입니다. |
Yes |
Drag
드래그 액션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| path | array | 항력 작용의 경로를 나타내는 좌표 배열입니다. 좌표는 객체 배열로 나타납니다. 예를 들어[{ x: 100, y: 200 }, { x: 200, y: 300 }] |
Yes | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 드래그 작용의 경우, 이 속성은 항상 로 drag설정됩니다.가능한 값: drag |
Yes |
EasyInputMessage
계층 구조 다음 명령을 나타내는 역할이 있는 모델 메시지 입력. 또는 system 역할에 포함된 developer 지시가 해당 역할에 user 주어진 지시보다 우선합니다. 역할을 가진 assistant 메시지는 이전 상호작용에서 모델에 의해 생성된 것으로 추정됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | 문자열 또는 입력 메시지목록 | 응답을 생성하는 데 사용되는 텍스트, 이미지 또는 오디오 입력. 이전 조수들의 답변도 포함할 수 있습니다. |
Yes | |
| role | enum | 메시지 입력의 역할. , userassistant, system, , 중 developer하나 중 하나 .가능한 값들: user, assistant, system, developer |
Yes | |
| type | enum | 메시지 입력의 유형. 항상 그렇습니다.message가능한 값: message |
No |
FileCitation
파일에 대한 인용문.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_id | string | 파일의 ID입니다. |
Yes | |
| index | integer | 파일 목록 내 파일의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 파일 인용문 유형. 항상 그렇습니다.file_citation가능한 값: file_citation |
Yes |
FilePath
파일로 가는 경로.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_id | string | 파일의 ID입니다. |
Yes | |
| index | integer | 파일 목록 내 파일의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 파일 경로의 유형. 항상 그렇습니다.file_path가능한 값: file_path |
Yes |
FileSearchRanker
파일 검색에 사용할 랭커. 지정이 없으면 랭커를 auto 사용합니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 파일 검색에 사용할 랭커. 지정이 없으면 랭커를 auto 사용합니다. |
| Type | string |
| Values | autodefault_2024_08_21 |
FileSearchTool
업로드된 파일에서 관련 콘텐츠를 검색하는 도구입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 비교필터 또는 컴파운드 필터 | 파일 속성을 기반으로 적용하는 필터입니다. | No | |
| max_num_results | integer | 반환해야 할 최대 결과 수. 이 숫자는 1명에서 50명 사이여야 합니다. |
No | |
| ranking_options | object | 검색 순위 옵션. | No | |
| └─ ranker | enum | 파일 검색에 사용할 랭커. 가능한 값들: auto, default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | 파일 검색의 점수 임계값은 0에서 1 사이의 숫자입니다. 1에 가까운 숫자는 가장 관련 있는 결과만 반환하려 하지만, 결과는 적을 수 있습니다. |
No | 0 |
| type | enum | 파일 검색 도구의 유형. 항상 그렇습니다.file_search가능한 값: file_search |
Yes | |
| vector_store_ids | array | 벡터 저장소의 ID를 검색할 수 있습니다. |
Yes |
FileSearchToolCall
파일 검색 도구 호출 결과입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| id | string | 파일 검색 도구의 고유 ID가 호출됩니다. |
Yes | |
| queries | array | 파일을 검색하는 데 사용되는 쿼리들. |
Yes | |
| results | array | 파일 검색 도구 호출 결과. |
No | |
| status | enum | 파일 검색 도구 호출 상태. , in_progresssearching, incomplete , 중 failed하나,가능한 값: in_progress, searching, completed, incomplete, , failed |
Yes | |
| type | enum | 파일 검색 도구 호출의 유형. 항상 그렇습니다.file_search_call가능한 값: file_search_call |
Yes |
FunctionTool
모델이 선택할 수 있는 함수를 자신의 코드로 정의합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 기능에 대한 설명입니다. 모델이 함수를 호출할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. |
No | |
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. |
Yes | |
| parameters | object | 함수의 매개변수를 설명하는 JSON 스키마 객체입니다. |
Yes | |
| strict | boolean | 엄격한 매개변수 검증을 강제할지 여부. 기본값입니다 true. |
Yes | |
| type | enum | 함수 도구의 종류. 항상 그렇습니다.function가능한 값: function |
Yes |
FunctionToolCall
함수를 실행하기 위한 툴 호출입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | string | 함수에 전달할 인수의 JSON 문자열입니다. |
Yes | |
| call_id | string | 모델이 생성하는 함수 도구 호출의 고유 ID. |
Yes | |
| id | string | 함수 도구 호출의 고유 ID. |
Yes | |
| name | string | 실행할 함수의 이름. |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 함수 도구 호출의 유형. 항상 그렇습니다.function_call가능한 값: function_call |
Yes |
FunctionToolCallOutput
함수 도구 호출의 출력입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| call_id | string | 모델이 생성하는 함수 도구 호출의 고유 ID. |
Yes | |
| id | string | 함수 도구의 고유한 ID가 출력을 호출합니다. 이 항목이 API를 통해 반환될 때 채워집니다. |
No | |
| output | string | 함수 도구 호출의 출력이 담긴 JSON 문자열입니다. |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 함수 도구 호출 출력의 타입. 항상 그렇습니다.function_call_output가능한 값: function_call_output |
Yes |
FunctionToolCallOutputResource
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| call_id | string | 모델이 생성하는 함수 도구 호출의 고유 ID. |
Yes | |
| id | string | 함수 호출 도구 출력의 고유 ID. |
Yes | |
| output | string | 함수 도구 호출의 출력이 담긴 JSON 문자열입니다. |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 함수 도구 호출 출력의 타입. 항상 그렇습니다.function_call_output가능한 값: function_call_output |
Yes |
includable
모델 응답에 포함할 추가 출력 데이터를 지정하세요. 현재 지원되는 값은 다음과 같습니다:
-
file_search_call.results: 파일 검색 도구 호출의 검색 결과를 포함하세요. -
message.input_image.image_url: 입력 메시지에서 이미지 URL을 포함하세요. -
computer_call_output.output.image_url: 컴퓨터 호출 출력에서 이미지 URL을 포함하세요.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 모델 응답에 포함할 추가 출력 데이터를 지정하세요. 현재 지원되는 값은 다음과 같습니다: - file_search_call.results: 파일 검색 도구 호출의 검색 결과를 포함하세요.- message.input_image.image_url: 입력 메시지에서 이미지 URL을 포함하세요.- computer_call_output.output.image_url: 컴퓨터 호출 출력에서 이미지 URL을 포함하세요. |
| Type | string |
| Values | file_search_call.resultsmessage.input_image.image_urlcomputer_call_output.output.image_url |
InputAudio
모델에 오디오 입력을 넣는 것.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | string | Base64로 인코딩된 오디오 데이터. |
Yes | |
| format | enum | 오디오 데이터의 형식. 현재 지원되는 형식은 mp3 와 wav입니다.가능한 값들: mp3, wav |
Yes | |
| type | enum | 입력 항목의 종류. 항상 그렇습니다.input_audio가능한 값: input_audio |
Yes |
InputContent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
InputFile
모델에 대한 파일 입력.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_data | string | 모델에 전송할 파일의 내용입니다. |
No | |
| file_id | string | 모델에 보낼 파일의 ID입니다. |
No | |
| filename | string | 모델에 보낼 파일 이름입니다. |
No | |
| type | enum | 입력 항목의 종류. 항상 그렇습니다.input_file가능한 값: input_file |
Yes |
InputImage
모델에 대한 이미지 입력.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| detail | enum | 모델에 보낼 이미지의 세부 수준입니다. , highlow, , 중 auto하나 중 하나. 기본값은 auto입니다.가능한 값들: high, low, auto |
