메시지 생성
Anthropic 호환 메시지를 생성합니다. Raon 서버에서 실행하는 검색과 클라이언트에서 실행하는 도구를 지원합니다. 특정 도구를 이름으로 지정해 사용하도록 강제하는 기능은 지원하지 않습니다. Anthropic 서비스의 파일·컨테이너 기능과 그 밖의 서버 실행 도구도 사용할 수 없습니다.
인증Bearer <token>Raon API 키입니다. Authorization과 x-api-key 헤더를 모두 전송하면 Authorization: Bearer <key>의 값을 우선 사용합니다.
anthropic-version?stringSDK에서 일반적으로 전송하는 Anthropic 호환성 헤더입니다. Raon은 이 헤더를 받지만 값을 검증하거나 모델 서버에 전달하지는 않습니다.
application/json- body
Anthropic 호환 Messages 요청입니다. 조직의 안전 지침은 system 내용 앞에 추가합니다.
다음 입력은 unsupported_tool 오류로 거부합니다.
web_fetch_*,code_execution_*,mcp_toolset등 지원하지 않는 서버 실행 도구- 비어 있지 않은
mcp_servers배열
업로드된 파일 참조, container_upload 블록, 비어 있지 않은 container는 invalid_request 오류로 거부합니다.
model*string모델 목록에 표시되는 공개 모델 ID입니다.
1 <= lengthmessages*array<>max_tokens*integer추론과 답변을 합한 최대 출력 토큰 수입니다. 필수 항목이며 양수로 지정해야 합니다. 추론 중에 한도에 도달하면 답변이 비어 있을 수 있으므로 추론에 사용할 토큰 수도 고려하세요.
1 <= valuesystem?string|array<>stream?booleanMessages API의 SSE 이벤트를 반환합니다.
falsetemperature?|샘플링 온도입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 temperature=1.0 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
0 <= value <= 1top_p?|누적 확률로 다음 토큰의 후보 범위를 제한하는 top-p 샘플링 값입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 top_p=0.95 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
0 <= value <= 1min_p?|확률이 가장 높은 토큰을 기준으로 한 후보 토큰의 최소 상대 확률입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 min_p=0 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
presence_penalty?|이미 등장한 토큰에 적용하는 페널티입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 presence_penalty=1.5 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
frequency_penalty?|토큰의 등장 횟수에 따라 적용하는 페널티입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 frequency_penalty=0 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
repetition_penalty?|토큰 반복에 적용하는 페널티입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 repetition_penalty=1.0 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
top_k?|다음 토큰을 선택할 때 고려하는 상위 후보 수입니다. Raon 모델은 요청값, null, 생략 여부와 관계없이 항상 top_k=20 설정으로 생성합니다. 다른 제공자의 모델은 각 제공자의 파라미터 동작을 따릅니다.
0 <= valuestop_sequences?array<string>tools?array<||>tool_choice?type: tool로 특정 도구의 사용을 강제할 수 없습니다. 모델 서버가 이 경우의 tool_use 종료 사유를 안정적으로 반환하지 못하므로 HTTP 400으로 거부합니다.
thinking?||호환성을 위해 허용하지만 Raon은 type과 budget_tokens를 포함한 설정을 무시합니다. 추론은 항상 활성화됩니다.
output_config?모델 서버에 전달할 출력 설정입니다. JSON Schema 형식은 답변에만 적용하며, 추론 내용은 별도로 반환합니다. 지원하는 스키마 제약은 모델 서버의 구조화된 출력 생성 구현에 따라 다릅니다.
chat_template_kwargs?모델 서버의 템플릿 설정입니다. Raon은 세 추론 API 모두에서 추론을 항상 활성화합니다.
metadata?생성 결과를 JSON으로 반환합니다. stream이 true이면 서버 전송 이벤트(SSE)로 반환합니다. 응답에는 모델 서버의 추가 필드가 포함될 수 있습니다.
- response
Raon 웹 검색은 server_tool_use와 web_search_tool_result 블록을 반환합니다. 사용량은 마지막 내부 모델 호출 기준으로 보고하며, 그 호출에는 대화 전체와 모든 검색 결과가 이미 담겨 있습니다. usage.server_tool_use.web_search_requests는 검색 횟수를 나타냅니다.
id*stringtype*stringrole*stringmodel*string모델 서버가 반환한 모델 ID이며, 게이트웨이는 이 값을 그대로 전달합니다. 요청에 지정한 공개 모델 ID와 다를 수 있습니다. 다음 요청에는 GET /v1/models에서 조회한 ID를 사용하세요.
1 <= lengthcontent*array<|||||>stop_reason*|nullstop_sequence*string|nullusage*curl -X POST 'https://raon-api.krafton.ai/v1/messages' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "raon-1-mini", "max_tokens": 1024, "messages": [ { "role": "user", "content": "Explain why the sky is blue." } ]}'{ "id": "string", "type": "message", "role": "assistant", "model": "raon", "content": [ { "type": "text", "text": "string", "cache_control": { "type": "ephemeral", "ttl": "5m" }, "citations": [ {} ] } ], "stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": "string", "usage": { "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "cache_creation_input_tokens": 0, "cache_read_input_tokens": 0, "server_tool_use": { "web_search_requests": 0 } }}응답 생성 POST
OpenAI 호환 Responses 응답을 생성합니다. 대화 상태는 서버에 저장하지 않으며, `store`는 항상 `false`로 설정합니다. Raon 서버에서 웹 검색을 실행할 수 있지만 OpenAI 서비스의 저장 기능이나 그 밖의 서버 실행 도구는 사용할 수 없습니다.
모델 목록 조회 GET
소속 조직에서 사용할 수 있는 모델을 OpenAI 호환 형식으로 조회합니다. 표시 이름, 입출력 유형, 컨텍스트 윈도우, 요금 정보를 함께 반환합니다. 요금은 십진수 형식의 문자열로 표시하며, 모델 서버 제공자의 내부 정보는 노출하지 않습니다.