Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
추론 구성
reasoning 파라미터를 사용하여 추론 동작을 구성할 수 있습니다:
curl -X POST https://aihubmix.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer YOUR_AIHUBMIX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5",
"input": "Plan a week-long trip to the US for me.",
"reasoning": {
"effort": "high"
},
"max_output_tokens": 5000
}'
추론 강도
effort 파라미터는 모델이 추론에 투자하는 계산 자원의 양을 제어하며, 본질적으로 추론 노력 수준을 결정합니다.
| 추론 수준 | 설명 |
|---|---|
| minimal | 최소한의 계산을 사용한 기본 추론 |
| low | 간단한 질문에 적합한 가벼운 추론 |
| medium | 중간 정도의 복잡한 문제에 적합한 균형 잡힌 추론 |
| high | 복잡한 문제에 적합한 심층 추론 |
대화에서 추론 사용
추론 기능은 다중 턴 대화에서도 활용할 수 있습니다:import requests
url = "https://aihubmix.com/v1/responses"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_AIHUBMIX_API_KEY",
"Content-Type": "application/json",
}
data = {
"model": "kimi-k2.5",
"input": [
{
"type": "message",
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "What is your favorite animal?",
}
],
},
{
"type": "message",
"role": "assistant",
"id": "msg_123",
"status": "completed",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "I don't have a favorite animal.",
"annotations": []
}
],
},
{
"type": "message",
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "Why is the sky blue?",
}
],
},
],
"reasoning": {
"effort": "high"
},
"max_output_tokens": 5000,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.status_code)
print(response.json())
추론 정보가 포함된 응답
추론이 활성화되면 API는 추론 데이터를 포함한 결과를 반환합니다:{
"id": "resp_051e00420efb9e150069aff6a18418819591abb7ce5f8487ed",
"object": "response",
"created_at": 1773139617,
"status": "completed",
"background": false,
"completed_at": 1773139621,
"content_filters": [
{
"blocked": false,
"source_type": "completion",
"content_filter_raw": [],
"content_filter_results": {},
"content_filter_offsets": {
"start_offset": 0,
"end_offset": 1147,
"check_offset": 0
}
}
],
"error": null,
"frequency_penalty": 0.0,
"incomplete_details": null,
"instructions": null,
"max_output_tokens": 5000,
"max_tool_calls": null,
"model": "gpt-54",
"output": [
{
"id": "rs_051e00420efb9e150069aff6a32f948195996db3ff98314ef2",
"type": "reasoning",
"summary": []
},
{
"id": "msg_051e00420efb9e150069aff6a33d808195825716a666d8ba8b",
"type": "message",
"status": "completed",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"annotations": [],
"logprobs": [],
"text": "The sky looks blue because of how sunlight interacts with Earth’s atmosphere.\n\n1. **Sunlight isn’t just “white”**\nSunlight is made of many colors (red, orange, yellow, green, blue, violet), each with different wavelengths.\n\n2. **Air scatters short wavelengths more**\nAs sunlight passes through the atmosphere, it hits gas molecules and tiny particles.\n- Shorter wavelengths (blue, violet) are scattered in all directions much more than longer wavelengths (red, orange).\n- This effect is called **Rayleigh scattering**.\n\n3. **We see more blue than violet**\n- Our eyes are more sensitive to blue than to violet.\n- Some violet light is also absorbed higher in the atmosphere.\nSo the scattered light we perceive is mostly blue.\n\n4. **Why sunsets are red/orange**\nAt sunrise and sunset, sunlight passes through much more atmosphere.\n- Most of the blue light gets scattered out of the direct path.\n- The remaining light reaching your eyes from the Sun is richer in reds and oranges."
}
]
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"presence_penalty": 0.0,
"previous_response_id": null,
"prompt_cache_key": null,
"prompt_cache_retention": null,
"reasoning": {
"effort": "high",
"summary": null
},
"safety_identifier": null,
"service_tier": "default",
"store": true,
"temperature": 1.0,
"text": {
"format": {
"type": "text"
},
"verbosity": "medium"
},
"tool_choice": "auto",
"tools": [],
"top_logprobs": 0,
"top_p": 1.0,
"truncation": "disabled",
"usage": {
"input_tokens": 35,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 267,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 29
},
"total_tokens": 302
},
"user": null,
"metadata": {}
}
사용 권장 사항
- 적절한 추론 노력 수준 선택: 복잡한 문제에는
high를, 간단한 작업에는low를 사용하세요. - 토큰 사용량 고려: 추론은 토큰 소비를 증가시킵니다.
- 스트리밍 활용: 긴 추론 체인의 경우 스트리밍은 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
- 컨텍스트 제공: 모델이 효과적으로 추론할 수 있도록 충분한 컨텍스트를 제공하세요.
마지막 업데이트: 2026-06-01