Yes | |
| file_id | string | 모델에 보낼 파일의 ID입니다. |
No | |
| image_url | string | 모델에 보낼 이미지의 URL입니다. 데이터 URL에 포함된 완전 정식 URL 또는 base64로 인코딩된 이미지. |
No | |
| type | enum | 입력 항목의 종류. 항상 그렇습니다.input_image가능한 값: input_image |
Yes |
InputItem
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
InputMessage
계층 구조 다음 명령을 나타내는 역할이 있는 모델 메시지 입력. 또는 system 역할에 포함된 developer 지시가 해당 역할에 user 주어진 지시보다 우선합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | InputMessageContentList | 모델에 입력되는 하나 이상의 항목 목록으로, 서로 다른 내용을 포함합니다 types. |
Yes | |
| role | enum | 메시지 입력의 역할. , usersystem, , 중 developer하나 중 하나.가능한 값들: user, system, developer |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 메시지 입력의 유형. 항상 로 message설정해 주세요.가능한 값: message |
No |
InputMessageContentList
모델에 입력되는 하나 이상의 항목 목록으로, 다양한 콘텐츠 유형을 포함합니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
InputMessageResource
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | InputMessageContentList | 모델에 입력되는 하나 이상의 항목 목록으로, 서로 다른 내용을 포함합니다 types. |
Yes | |
| id | string | 메시지 입력의 고유 ID. |
Yes | |
| role | enum | 메시지 입력의 역할. , usersystem, , 중 developer하나 중 하나.가능한 값들: user, system, developer |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 메시지 입력의 유형. 항상 로 message설정해 주세요.가능한 값: message |
No |
InputText
모델에 입력하는 텍스트.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | string | 모델에 입력하는 텍스트. |
Yes | |
| type | enum | 입력 항목의 종류. 항상 그렇습니다.input_text가능한 값: input_text |
Yes |
Item
응답을 생성하는 데 사용되는 콘텐츠 항목.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
- InputMessage
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutput
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutput
- ReasoningItem
ItemReference
참조할 항목의 내부 식별자입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| id | string | 참조할 아이템의 ID입니다. |
Yes | |
| type | enum | 참고할 아이템 종류. 항상 그렇습니다.item_reference가능한 값: item_reference |
Yes |
ItemResource
응답을 생성하는 데 사용되는 콘텐츠 항목.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
- InputMessageResource
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutputResource
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutputResource
KeyPress
모델이 수행하고자 하는 여러 키 입력의 집합입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| keys | array | 모델이 누르기를 요청하는 키 조합입니다. 이는 각 키를 나타내는 문자열 배열입니다. |
Yes | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 키 입력 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 keypress설정됩니다.가능한 값: keypress |
Yes |
Metadata
객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다.
키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 512자 길이의 문자열입니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
ModelResponseProperties
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| metadata | Metadata | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 512자 길이의 문자열입니다. |
No | |
| model | string | 응답을 생성하는 데 사용되는 모델. | No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
No | 1 |
| user | string | 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자로, OpenAI가 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움을 줍니다. . |
No |
Move
마우스 이동 행동.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 이동 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 move설정됩니다.가능한 값: move |
Yes | |
| x | integer | 이동할 x좌표. |
Yes | |
| y | integer | 이동할 y좌표. |
Yes |
OutputAudio
모델에서 나오는 오디오 출력입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | string | 모델에서 가져온 Base64 인코딩 오디오 데이터. |
Yes | |
| transcript | string | 모델에서 나온 오디오 데이터의 전사본입니다. |
Yes | |
| type | enum | 출력 오디오의 종류. 항상 그렇습니다.output_audio가능한 값: output_audio |
Yes |
OutputContent
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
OutputItem
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| action | ComputerAction | Yes | ||
| arguments | string | 함수에 전달할 인수의 JSON 문자열입니다. |
Yes | |
| call_id | string | 툴 호출에 응답할 때 사용되는 식별자입니다. |
Yes | |
| content | array | 텍스트 내용 추론. |
Yes | |
| id | string | 추론 내용의 고유 식별자. |
Yes | |
| name | string | 실행할 함수의 이름. |
Yes | |
| pending_safety_checks | array | 컴퓨터 통화를 위한 대기 중인 안전 점검. |
Yes | |
| queries | array | 파일을 검색하는 데 사용되는 쿼리들. |
Yes | |
| results | array | 파일 검색 도구 호출 결과. |
No | |
| role | enum | 출력 메시지의 역할. 항상 그렇습니다.assistant가능한 값: assistant |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
Yes | |
| type | enum | 물건의 종류. 항상 그렇습니다.reasoning가능한 값: reasoning |
Yes |
OutputMessage
모델에서 나오는 출력 메시지입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | array | 출력 메시지의 내용입니다. |
Yes | |
| id | string | 출력 메시지의 고유 ID입니다. |
Yes | |
| role | enum | 출력 메시지의 역할. 항상 그렇습니다.assistant가능한 값: assistant |
Yes | |
| status | enum | 메시지 입력 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 입력 항목이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
Yes | |
| type | enum | 출력 메시지의 유형. 항상 그렇습니다.message가능한 값: message |
Yes |
OutputText
모델에서 나오는 텍스트 출력입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| annotations | array | 텍스트 출력의 주석. |
Yes | |
| text | string | 모델에서 출력된 텍스트입니다. |
Yes | |
| type | enum | 출력 텍스트의 유형. 항상 그렇습니다.output_text가능한 값: output_text |
Yes |
RealtimeSessionCreateRequest
실시간 세션 객체 설정.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio_format | enum | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.의 경우 pcm16입력 오디오는 24kHz 샘플링 속도의 16비트 PCM, 단일 채널(모노), 그리고 리틀 엔디언 바이트 순서여야 합니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| input_audio_noise_reduction | object | 입력 오디오 노이즈 감소 설정. 이 기능은 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다.노이즈 감소는 입력 오디오 버퍼에 추가된 오디오가 VAD와 모델로 전송되기 전에 필터링합니다. 오디오 필터링은 입력 오디오의 인식을 개선하여 VD 및 턴 감지 정확도(오탐 감소)와 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 소음 감소 종류.
