curl -X POST https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "max_tokens": 1000,
    "temperature": 0.7
  }'

GPT-5 / O-Series (추론 모델)

curl -X POST https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}],
    "max_completion_tokens": 16000,
    "reasoning_effort": "medium"
  }'

GPT-5 전용 파라미터

max_completion_tokens - 최대 출력 토큰 (max_tokens 대신 사용)
reasoning_effort - 추론 수준: minimal, low, medium, high

Codex 모델 (코드 특화)

Codex 모델은 Responses API 전용입니다

gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini 등 Codex 모델은 /v1/chat/completions를 지원하지 않습니다. 대신 /v1/responses 엔드포인트를 사용해야 합니다.

게이트웨이는 경로를 그대로 프록시하므로, 클라이언트에서 엔드포인트 경로만 변경하면 됩니다: /llm/openai/v1/responses → OpenAI /v1/responses

# Codex 모델: /v1/responses 엔드포인트 사용
curl -X POST https://api.core.today/llm/openai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.1-codex",
    "instructions": "You are a helpful coding assistant.",
    "input": "Write a Python function to merge two sorted lists",
    "max_output_tokens": 16000
  }'

Responses API 주요 차이점:

messages → input (문자열 또는 메시지 배열)
시스템 프롬프트: instructions 파라미터 사용
출력 토큰 제한: max_output_tokens 사용
스트리밍 시 이벤트 형식: response.output_text.delta

대상 모델: gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.2-codex 등 모델 이름에 "codex"가 포함된 모델

모델	Input	Output

모델	Input	Output

모델	Input	Output

모델	Input	Output

Anthropic (Claude)

curl -X POST https://api.core.today/llm/anthropic/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain quantum computing simply."}
    ]
  }'

모델	Input	Output

모델	Input	Output

모델	Input	Output

Google (Gemini)

curl -X POST "https://api.core.today/llm/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [{"text": "Write a haiku about programming"}]
      }
    ]
  }'

모델	Input	Output

참고: gemini-2.5-pro는 200,000 토큰 초과 시 longcontext 가격 적용 (Input: 0.0050, Output: 0.0300)

기타: gemini-embedding-001 (임베딩 전용, Input 0.0003) | gemini-3-pro-preview-longcontext (Input 0.0080, Output 0.0360)

스트리밍 응답

실시간으로 응답을 받으려면 stream: true를 추가하세요:

curl -X POST https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me a long story"}],
    "stream": true
  }'

비용 계산 예시

1,000 토큰 입력, 500 토큰 출력 기준:

모델	계산	총 비용
gpt-4o-mini	0.3 + 0.6	0.9 크레딧
gpt-5	2.5 + 10.0	12.5 크레딧
claude-3-haiku	0.5 + 1.25	1.75 크레딧
claude-sonnet-4	6.0 + 15.0	21.0 크레딧
gemini-2.0-flash	0.2 + 0.4	0.6 크레딧