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v1
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chat
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completions
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # 지원되는 모든 모델 ID로 교체 가능
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "인공지능(AI)의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다...\n\n1. **초기 시대 (1950s-1960s)**: 튜링 테스트의 제안이 AI 연구의 시작을 알렸습니다...\n\n2. **전문가 시스템 시대 (1970s-1980s)**: 규칙 기반 시스템이 의료 진단, 금융 분석 등의 분야에 적용되기 시작했습니다...\n\n3. **머신러닝의 부상 (1990s-2000s)**: 통계적 학습 방법이 점차 주류가 되었습니다...\n\n4. **딥러닝 혁명 (2010s-현재)**: 신경망 기술의 돌파구가 AI의 폭발적인 성장을 가져왔습니다..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # 지원되는 모든 모델 ID로 교체 가능
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "인공지능(AI)의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다...\n\n1. **초기 시대 (1950s-1960s)**: 튜링 테스트의 제안이 AI 연구의 시작을 알렸습니다...\n\n2. **전문가 시스템 시대 (1970s-1980s)**: 규칙 기반 시스템이 의료 진단, 금융 분석 등의 분야에 적용되기 시작했습니다...\n\n3. **머신러닝의 부상 (1990s-2000s)**: 통계적 학습 방법이 점차 주류가 되었습니다...\n\n4. **딥러닝 혁명 (2010s-현재)**: 신경망 기술의 돌파구가 AI의 폭발적인 성장을 가져왔습니다..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

인증

Authorization
string
required
모든 API 엔드포인트는 Bearer Token 인증이 필요합니다API 키 받기:API 키 관리 페이지를 방문하여 API 키를 받으세요요청 헤더에 추가:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

요청 본문

model
string
required
모델 이름지원되는 모델:
  • OpenAI: gpt-5, gpt-5-chat-latest, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-pro
  • Anthropic: claude-sonnet-4-5-20250929, claude-opus-4-1-20250805, claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-4-1-20250805-thinking, claude-sonnet-4-5-20250929-thinking
  • Google: gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro-thinking, gemini-2.5-flash-lite
  • DeepSeek: deepseek-v3.1-250821, deepseek-v3.1-think-250821, deepseek-v3-0324
  • Doubao: doubao-seed-1-6-251015, doubao-seed-1-6-flash-250828, doubao-seed-1-6-thinking-250715
  • 더 많은 모델이 계속 추가되고 있습니다…
messages
array
required
대화 메시지 목록각 메시지는 다음을 포함합니다:
  • role: 역할 유형 (system, user, assistant)
  • content: 메시지 내용 (문자열 또는 멀티모달 콘텐츠 배열)
temperature
number
출력 무작위성 제어, 범위 0-2
  • 낮은 값 (예: 0.2)은 출력을 더 결정적으로 만듭니다
  • 높은 값 (예: 1.8)은 출력을 더 무작위로 만듭니다
기본값: 1.0
max_tokens
integer
생성할 최대 토큰 수모델마다 최대 제한이 다르므로 특정 모델 문서를 참조하세요
stream
boolean
스트리밍 출력 사용 여부
  • true: 스트리밍 응답 (SSE 형식)
  • false: 한번에 완전한 응답
기본값: false
top_p
number
핵 샘플링 매개변수, 범위 0-1생성된 텍스트의 다양성을 제어, temperature와 함께 사용하는 것을 권장합니다기본값: 1.0
frequency_penalty
number
빈도 페널티, 범위 -2.0 ~ 2.0양수 값은 같은 단어를 반복할 가능성을 줄입니다기본값: 0
presence_penalty
number
존재 페널티, 범위 -2.0 ~ 2.0양수 값은 새로운 주제에 대해 말할 가능성을 높입니다기본값: 0
stop
string or array
중지 시퀀스최대 4개의 시퀀스, 해당 시퀀스를 만나면 생성이 중지됩니다
n
integer
생성할 완료 개수기본값: 1

응답

id
string
응답의 고유 식별자
object
string
객체 유형, chat.completion으로 고정
created
integer
생성 타임스탬프
model
string
실제 사용된 모델 이름
choices
array
생성된 응답 목록
usage
object
토큰 사용량 통계

지원되는 모델

OpenAI 시리즈

  • gpt-5 - GPT-5 기본 모델
  • gpt-5-chat-latest - GPT-5 최신 대화 버전
  • gpt-5-mini - GPT-5 경량 버전, 비용 효율적
  • gpt-5-nano - GPT-5 초경량 버전
  • gpt-5-pro - GPT-5 프로페셔널 강화 버전

Anthropic 시리즈

  • claude-haiku-4-5-20251001 - Claude 4.5 빠른 응답 버전
  • claude-sonnet-4-5-20250929 - Claude 4.5 밸런스 버전
  • claude-opus-4-1-20250805 - 가장 강력한 Claude 4.1 플래그십 모델
  • claude-opus-4-1-20250805-thinking - Claude 4.1 Opus 깊은 사고 버전
  • claude-sonnet-4-5-20250929-thinking - Claude 4.5 Sonnet 깊은 사고 버전

Google 시리즈

  • gemini-2.5-flash - Gemini 2.5 고속 버전
  • gemini-2.5-pro - Gemini 2.5 프로페셔널 버전
  • gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5 초경량 버전
  • gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro 깊은 사고 버전

DeepSeek 시리즈

  • deepseek-v3.1-250821 - DeepSeek V3.1 기본 버전
  • deepseek-v3.1-think-250821 - DeepSeek V3.1 사고 버전
  • deepseek-v3-0324 - DeepSeek V3 표준 버전

Doubao 시리즈

  • doubao-seed-1-6-flash-250828 - Doubao Seed 1.6 고속 버전
  • doubao-seed-1-6-thinking-250715 - Doubao Seed 1.6 사고 버전
  • doubao-seed-1-6-251015 - Doubao Seed 1.6 표준 버전

사용 예제

기본 대화

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "안녕하세요"}
  ]
}

시스템 프롬프트

{
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "당신은 전문 Python 프로그래밍 튜터입니다"},
    {"role": "user", "content": "리스트 컴프리헨션을 어떻게 사용하나요?"}
  ]
}

다중 턴 대화

{
  "model": "gemini-2.0-flash",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "머신러닝이 무엇인가요?"},
    {"role": "assistant", "content": "머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다..."},
    {"role": "user", "content": "예를 들어 설명해주시겠어요?"}
  ]
}

스트리밍 출력

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "봄에 관한 시를 써주세요"}
  ],
  "stream": true
}