near_field 헤드폰과 같은 근접 대화용 마이크용이고, far_field 노트북이나 회의실 마이크와 같은 원거리 마이크용입니다.가능한 값들: near_field, far_field |
No | |
| input_audio_transcription | object | 입력 오디오 전사를 위한 설정은 기본적으로 꺼져 있고, 켜지면 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다. 입력 오디오 전사는 모델에 고유적으로 적용되지 않는데, 모델은 오디오를 직접 소비하기 때문입니다. 전사는 전 사 엔드포인트를 비동기적으로 통과하며, 모델이 정확히 들은 내용이 아니라 입력 오디오 콘텐츠의 안내로 취급해야 합니다. 고객은 선택적으로 전사 언어와 프롬프트를 설정할 수 있으며, 이는 전사 서비스에 추가적인 지침을 제공합니다. |
No | |
| └─ language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 (예: en) 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. |
No | |
| └─ model | string | 전사에 사용할 모델, 현재 옵션은 , gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, 입니다whisper-1.gpt-4o-transcribe |
No | |
| └─ prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 에 대해 whisper-1프롬프트는 키워드 목록입니다.모델의 경우 gpt-4o-transcribe , 프롬프트는 자유 텍스트 문자열로, 예를 들어 "expect words related to technology"와 같은 것입니다. |
No | |
| instructions | string | 기본 시스템 명령어(즉, 시스템 메시지)는 모델 호출 앞에 붙었습니다. 이 필드는 고객이 모델을 원하는 응답에 따라 안내할 수 있게 합니다. 모델은 반응 내용과 형식(예: "매우 간결하게 행동하기", "친근하게 행동하기", "좋은 반응의 예시들")과 오디오 행동(예: "빠르게 말하기", "목소리에 감정을 주입하기", "자주 웃음")에 대해 지시할 수 있습니다. 이 지침이 모델이 반드시 따르는 것은 아니지만, 원하는 동작에 대한 지침을 제공합니다. 서버는 이 필드가 설정되지 않았을 때 사용할 기본 명령어를 설정하며, 세션 시작 시 이벤트에서 session.created 볼 수 있습니다. |
No | |
| max_response_output_tokens | 정수 또는 문자열 | 도구 호출을 포함한 단일 조수 응답에 대한 최대 출력 토큰 수. 출력 토큰 inf 수를 제한하거나 주어진 모델에 대해 최대 사용 가능한 토큰을 위해 1부터 4096 사이의 정수를 제공합니다. 기본값은 inf입니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| model | string | 이 세션에서 사용된 배치 이름입니다. |
No | |
| output_audio_format | enum | 출력 오디오 형식입니다. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.에 대해 pcm16출력된 오디오는 24kHz 속도로 샘플링됩니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| temperature | number | 모델의 샘플링 온도는 [0.6, 1.2]로 제한됩니다. 오디오 모델의 경우 최상의 성능을 위해 0.8 온도를 강력히 권장합니다. |
No | 0.8 |
| tool_choice | string | 모델이 도구를 선택하는 방식. 옵션은 auto, , nonerequired, 또는 함수를 지정하는 것입니다. |
No | auto |
| tools | array | 모델이 사용할 수 있는 도구(기능)들. | No | |
| turn_detection | object | 턴 감지 설정, 서버 VAD 또는 의미 VAD 설정. 이 기능을 꺼도록 설정할 null 수 있으며, 이 경우 클라이언트가 수동으로 모델 응답을 트리거해야 합니다.서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. 의미론적 VAD는 더 발전된 기술로, 전환 감지 모델(VAD와 결합)을 사용하여 사용자가 말을 마쳤는지 의미론적으로 추정한 후, 이 확률에 따라 동적으로 타임아웃을 설정합니다. 예를 들어, 사용자의 음성이 점점 흐려 uhhm지면, 모델은 전환 확률이 낮아 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다립니다. 이 방법은 좀 더 자연스러운 대화에 유용할 수 있지만, 지연 시간이 더 길 수 있습니다. |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD 정지 이벤트가 발생했을 때 자동으로 응답을 생성할지 여부에 대해서요. |
No | True |
| └─ eagerness | enum | 모드에만 semantic_vad 사용됩니다. 모델의 반응 열의.
low 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다릴 것이며, high 더 빠르게 반응할 것입니다.
auto 는 기본값이며 와 동등 medium합니다.가능한 값들: low, medium, high, auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD 시작 이벤트가 발생하면 진행 중인 응답을 자동으로 중단하여 기본 대화(즉 conversation , ) auto로 출력할지 여부에 관한 것입니다. |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 회전 감지 유형입니다. 가능한 값들: server_vad, semantic_vad |
No | |
| voice | VoiceIdsShared | No |
RealtimeSessionCreateResponse
일시적인 키가 포함된 새로운 실시간 세션 구성입니다. 키의 기본 TTL은 1분입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| client_secret | object | API에서 반환되는 임시 키. | Yes | |
| └─ expires_at | integer | 토큰 만료 시점을 위한 타임스탬프. 현재 모든 토큰은 1분 후에 만료됩니다. |
No | |
| └─ value | string | 클라이언트 환경에서 실시간 API와의 연결을 인증하는 데 사용할 수 있는 임시 키입니다. 표준 API 토큰 대신 클라이언트 측 환경에서 사용하는 것이 좋습니다. API 토큰은 서버 측에서만 사용해야 합니다. |
No | |
| input_audio_format | string | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다. |
No | |
| input_audio_transcription | object | 입력 오디오 전사를 위한 설정은 기본적으로 꺼져 있고, 켜지면 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다. 입력 오디오 전사는 모델에 고유적으로 적용되지 않는데, 모델은 오디오를 직접 소비하기 때문입니다. 전사는 Whisper를 비동기적으로 진행하며, 모델이 이해하는 표현이 아니라 대략적인 안내로 취급해야 합니다. |
No | |
| └─ model | string | 전사에 사용할 모델이 whisper-1 현재 지원되는 유일한 모델입니다. |
No | |
| instructions | string | 기본 시스템 명령어(즉, 시스템 메시지)는 모델 호출 앞에 붙었습니다. 이 필드는 고객이 모델을 원하는 응답에 따라 안내할 수 있게 합니다. 모델은 반응 내용과 형식(예: "매우 간결하게 하라", "친근하게 행동하기", "좋은 반응 예시들")과 오디오 행동(예: "빠르게 말하기", "목소리에 감정을 주입하기", "자주 웃음")에 대해 지시할 수 있습니다. 이 지침이 모델이 반드시 따르는 것은 아니지만, 원하는 동작에 대한 지침을 제공합니다. 서버는 이 필드가 설정되지 않았을 때 사용할 기본 명령어를 설정하며, 세션 시작 시 이벤트에서 session.created 볼 수 있습니다. |
No | |
| max_response_output_tokens | 정수 또는 문자열 | 도구 호출을 포함한 단일 조수 응답에 대한 최대 출력 토큰 수. 출력 토큰 inf 수를 제한하거나 주어진 모델에 대해 최대 사용 가능한 토큰을 위해 1부터 4096 사이의 정수를 제공합니다. 기본값은 inf입니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| output_audio_format | string | 출력 오디오 형식입니다. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다. |
No | |
| temperature | number | 모델의 샘플링 온도는 [0.6, 1.2]로 제한됩니다. 기본값은 0.8입니다. |
No | |
| tool_choice | string | 모델이 도구를 선택하는 방식. 옵션은 auto, , nonerequired, 또는 함수를 지정하는 것입니다. |
No | |
| tools | array | 모델이 사용할 수 있는 도구(기능)들. | No | |
| turn_detection | object | 회전 감지 설정. 를 꺼도록 설정할 null 수 있습니다. 서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. |
No | |
| └─ prefix_padding_ms | integer | VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | string | 회전 감지 방식은 현재 지원만 server_vad 가능합니다. |
No | |
| voice | VoiceIdsShared | No |
RealtimeTranscriptionSessionCreateRequest
실시간 전사 세션 객체 구성.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | array | 전사에 포함할 항목 집합. 현재 이용 가능한 항목은 다음과 같습니다: - item.input_audio_transcription.logprobs |
No | |
| input_audio_format | enum | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다.의 경우 pcm16입력 오디오는 24kHz 샘플링 속도의 16비트 PCM, 단일 채널(모노), 그리고 리틀 엔디언 바이트 순서여야 합니다.가능한 값들: pcm16, g711_ulaw, g711_alaw |
No | |
| input_audio_noise_reduction | object | 입력 오디오 노이즈 감소 설정. 이 기능은 꺼짐으로 설정할 null 수 있습니다.노이즈 감소는 입력 오디오 버퍼에 추가된 오디오가 VAD와 모델로 전송되기 전에 필터링합니다. 오디오 필터링은 입력 오디오의 인식을 개선하여 VD 및 턴 감지 정확도(오탐 감소)와 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 소음 감소 종류.
