cURL / Python / Node.js

모든 공식 OpenAI 라이브러리가 작동합니다; base_url만 변경됩니다. 예제는 gpt-5.6-sol을 사용합니다; Astra 패키지는 gpt-astra를 사용하세요.

Chat Completions

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain closures in JavaScript"}
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://gpt.teamsoclo.site/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain closures in JavaScript"},
    ],
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-xxx",
  baseURL: "https://gpt.teamsoclo.site/v1",
})

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Explain closures in JavaScript" },
  ],
})

console.log(resp.choices[0].message.content)
console.log(resp.usage)

base_url에는 /v1이 포함되어야 하며 /로 끝나면 안 됩니다. 라이브러리가 자체적으로 /chat/completions를 추가합니다.

응답은 OpenAI 스키마를 정확히 따릅니다: id는 chatcmpl-...이고, usage에는 prompt_tokens, completion_tokens 및 completion_tokens_details.reasoning_tokens가 있습니다. 할당량은 정확히 usage.total_tokens로 청구됩니다.

Responses API

Codex와 최신 SDK는 이 프로토콜을 사용합니다. 추론 설정은 reasoning.effort에 있습니다.

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Write a Python function that checks for primes",
    "reasoning": {"effort": "medium"}
  }'

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    input="Write a Python function that checks for primes",
    reasoning={"effort": "medium"},
)
print(resp.output_text)

추론 노력

Chat Completions에서는 reasoning_effort(low, medium, high)를 사용합니다. 설정하지 않으면 게이트웨이가 high를 사용합니다. 간단한 작업은 토큰을 절약하기 위해 low를 설정하세요:

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    reasoning_effort="low",
    messages=[{"role": "user", "content": "Translate to French: good morning"}],
)

reasoning_effort는 Chat Completions 전용입니다. Responses API에서는 reasoning: {"effort": ...}을 사용하세요; /v1/responses에 reasoning_effort를 보내면 “Unsupported parameter”로 거부됩니다.

스트리밍

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short paragraph about autumn"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    if chunk.usage:
        print("\n", chunk.usage)

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a short paragraph about autumn"}],
    "stream": true,
    "stream_options": {"include_usage": true}
  }'

어려운 질문에서는 모델이 첫 번째 토큰 전에 잠시 생각할 수 있습니다. 연결이 끊어지지 않도록 stream: true를 사용하세요. stream_options.include_usage는 마지막 청크에 usage를 포함시켜 할당량을 직접 확인할 수 있게 합니다.

이미지 전송 (비전)

이미지는 content 배열에 들어가며, 공개 URL이나 로컬 파일의 base64로 전달합니다.

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What error does this show?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import base64

with open("screenshot.png", "rb") as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What error does this show?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64}"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

이미지는 크기에 따라 토큰을 소모합니다. 전체 4K 스크린샷을 보내는 대신 관련 부분만 잘라서 보내세요.

API를 통한 모델 및 할당량

# 이 키가 호출 가능한 모델
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-xxx"

# 할당량 (레거시 OpenAI 엔드포인트)
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/dashboard/billing/subscription -H "Authorization: Bearer sk-xxx"
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/dashboard/billing/usage -H "Authorization: Bearer sk-xxx"

subscription은 hard_limit_usd에 합계를 반환합니다; usage는 total_usage에 사용량을 센트 단위로 반환합니다(비교 전에 100으로 나누세요). 확인 페이지가 이를 자동으로 처리합니다.

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지원

Chat Completions

Responses API

추론 노력

스트리밍

이미지 전송 (비전)

API를 통한 모델 및 할당량

​Chat Completions

​Responses API

​추론 노력

​스트리밍

​이미지 전송 (비전)

​API를 통한 모델 및 할당량

Chat Completions

Responses API

추론 노력

스트리밍

이미지 전송 (비전)

API를 통한 모델 및 할당량