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The Responses API는 OpenAI의 최신 상태 유지 대화 API입니다. TokenLab는 호환 모델에 대해 고급 선택 경로로 이 형식을 지원합니다; Responses 고유의 동작이 명시적으로 필요한 경우가 아니면 기본적으로 OpenAI 호환 경로인 POST /v1/chat/completions를 사용하세요.

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요청 본문

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model
string
필수
사용할 모델의 ID입니다. 사용 가능한 옵션은 Models을 참조하세요.
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input
array
필수
대화를 구성하는 입력 항목들의 목록입니다.각 항목은 다음 중 하나일 수 있습니다:
  • message: 역할과 내용을 가진 대화 메시지
  • function_call: 함수 호출 요청
  • function_call_output: 함수 호출의 출력
멀티모달 입력의 경우, message.content는 일반 문자열이거나 콘텐츠 블록의 배열일 수 있습니다. GPT-5.4 계열과 같이 이미지 지원 모델의 경우, URL이나 Base64 문자열을 일반 텍스트에 직접 포함시키지 말고 이미지를 input_image 블록으로 전달하세요.예시 콘텐츠 블록:
  • { "type": "input_text", "text": "Describe this image" }
  • { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg" }
  • { "type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,..." }
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instructions
string
모델에 대한 시스템 지침(시스템 메시지와 동일).
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max_output_tokens
integer
생성할 최대 토큰 수입니다.
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temperature
number
기본값:"1"
샘플링 온도 (0에서 2 사이).
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tools
array
모델이 호출할 수 있는 도구들의 목록입니다.기본 이미지 도구 모델을 사용하거나 명시적으로 model: "gpt-image-2"를 설정한 hosted image_generation 도구의 경우, GPT Image 2가 이미지 입력을 이미 high fidelity로 처리하므로 TokenLab는 지원되지 않는 input_fidelity를 upstream으로 전달하기 전에 제거합니다. 이 도구에는 background: "transparent"를 보내지 마세요. 출력 의미가 달라지므로 TokenLab는 이를 조용히 제거하지 않습니다.
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stream
boolean
기본값:"false"
true이면 이벤트 스트림을 반환합니다.
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previous_response_id
string
대화를 이어갈 이전 응답의 ID입니다.
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store
boolean
기본값:"true"
나중에 검색하기 위해 응답을 저장할지 여부입니다.
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metadata
object
추적 목적으로 응답에 첨부할 메타데이터입니다.
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text
object
텍스트 생성 구성 옵션입니다. text.format의 동작은 선택한 모델 및 라우팅된 경로에 따라 달라지며, 모든 모델에서 동일하게 보장되지 않습니다.
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parallel_tool_calls
boolean
기본값:"true"
여러 도구 호출을 병렬로 허용할지 여부입니다.
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top_p
number
Nucleus 샘플링 매개변수 (0-1).
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reasoning
object
GPT-5 계열과 같은 추론 지원 모델을 위한 추론 구성입니다.
  • effort (string): 추론 노력 수준 (low, medium, high)

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응답

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id
string
응답의 고유 식별자입니다.
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object
string
항상 response입니다.
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created
integer
응답이 생성된 Unix 타임스탬프입니다.
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output
array
모델이 생성한 출력 항목들의 목록입니다.
​
usage
object
토큰 사용 통계입니다.
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "input": [
      {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_output_tokens": 1000
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input=[
        {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    max_output_tokens=1000
)

print(response.output)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.responses.create({
  model: 'gpt-4o',
  input: [
    { type: 'message', role: 'user', content: 'Hello!' }
  ],
  max_output_tokens: 1000
});

console.log(response.output);

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    payload := map[string]interface{}{
        "model": "gpt-4o",
        "input": []map[string]interface{}{
            {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"},
        },
        "max_output_tokens": 1000,
    }
    body, _ := json.Marshal(payload)

    req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.tokenlab.sh/v1/responses", bytes.NewBuffer(body))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var result map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
    fmt.Println(result["output"])
}

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/responses');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gpt-4o',
        'input' => [
            ['type' => 'message', 'role' => 'user', 'content' => 'Hello!']
        ],
        'max_output_tokens' => 1000
    ])
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
print_r($data['output']);
비전 입력 예시
이미지 지원 모델을 사용하려면 이미지를 message.content 안에 input_image 블록으로 넣으세요. image_url 값은 공개 URL이거나 Base64 데이터 URL일 수 있습니다.
{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "https://example.com/demo.jpg"
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 22
  }
}