near_field 헤드폰과 같은 근접 대화용 마이크용이고, far_field 노트북이나 회의실 마이크와 같은 원거리 마이크용입니다.가능한 값들: near_field, far_field |
No | |
| input_audio_transcription | object | 입력 오디오 전사를 위한 설정. 고객은 선택적으로 전사 언어와 프롬프트를 설정할 수 있으며, 이는 전사 서비스에 추가적인 지침을 제공합니다. |
No | |
| └─ language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 (예: en) 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. |
No | |
| └─ model | enum | 전사에 사용할 모델로는 , 현재 옵션은 gpt-4o-transcribe, gpt-4o-transcribe-diarize, gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, 입니다 whisper-1.가능한 값: gpt-4o-transcribe, gpt-4o-transcribe-diarize, gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, , whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 에 대해 whisper-1프롬프트는 키워드 목록입니다.모델의 경우 gpt-4o-transcribe , 프롬프트는 자유 텍스트 문자열로, 예를 들어 "expect words related to technology"와 같은 것입니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| turn_detection | object | 턴 감지 설정, 서버 VAD 또는 의미 VAD 설정. 이 기능을 꺼도록 설정할 null 수 있으며, 이 경우 클라이언트가 수동으로 모델 응답을 트리거해야 합니다.서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. 의미론적 VAD는 더 발전된 기술로, 전환 감지 모델(VAD와 결합)을 사용하여 사용자가 말을 마쳤는지 의미론적으로 추정한 후, 이 확률에 따라 동적으로 타임아웃을 설정합니다. 예를 들어, 사용자의 음성이 점점 흐려 uhhm지면, 모델은 전환 확률이 낮아 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다립니다. 이 방법은 좀 더 자연스러운 대화에 유용할 수 있지만, 지연 시간이 더 길 수 있습니다. |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD 정지 이벤트가 발생했을 때 자동으로 응답을 생성할지 여부에 대해서요. 전사 세션은 제공되지 않습니다. |
No | True |
| └─ eagerness | enum | 모드에만 semantic_vad 사용됩니다. 모델의 반응 열의.
low 사용자가 계속 말할 때까지 더 오래 기다릴 것이며, high 더 빠르게 반응할 것입니다.
auto 는 기본값이며 와 동등 medium합니다.가능한 값들: low, medium, high, auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD 시작 이벤트가 발생하면 진행 중인 응답을 자동으로 중단하여 기본 대화(즉 conversation , ) auto로 출력할지 여부에 관한 것입니다. 전사 세션은 제공되지 않습니다. |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 모드에만 server_vad 사용됩니다. 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | 모드에만 server_vad 사용됩니다. VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | enum | 회전 감지 유형입니다. 가능한 값들: server_vad, semantic_vad |
No |
RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse
새로운 실시간 전사 세션 구성.
REST API를 통해 서버에서 세션이 생성될 때, 세션 객체에는 임시 키도 포함됩니다. 키의 기본 TTL은 1분입니다. 이 속성은 WebSocket API를 통해 세션이 업데이트될 때는 존재하지 않습니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| client_secret | object | API에서 반환되는 임시 키. 서버에서 REST API를 통해 세션이 생성될 때만 나타납니다. |
Yes | |
| └─ expires_at | integer | 토큰 만료 시점을 위한 타임스탬프. 현재 모든 토큰은 1분 후에 만료됩니다. |
No | |
| └─ value | string | 클라이언트 환경에서 실시간 API와의 연결을 인증하는 데 사용할 수 있는 임시 키입니다. 표준 API 토큰 대신 클라이언트 측 환경에서 사용하는 것이 좋습니다. API 토큰은 서버 측에서만 사용해야 합니다. |
No | |
| input_audio_format | string | 입력 오디오 형식. 옵션은 pcm16, , g711_ulaw또는 g711_alaw입니다. |
No | |
| input_audio_transcription | object | 전사 모델의 구성. |
No | |
| └─ language | string | 입력 오디오의 언어. 입력 언어를 ISO-639-1 (예: en) 형식으로 제공하면 정확도와 지연 시간이 향상됩니다. |
No | |
| └─ model | enum | 전사에 사용할 모델. , gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, 일 수 whisper-1있습니다.가능한 값들: gpt-4o-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe, gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15, whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | string | 모델의 스타일을 안내하거나 이전 오디오 세그먼트를 이어가는 선택적 텍스트. 프롬프트는 오디오 언어와 일치해야 합니다. |
No | |
| modalities | 모델이 반응할 수 있는 모달리티의 집합. 오디오를 비활성화하려면 ["text"]로 설정하세요. |
No | ||
| turn_detection | object | 회전 감지 설정. 를 꺼도록 설정할 null 수 있습니다. 서버 VAD는 모델이 음성 볼륨에 따라 음성 시작과 종료를 감지하고 사용자 음성 끝에 응답한다는 의미입니다. |
No | |
| └─ prefix_padding_ms | integer | VAD가 음성 인식을 하기 전에 포함해야 할 오디오 양(밀리초 단위). 기본값은 300ms입니다. |
No | |
| └─ silence_duration_ms | integer | 말이 끊겼음을 감지하는 침묵 지속 시간(밀리초 단위). 기본값은 500ms입니다. 값이 짧을수록 모델이 더 빠르게 반응하지만, 사용자의 짧은 멈춤에도 개입할 수 있습니다. |
No | |
| └─ threshold | number | VAD의 활성화 임계값(0.0에서 1.0)은 기본값이 0.5입니다. 임계값이 높으면 모델을 활성화하려면 더 큰 소리의 오디오가 필요하며, 따라서 소음이 많은 환경에서 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. |
No | |
| └─ type | string | 회전 감지 방식은 현재 지원만 server_vad 가능합니다. |
No |
Reasoning
추론 모델을 위한 구성 옵션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| effort | ReasoningEffort | 추론 모델에 대한 추론 노력을 제한합니다. 현재 지원되는 값은 low, , medium그리고 high입니다. 추론 노력을 줄이면 응답 속도가 빨라지고 추론에 사용되는 토큰 수가 줄어듭니다. |
Yes | medium |
| summary | enum | 모델이 수행하는 추론의 요약입니다. 이는 디버깅과 모델의 추론 과정을 이해하는 데 유용할 수 있습니다. 또는 중 하나 concisedetailed.가능한 값들: concise, detailed |
No |
ReasoningItem
추론 모델이 응답을 생성할 때 사용하는 사고 연쇄에 대한 설명입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content | array | 텍스트 내용 추론. |
Yes | |
| id | string | 추론 내용의 고유 식별자. |
Yes | |
| status | enum | 아이템의 상태. , in_progresscompleted, , 중 incomplete하나 중 하나. API를 통해 아이템이 반환될 때 채워집니다.가능한 값들: in_progress, completed, incomplete |
No | |
| type | enum | 물건의 종류. 항상 그렇습니다.reasoning가능한 값: reasoning |
Yes |
Refusal
모델의 거절.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| refusal | string | 모델의 거부 설명. |
Yes | |
| type | enum | 거절의 종류. 항상 그렇습니다.refusal가능한 값: refusal |
Yes |
response
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | number | 이 응답이 생성된 시점의 유닉스 타임스탬프(초 단위)입니다. |
Yes | |
| error | ResponseError | 모델이 응답을 생성하지 못할 때 반환되는 오류 객체입니다. |
Yes | |
| id | string | 이 응답의 고유 식별자. |
Yes | |
| incomplete_details | object | 답변이 불완전한 이유에 대한 자세한 내용입니다. |
Yes | |
| └─ reason | enum | 답변이 불완전한 이유는 다음과 같습니다. 가능한 값들: max_output_tokens, content_filter |
No | |
| instructions | string | 모델의 컨텍스트에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 첫 번째 항목으로 삽입합니다. 와 함께 previous_response_id사용할 때, 이전 응답의 명령은 다음 응답으로 이어지지 않습니다. 이로 인해 새로운 답변에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 쉽게 교체할 수 있습니다. |
Yes | |
| max_output_tokens | integer | 응답을 위해 생성될 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적인 출력 토큰과 대화 상태를 포함합니다. |
No | |
| metadata | Metadata | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 512자 길이의 문자열입니다. |
Yes | |
| model | string | 응답을 생성하는 데 사용되는 모델. | Yes | |
