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v1
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responses
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o",
    "input": [
      {
        "type": "message",
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

{
  "id": "resp-abc123",
  "object": "response",
  "created_at": 1704067200,
  "status": "completed",
  "model": "openai/gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "id": "msg_abc123",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 1.0,
  "max_output_tokens": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 18,
    "total_tokens": 33,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  },
  "error": null
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.sunra.ai/llms.txt

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OpenAI Responses API 형식을 사용하여 스트리밍 또는 비스트리밍 응답을 생성합니다.

​
인증

​
Authorization
string
필수
Bearer 토큰. API 키를 Authorization 헤더의 Bearer 토큰으로 사용하세요.Format: Bearer <SUNRA_KEY>

​
요청

이 엔드포인트는 JSON 객체를 받습니다.
​
model
string
필수
응답 생성에 사용할 모델 ID. 사용 가능한 모델은 sunra.ai/models에서 확인하세요.
​
input
string | object[]
응답 요청의 입력. 문자열 또는 입력 항목의 배열을 지정할 수 있습니다.
​
instructions
string | null
모델의 컨텍스트에서 첫 번째 항목으로 시스템(또는 개발자) 메시지를 삽입합니다. input과 함께 사용하면 입력의 시작 부분에 지침이 삽입됩니다.
​
stream
boolean
기본값:false
true로 설정하면 서버 전송 이벤트(SSE)를 사용하여 응답이 스트리밍됩니다.
​
max_output_tokens
integer
가시적 출력 토큰과 추론 토큰을 포함한 출력 토큰 수의 상한.
​
temperature
number
기본값:1
0에서 2 사이의 샘플링 온도. 값이 높을수록 무작위성이 증가합니다.
​
top_p
number
기본값:1
핵 샘플링 매개변수. temperature 샘플링의 대안입니다.
​
frequency_penalty
number
기본값:0
-2.0에서 2.0 사이의 숫자. 양수 값은 텍스트에서의 기존 빈도를 기반으로 새 토큰에 페널티를 부과합니다.
​
presence_penalty
number
기본값:0
-2.0에서 2.0 사이의 숫자. 양수 값은 텍스트에 이미 나타났는지 여부를 기반으로 새 토큰에 페널티를 부과합니다.
​
tools
object[]
모델이 호출할 수 있는 도구 배열.
​
tool_choice
string | object
도구 선택 동작을 제어합니다. 지원되는 문자열 값: none, auto, required. 특정 함수를 지정할 수도 있습니다.
​
parallel_tool_calls
boolean
기본값:true
모델이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있도록 허용할지 여부.
​
text
object
텍스트 응답 형식 구성.
​
reasoning
object
추론 출력 구성.
​
store
boolean
기본값:true
생성된 응답을 나중에 검색할 수 있도록 저장할지 여부.
​
metadata
object
응답에 첨부할 수 있는 16개의 키-값 쌍 세트. 키는 최대 64자의 문자열이며, 값은 최대 512자의 문자열입니다.
​
user
string
최종 사용자를 나타내는 고유 식별자. 최대 128자.

​
응답

성공 응답 객체.
​
id
string
고유 응답 식별자.
​
object
string
객체 유형. 항상 response.
​
created_at
number
응답이 생성된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위).
​
status
string
응답의 상태. 가능한 값: completed, failed, in_progress, cancelled.
​
model
string
응답 생성에 사용된 모델.
​
output
object[]
모델이 생성한 콘텐츠 항목 배열.
​
usage
object
응답의 토큰 사용량 통계.
​
temperature
number
사용된 샘플링 온도.
​
top_p
number
사용된 핵 샘플링 값.
​
max_output_tokens
integer | null
사용된 최대 출력 토큰 설정.
​
error
object | null
생성이 실패한 경우의 오류 객체.
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o",
    "input": [
      {
        "type": "message",
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

{
  "id": "resp-abc123",
  "object": "response",
  "created_at": 1704067200,
  "status": "completed",
  "model": "openai/gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "id": "msg_abc123",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 1.0,
  "max_output_tokens": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 15,
    "output_tokens": 18,
    "total_tokens": 33,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  },
  "error": null
}