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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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messages
array
필수
대화를 구성하는 메시지 목록입니다.각 메시지 객체는 다음을 포함합니다:
  • role (string): system, user, 또는 assistant
  • content (string | array): 메시지 내용
content가 배열인 경우, LemonData는 호환되는 모델에 대해 구조화된 멀티모달 블록을 지원합니다:
  • text: { "type": "text", "text": "..." }
  • image: { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }
  • video: { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }
  • audio: { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }
멀티모달 프로덕션 트래픽의 경우, 공개 https URL을 우선 사용하세요. LemonData는 이러한 미디어 블록을 라우팅된 물리적 모델에서 요구하는 제공자별 요청 형식으로 변환합니다.
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temperature
number
기본값:"1"
0과 2 사이의 샘플링 온도입니다. 값이 높을수록 출력이 더 무작위적입니다.
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max_tokens
integer
생성할 최대 토큰 수입니다.
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stream
boolean
기본값:"false"
true로 설정하면 부분 메시지 델타가 SSE 이벤트로 전송됩니다.
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stream_options
object
스트리밍 옵션입니다. 스트림 청크에서 토큰 사용량을 받으려면 include_usage: true로 설정하세요.
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top_p
number
기본값:"1"
Nucleus 샘플링 파라미터입니다. 온도 또는 top_p 중 하나만 조정하는 것을 권장합니다.
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frequency_penalty
number
기본값:"0"
-2.0에서 2.0 사이의 숫자입니다. 양수 값은 반복되는 토큰에 페널티를 부과합니다.
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presence_penalty
number
기본값:"0"
-2.0에서 2.0 사이의 숫자입니다. 양수 값은 이미 텍스트에 있는 토큰에 페널티를 부과합니다.
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stop
string | array
API가 토큰 생성을 중단할 최대 4개의 시퀀스입니다.
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tools
array
모델이 호출할 수 있는 도구 목록입니다 (함수 호출).
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tool_choice
string | object
모델이 도구를 사용하는 방식을 제어합니다. 옵션: auto, none, required, 또는 특정 도구 객체.
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parallel_tool_calls
boolean
기본값:"true"
병렬 함수 호출을 활성화할지 여부입니다. 함수를 순차적으로 호출하려면 false로 설정하세요.
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max_completion_tokens
integer
완성에 대한 최대 토큰 수입니다. max_tokens의 대안으로, 추론이 가능한 최신 모델군에서 유용합니다.
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reasoning_effort
string
추론 지원 모델에 대한 추론 노력 수준입니다. 옵션: low, medium, high.
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seed
integer
결정론적 샘플링을 위한 랜덤 시드입니다.
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n
integer
기본값:"1"
생성할 완성 수 (1-128).
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logprobs
boolean
로그 확률을 반환할지 여부입니다.
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top_logprobs
integer
반환할 상위 로그 확률의 수 (0-20). logprobs: true가 필요합니다.
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top_k
integer
Top-K 샘플링 파라미터입니다 (Anthropic/Gemini 모델용).
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response_format
object
응답 형식 명세입니다. JSON 모드에서는 {"type": "json_object"}를 사용하세요. {"type": "json_schema", "json_schema": {...}}는 선택한 모델 및 라우팅 동작에 따라 최선의 노력으로 처리되는 경로로 간주하세요.
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logit_bias
object
특정 토큰이 나타날 확률을 수정합니다. 토큰 ID(문자열로)를 -100에서 100 사이의 bias 값으로 매핑하세요.
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user
string
오용 모니터링을 위해 귀하의 최종 사용자를 나타내는 고유 식별자입니다.
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cache_control
object
LemonData 캐시 제어 옵션입니다.
  • type (string): 캐시 전략 - default, no_cache, no_store, response_only, semantic_only
  • max_age (integer): 초 단위 캐시 TTL (최대 86400)

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응답

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id
string
완성에 대한 고유 식별자입니다.
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object
string
항상 chat.completion입니다.
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created
integer
완성이 생성된 Unix 타임스탬프입니다.
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model
string
완성에 사용된 모델입니다.
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choices
array
완성 선택지 목록입니다.각 선택지는 다음을 포함합니다:
  • index (integer): 선택지의 인덱스
  • message (object): 생성된 메시지
  • finish_reason (string): 모델이 중단된 이유 (stop, length, tool_calls)
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usage
object
토큰 사용 통계입니다.
  • prompt_tokens (integer): 프롬프트의 토큰 수
  • completion_tokens (integer): 완성의 토큰 수
  • total_tokens (integer): 사용된 총 토큰 수
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

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멀티모달 예시

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe this video briefly." },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64
}

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 9,
    "total_tokens": 29
  }
}