| object | enum | 이 리소스의 객체 타입은 항상 로 response설정되어 있습니다.가능한 값: response |
Yes | |
| output | array | 모델이 생성하는 콘텐츠 항목들의 배열입니다. - 배열에서 output 항목의 길이와 순서는 모델의 응답에 따라 달라집니다.- 배열의 output 첫 번째 항목에 접근해 모델이 생성한 콘텐츠가 담긴 메시지라고 assistant 가정하기보다는, SDK에서 지원되는 속성 사용을 output_text 고려할 수 있습니다. |
Yes | |
| output_text | string | SDK 전용 편의 속성으로, 배열 내 output 모든 output_text 항목에서 집계된 텍스트 출력이 포함되어 있습니다. Python 및 JavaScript SDK에서 지원됩니다. |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | 모델이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있도록 허용할지 여부. |
Yes | True |
| previous_response_id | string | 모델에 대한 이전 응답의 고유 ID. 이를 활용해 다중 턴 대화를 만들어 보세요. | No | |
| reasoning | Reasoning | 추론 모델을 위한 구성 옵션. |
No | |
| status | enum | 응답 생성의 상태. , completedfailed, in_progress, , 중 incomplete하나 중 하나 .가능한 값들: completed, failed, in_progress, incomplete |
No | |
| temperature | number | 샘플링 온도는 0에서 2 사이로 사용해야 합니다. 0.8처럼 높은 값은 출력이 더 무작위적이고, 0.2처럼 낮은 값은 더 집중되고 결정론적으로 만듭니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 top_p 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
Yes | 1 |
| text | object | 모델에서 텍스트 응답을 위한 구성 옵션. 일반 텍스트일 수도 있고 구조화된 JSON 데이터일 수도 있습니다. Learn more: - 텍스트 입력 및 출력 - 구조화된 출력 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다. 구성하면 { "type": "json_schema" } 구조화된 출력(Structured Outputs)이 활성화되어 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장합니다. 기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.GPT-4o 및 최신 모델에는 권장하지 않습니다: 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 모드임을 보장하는 이전 JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정입니다. 이 기능을 지원하는 모델에서는 사용하는 json_schema 것이 선호됩니다. |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 또는 ToolChoiceTypes 또는 ToolChoiceFunction | 모델이 응답을 생성할 때 사용할 도구를 어떻게 선택해야 하는지. 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법은 매개변수를 tools 참조하세요. |
Yes | |
| tools | array | 모델이 응답을 생성할 때 호출할 수 있는 다양한 도구 배열입니다. 어떤 도구를 사용할 수 있을지는 매개변수를 tool_choice 설정해서 지정할 수 있습니다.모델에 제공할 수 있는 두 가지 도구 유형은 다음과 같습니다: - 내장 도구 |
Yes | |
| top_p | number | 온도에 따른 샘플링의 대안인 핵 샘플링으로, 모델이 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 경우top_p. 따라서 0.1은 상위 10개의% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려된다는 뜻입니다. 일반적으로 이 부분을 변경하거나 temperature 둘 다 바꾸는 것을 권장하지 않습니다. |
Yes | 1 |
| truncation | enum | 모델 응답에 사용할 절단 전략. - auto: 이 응답과 이전 응답의 맥락이 모델의 맥락 창 크기를 초과하면, 모델은 대화 중간에 입력 항목을 빼서 응답을 문맥 창에 맞추기 위해 응답을 잘라냅니다. - disabled (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 초과하면 요청이 400 오류로 실패합니다.가능한 값들: auto, disabled |
No | |
| usage | ResponseUsage | 입력 토큰, 출력 토큰, 출력 토큰 내역, 총 사용 토큰 수를 포함한 토큰 사용 세부사항을 나타냅니다. |
No | |
| user | string | 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자로, OpenAI가 남용을 모니터링하고 탐지하는 데 도움을 줍니다. . |
No |
ResponseAudioDeltaEvent
부분적인 오디오 응답이 있을 때 발생한다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | string | Base64로 인코딩된 응답 오디오 바이트 조각입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.audio.delta가능한 값: response.audio.delta |
Yes |
ResponseAudioDoneEvent
오디오 응답이 완료되면 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.audio.done가능한 값: response.audio.done |
Yes |
ResponseAudioTranscriptDeltaEvent
오디오 일부가 전사된 경우 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | string | 오디오 응답의 부분 대본입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.audio.transcript.delta가능한 값: response.audio.transcript.delta |
Yes |
ResponseAudioTranscriptDoneEvent
전체 오디오 대본이 완성되면 발신됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.audio.transcript.done가능한 값: response.audio.transcript.done |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCodeDeltaEvent
코드 인터프리터가 부분적인 코드 스니펫을 추가할 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | string | 코드 인터프리터가 추가한 부분적인 코드 스니펫. |
Yes | |
| output_index | integer | 코드 인터프리터가 호출하는 출력 항목의 인덱스가 진행 중입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.code_interpreter_call.code.delta가능한 값: response.code_interpreter_call.code.delta |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCodeDoneEvent
코드 스니펫 출력이 코드 인터프리터에 의해 최종 확정될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | string | 코드 인터프리터가 출력한 최종 코드 스니펫. |
Yes | |
| output_index | integer | 코드 인터프리터가 호출하는 출력 항목의 인덱스가 진행 중입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.code_interpreter_call.code.done가능한 값: response.code_interpreter_call.code.done |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCompletedEvent
코드 인터프리터 호출이 완료되면 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter_call | CodeInterpreterToolCall | 코드를 실행하기 위한 툴 호출입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 코드 인터프리터가 호출하는 출력 항목의 인덱스가 진행 중입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.code_interpreter_call.completed가능한 값: response.code_interpreter_call.completed |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallInProgressEvent
코드 인터프리터 호출이 진행 중일 때 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter_call | CodeInterpreterToolCall | 코드를 실행하기 위한 툴 호출입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 코드 인터프리터가 호출하는 출력 항목의 인덱스가 진행 중입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.code_interpreter_call.in_progress가능한 값: response.code_interpreter_call.in_progress |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallInterpretingEvent
코드 인터프리터가 코드 스니펫을 능동적으로 해석할 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter_call | CodeInterpreterToolCall | 코드를 실행하기 위한 툴 호출입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 코드 인터프리터가 호출하는 출력 항목의 인덱스가 진행 중입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.code_interpreter_call.interpreting가능한 값: response.code_interpreter_call.interpreting |
Yes |
ResponseCompletedEvent
모델 응답이 완료되면 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.completed가능한 값: response.completed |
Yes |
ResponseContentPartAddedEvent
새로운 콘텐츠 파트가 추가될 때 발산됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 추가된 콘텐츠 부분의 색인입니다. |
Yes | |
| item_id | string | 콘텐츠 부분이 추가된 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 콘텐츠 부분이 추가된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| part | OutputContent | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.content_part.added가능한 값: response.content_part.added |
Yes |
ResponseContentPartDoneEvent
내용 부분이 완료될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 콘텐츠 부분의 색인이 작성되었습니다. |
Yes | |
| item_id | string | 콘텐츠 부분이 추가된 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 콘텐츠 부분이 추가된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| part | OutputContent | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.content_part.done가능한 값: response.content_part.done |
Yes |
ResponseCreatedEvent
응답이 생성될 때 발생하는 이벤트입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.created가능한 값: response.created |
Yes |
ResponseError
모델이 응답을 생성하지 못할 때 반환되는 오류 객체입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | ResponseErrorCode | 응답의 오류 코드입니다. |
Yes | |
| message | string | 오류가 인간이 읽을 수 있는 설명입니다. |
Yes |
ResponseErrorCode
응답의 오류 코드입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 응답의 오류 코드입니다. |
| Type | string |
| Values | server_errorrate_limit_exceededinvalid_promptvector_store_timeoutinvalid_imageinvalid_image_formatinvalid_base64_imageinvalid_image_urlimage_too_largeimage_too_smallimage_parse_errorimage_content_policy_violationinvalid_image_modeimage_file_too_largeunsupported_image_media_typeempty_image_filefailed_to_download_imageimage_file_not_found |
ResponseErrorEvent
오류가 발생하면 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code | string | 오류 코드. |
Yes | |
| message | string | 오류 메시지. |
Yes | |
| param | string | 오류 매개변수입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.error가능한 값: error |
Yes |
ResponseFailedEvent
응답이 실패할 때 발생하는 이벤트입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.failed가능한 값: response.failed |
Yes |
ResponseFileSearchCallCompletedEvent
파일 검색 호출이 완료되었을 때 (결과 찾음) 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | string | 파일 검색 호출이 시작되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 파일 검색 호출이 시작되는 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.file_search_call.completed가능한 값: response.file_search_call.completed |
Yes |
ResponseFileSearchCallInProgressEvent
파일 검색 호출이 시작될 때 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | string | 파일 검색 호출이 시작되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 파일 검색 호출이 시작되는 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.file_search_call.in_progress가능한 값: response.file_search_call.in_progress |
Yes |
ResponseFileSearchCallSearchingEvent
파일 검색이 현재 검색 중일 때 생성됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | string | 파일 검색 호출이 시작되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 파일 검색 호출이 검색하는 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.file_search_call.searching가능한 값: response.file_search_call.searching |
Yes |
ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent
부분적인 함수-호출 인수 델타가 있을 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | string | 추가된 함수-호출 인수 델타. |
Yes | |
| item_id | string | 함수-호출 인자의 변수가 추가되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 함수-호출 인자 델타가 추가되는 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.function_call_arguments.delta가능한 값: response.function_call_arguments.delta |
Yes |
ResponseFunctionCallArgumentsDoneEvent
함수-호출 인자가 최종 확정될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | string | 함수-호출 인자입니다. | Yes | |
| item_id | string | 물건의 신분증. | Yes | |
| output_index | integer | 출력 항목의 인덱스입니다. | Yes | |
| type | enum | 가능한 값: response.function_call_arguments.done |
Yes |
ResponseInProgressEvent
응답이 진행 중일 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.in_progress가능한 값: response.in_progress |
Yes |
ResponseIncompleteEvent
응답이 불완전으로 끝났을 때 발생하는 이벤트입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.incomplete가능한 값: response.incomplete |
Yes |
responseItemList
응답 항목 목록입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | 이 응답을 생성하는 데 사용된 항목 목록입니다. | Yes | |
| first_id | string | 목록에서 첫 번째 항목의 ID입니다. | Yes | |
| has_more | boolean | 더 많은 항목이 있는지 여부. | Yes | |
| last_id | string | 목록의 마지막 항목의 ID입니다. | Yes | |
| object | enum | 반환되는 객체의 종류는 반드시 이어야 합니다 list.가능한 값: list |
Yes |
ResponseModalities
모델이 생성하길 원하는 출력 유형들. 대부분의 모델은 기본적으로 텍스트를 생성할 수 있습니다:
["text"]
gpt-4o-audio-preview 이 모델은 오디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델이 텍스트와 오디오 응답을 모두 생성하도록 요청하려면, 다음을 사용할 수 있습니다:
["text", "audio"]
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
ResponseModalitiesTextOnly
모델이 생성하길 원하는 출력 유형들. 대부분의 모델은 기본적으로 텍스트를 생성할 수 있습니다:
["text"]
이 API는 곧 오디오와 이미지 등 다른 출력 방식도 지원할 예정입니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
ResponseOutputItemAddedEvent
새로운 출력 항목이 추가될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item | OutputItem | Yes | ||
| output_index | integer | 추가된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_item.added가능한 값: response.output_item.added |
Yes |
ResponseOutputItemDoneEvent
출력 항목이 완료로 표시될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item | OutputItem | Yes | ||
| output_index | integer | 완료로 표시된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_item.done가능한 값: response.output_item.done |
Yes |
ResponseProperties
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| instructions | string | 모델의 컨텍스트에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 첫 번째 항목으로 삽입합니다. 와 함께 previous_response_id사용할 때, 이전 응답의 명령은 다음 응답으로 이어지지 않습니다. 이로 인해 새로운 답변에서 시스템(또는 개발자) 메시지를 쉽게 교체할 수 있습니다. |
No | |
| max_output_tokens | integer | 응답을 위해 생성될 수 있는 토큰 수의 상한선으로, 가시적인 출력 토큰과 대화 상태를 포함합니다. |
No | |
| previous_response_id | string | 모델에 대한 이전 응답의 고유 ID. 이를 활용해 다중 턴 대화를 만들어 보세요. | No | |
| reasoning | Reasoning | 추론 모델을 위한 구성 옵션. |
No | |
| text | object | 모델에서 텍스트 응답을 위한 구성 옵션. 일반 텍스트일 수도 있고 구조화된 JSON 데이터일 수도 있습니다. Learn more: - 텍스트 입력 및 출력 - 구조화된 출력 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | 모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다. 구성하면 { "type": "json_schema" } 구조화된 출력(Structured Outputs)이 활성화되어 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장합니다. 기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.GPT-4o 및 최신 모델에는 권장하지 않습니다: 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 모드임을 보장하는 이전 JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정입니다. 이 기능을 지원하는 모델에서는 사용하는 json_schema 것이 선호됩니다. |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 또는 ToolChoiceTypes 또는 ToolChoiceFunction | 모델이 응답을 생성할 때 사용할 도구를 어떻게 선택해야 하는지. 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법은 매개변수를 tools 참조하세요. |
No | |
| tools | array | 모델이 응답을 생성할 때 호출할 수 있는 다양한 도구 배열입니다. 어떤 도구를 사용할 수 있을지는 매개변수를 tool_choice 설정해서 지정할 수 있습니다.모델에 제공할 수 있는 두 가지 도구 유형은 다음과 같습니다: - 내장 도구 |
No | |
| truncation | enum | 모델 응답에 사용할 절단 전략. - auto: 이 응답과 이전 응답의 맥락이 모델의 맥락 창 크기를 초과하면, 모델은 대화 중간에 입력 항목을 빼서 응답을 문맥 창에 맞추기 위해 응답을 잘라냅니다. - disabled (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 윈도우 크기를 초과하면 요청이 400 오류로 실패합니다.가능한 값들: auto, disabled |
No |
ResponseRefusalDeltaEvent
부분적인 거부 문자가 있을 때 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 거절 텍스트가 추가되는 내용 부분의 색인입니다. |
Yes | |
| delta | string | 추가된 거절 문구. |
Yes | |
| item_id | string | 거절 텍스트가 추가되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 거부 텍스트가 추가되는 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.refusal.delta가능한 값: response.refusal.delta |
Yes |
ResponseRefusalDoneEvent
거절 문구가 최종 확정될 때 발송됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 거절 문구가 최종 확정된 내용 부분의 색인입니다. |
Yes | |
| item_id | string | 거부 문구가 최종 확정되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 거부 문구가 최종 확정된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| refusal | string | 최종 확정된 거절 문구. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.refusal.done가능한 값: response.refusal.done |
Yes |
responseStreamEvent
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| annotation | Annotation | Yes | ||
| annotation_index | integer | 추가된 주석의 인덱스입니다. |
Yes | |
| arguments | string | 함수-호출 인자입니다. | Yes | |
| code | string | 오류 코드. |
Yes | |
| code_interpreter_call | CodeInterpreterToolCall | 코드를 실행하기 위한 툴 호출입니다. |
Yes | |
| content_index | integer | 내용 색인은 텍스트 내용이 최종 확정된 부분입니다. |
Yes | |
| delta | string | 추가된 텍스트 델타. |
Yes | |
| item | OutputItem | 완료로 표시된 출력 항목. |
Yes | |
| item_id | string | 텍스트 내용이 최종 확정되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| message | string | 오류 메시지. |
Yes | |
| output_index | integer | 텍스트 내용이 최종 확정된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| param | string | 오류 매개변수입니다. |
Yes | |
| part | OutputContent | 완성된 콘텐츠 부분. |
Yes | |
| refusal | string | 최종 확정된 거절 문구. |
Yes | |
| response | response | 불완전한 답변. |
Yes | |
| text | string | 최종 확정된 텍스트 내용입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_text.done가능한 값: response.output_text.done |
Yes |
ResponseTextAnnotationDeltaEvent
텍스트 주석이 추가될 때 출력됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| annotation | Annotation | Yes | ||
| annotation_index | integer | 추가된 주석의 인덱스입니다. |
Yes | |
| content_index | integer | 텍스트 주석이 추가된 내용 부분의 색인입니다. |
Yes | |
| item_id | string | 텍스트 주석이 추가된 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 텍스트 주석이 추가된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_text.annotation.added가능한 값: response.output_text.annotation.added |
Yes |
ResponseTextDeltaEvent
추가 텍스트 델타가 있을 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 텍스트 델타가 추가된 콘텐츠 부분의 인덱스입니다. |
Yes | |
| delta | string | 추가된 텍스트 델타. |
Yes | |
| item_id | string | 텍스트 델타가 추가된 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 텍스트 델타가 추가된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_text.delta가능한 값: response.output_text.delta |
Yes |
ResponseTextDoneEvent
텍스트 내용이 최종 확정될 때 방출됩니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | integer | 내용 색인은 텍스트 내용이 최종 확정된 부분입니다. |
Yes | |
| item_id | string | 텍스트 내용이 최종 확정되는 출력 항목의 ID입니다. |
Yes | |
| output_index | integer | 텍스트 내용이 최종 확정된 출력 항목의 인덱스입니다. |
Yes | |
| text | string | 최종 확정된 텍스트 내용입니다. |
Yes | |
| type | enum | 행사의 종류. 항상 그렇습니다.response.output_text.done가능한 값: response.output_text.done |
Yes |
ResponseUsage
입력 토큰, 출력 토큰, 출력 토큰 내역, 총 사용 토큰 수를 포함한 토큰 사용 세부사항을 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_tokens | integer | 입력 토큰의 수. | Yes | |
| output_tokens | integer | 출력 토큰의 수. | Yes | |
| output_tokens_details | object | 출력 토큰의 상세 분류입니다. | Yes | |
| └─ reasoning_tokens | integer | 추론 토큰의 수. | No | |
| total_tokens | integer | 총 사용된 토큰 수. | Yes |
Screenshot
스크린샷 행동.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 스크린샷 행동의 경우, 이 속성은 항상 로 screenshot설정됩니다.가능한 값: screenshot |
Yes |
Scroll
스크롤 액션.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| scroll_x | integer | 가로 스크롤 거리. |
Yes | |
| scroll_y | integer | 수직 스크롤 거리입니다. |
Yes | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 스크롤 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 scroll설정됩니다.가능한 값: scroll |
Yes | |
| x | integer | 두루마리가 일어난 X 좌표. |
Yes | |
| y | integer | 두루마리가 발생한 y좌표. |
Yes |
StopConfiguration
최대 4개의 시퀀스에서 API가 추가 토큰 생성을 멈춥니다. 반환된 텍스트에는 정지 시퀀스가 포함되지 않습니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
TextResponseFormatConfiguration
모델이 출력해야 할 형식을 지정하는 객체입니다.
구성은 { "type": "json_schema" } 구조화된 출력(Structured Outputs)을 활성화하여 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 보장합니다.
기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.
GPT-4o 및 최신 모델에는 권장하지 않습니다:
모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON 모드임을 보장하는 이전 JSON 모드를 활성화하는 { "type": "json_object" } 설정입니다. 이 기능을 지원하는 모델에서는 사용하는 json_schema 것이 선호됩니다.
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
TextResponseFormatJsonSchema
JSON 스키마 응답 형식. 구조화된 JSON 응답을 생성하는 데 사용되었습니다. 구조화된 출력에 대해 더 알아보세요.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | string | 응답 형식이 무엇을 위한 것인지에 대한 설명으로, 모델이 그 형식에 어떻게 응답할지 결정하는 데 사용됩니다. |
No | |
| name | string | 응답 형식의 이름입니다. a-z, A-Z, 0-9 또는 밑줄과 대시를 포함해야 하며, 최대 길이는 64개여야 합니다. |
No | |
| schema | ResponseFormatJsonSchemaSchema | 응답 형식의 스키마는 JSON 스키마 객체로 설명됩니다. | Yes | |
| strict | boolean | 출력 생성 시 엄격한 스키마 준수를 활성화할지 여부. true로 설정하면 모델은 필드에서 schema 정의된 정확한 스키마를 항상 따릅니다. 가 가 될 true때 strict 는 JSON 스키마의 일부 부분집합만 지원됩니다. |
No | False |
| type | enum | 정의되는 응답 형식의 유형. 항상 그렇습니다.json_schema가능한 값: json_schema |
Yes |
Tool
이 구성 요소는 다음 중 하나일 수 있습니다:
ToolChoiceFunction
이 옵션을 사용해 모델이 특정 함수를 호출하도록 강제하세요.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| name | string | 호출할 함수의 이름입니다. | Yes | |
| type | enum | 함수 호출의 경우, 타입은 항상 function입니다.가능한 값: function |
Yes |
ToolChoiceOptions
모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.
none 즉, 모델은 어떤 도구를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.
auto 즉, 모델은 메시지를 생성하거나 하나 이상의 도구를 호출할 수 있습니다.
required 즉, 모델이 하나 이상의 도구를 호출해야 한다는 뜻입니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 모델이 호출하는 도구가 어떤 것인지(있다면) 제어합니다.none 즉, 모델은 어떤 도구를 호출하지 않고 메시지를 생성합니다.auto 즉, 모델은 메시지를 생성하거나 하나 이상의 도구를 호출할 수 있습니다.required 즉, 모델이 하나 이상의 도구를 호출해야 한다는 뜻입니다. |
| Type | string |
| Values | noneautorequired |
ToolChoiceTypes
모델이 내장된 도구를 사용해 응답을 생성해야 함을 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 모델이 사용해야 할 호스팅 도구 유형. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - file_search- computer_use_preview가능한 값들: file_search, computer_use_preview |
Yes |
Type
텍스트를 입력하는 동작.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | string | 타이핑할 텍스트. |
Yes | |
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 타입 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 type설정됩니다.가능한 값: type |
Yes |
UpdateVectorStoreFileAttributesRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 길이가 512자, 불리언 또는 숫자인 문자열입니다. |
Yes |
UrlCitation
모델 응답을 생성하는 데 사용되는 웹 자원에 대한 인용문입니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | integer | 메시지 내 URL 인용의 마지막 문자 인덱스입니다. |
Yes | |
| start_index | integer | 메시지 내 URL 인용의 첫 문자 인덱스입니다. |
Yes | |
| title | string | 웹 리소스의 제목입니다. |
Yes | |
| type | enum | URL 인용의 유형. 항상 그렇습니다.url_citation가능한 값: url_citation |
Yes | |
| url | string | 웹 리소스의 URL. |
Yes |
VectorStoreFileAttributes
객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 길이가 512자, 불리언 또는 숫자인 문자열입니다.
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
VectorStoreFileContentResponse
벡터 스토어 파일의 파싱된 내용을 나타냅니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | 파일의 내용을 파싱했습니다. | Yes | |
| has_more | boolean | 더 많은 콘텐츠 페이지가 있는지 표시합니다. | Yes | |
| next_page | string | 다음 페이지에 쓸 토큰이 있다면. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 vector_store.file_content.page가능한 값: vector_store.file_content.page |
Yes |
VectorStoreSearchRequest
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 비교필터 또는 컴파운드 필터 | 파일 속성을 기반으로 적용하는 필터입니다. | No | |
| max_num_results | integer | 반환해야 할 최대 결과 수. 이 숫자는 1명에서 50명 사이여야 합니다. | No | 10 |
| query | 문자열 또는 배열 | 검색을 위한 쿼리 문자열 | Yes | |
| ranking_options | object | 검색 순위 옵션. | No | |
| └─ ranker | enum | 가능한 값들: auto, default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | No | 0 | |
| rewrite_query | boolean | 벡터 검색을 위한 자연어 쿼리를 다시 작성할지 여부. | No | False |
VectorStoreSearchResultContentObject
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| text | string | 검색 결과로 텍스트 내용이 돌아왔습니다. | Yes | |
| type | enum | 내용의 종류. 가능한 값: text |
Yes |
VectorStoreSearchResultItem
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | 객체에 부착할 수 있는 16개의 키값 쌍 집합입니다. 이는 객체에 대한 추가 정보를 구조화된 형식으로 저장하고, API나 대시보드를 통해 객체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다. 키는 최대 64자 길이의 문자열입니다. 값은 최대 길이가 512자, 불리언 또는 숫자인 문자열입니다. |
Yes | |
| content | array | 파일에서 나온 콘텐츠 조각들. | Yes | |
| file_id | string | 벡터 스토어 파일의 ID입니다. | Yes | |
| filename | string | 벡터 스토어 파일 이름입니다. | Yes | |
| score | number | 결과의 유사도 점수. | Yes |
VectorStoreSearchResultsPage
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | array | 검색 결과 항목 목록. | Yes | |
| has_more | boolean | 더 많은 결과를 가져올 수 있는지 표시합니다. | Yes | |
| next_page | string | 다음 페이지에 쓸 토큰이 있다면. | Yes | |
| object | enum | 객체 유형은 항상 vector_store.search_results.page가능한 값: vector_store.search_results.page |
Yes | |
| search_query | array | Yes |
VoiceIdsShared
이 컴포넌트에 대한 속성이 정의되어 있지 않습니다.
Wait
기다림 행동.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| type | enum | 이벤트 유형을 지정합니다. 대기 동작의 경우, 이 속성은 항상 로 wait설정됩니다.가능한 값: wait |
Yes |
ReasoningEffort
추론 모델에 대한 추론 노력을 제한합니다. 현재 지원되는 값은 low, , medium그리고 high입니다. 추론 노력을 줄이면 응답 속도가 빨라지고 추론에 사용되는 토큰 수가 줄어듭니다.
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 추론 모델에 대한 추론 노력을 제한합니다. 현재 지원되는 값은 low, , medium그리고 high입니다. 추론 노력을 줄이면 응답 속도가 빨라지고 추론에 사용되는 토큰 수가 줄어듭니다. |
| Type | string |
| Default | medium |
| Values | lowmediumhigh |
errorEvent
오류가 발생했을 때 발생합니다. 이는 내부 서버 오류나 타임아웃 때문에 발생할 수 있습니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | error | Yes | ||
| event | string | Yes |
event Enum: ErrorEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| error |
doneEvent
스트림이 끝날 때 발생합니다.
| Name | Type | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| data | string | Yes | ||
| event | string | Yes |
event Enum: DoneEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| done |
data Enum: DoneEventDataEnum
| Value | Description |
|---|---|
| [DONE] |
Next steps
모델에 대해 배우 고, REST API를 활용한 미세 조정도 알아보세요.
OpenAI를 구동하는