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GPT-5.1 (2025-11-13)

재현 가능한 결과를 위한 GPT-5.1의 날짜별 스냅샷입니다. 반복 컨텍스트에 대한 캐시된 입력 토큰으로 비용 절감을 지원합니다. 모델 버전 고정이 필요한 프로덕션 배포에 적합합니다.

3 크레딧
요청당
재현성을 위한 고정 모델 스냅샷
비용 절감을 위한 캐시된 입력 토큰
강력한 추론 및 코딩 성능
함수 호출 & JSON 모드
스트리밍 지원

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

llms.txt

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
1M
토큰
최대 출력
33K
토큰
학습 데이터
2025-03
호환 SDK
OpenAI

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰1,250$1.25
출력 토큰10,000$10.00
캐시된 토큰125$0.13

* 1 크레딧 ≈ $0.001 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

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-5.1-2025-11-13",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a data analyst. Provide consistent, structured analysis."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Analyze the key factors driving cloud computing adoption in 2026."
    }
  ],
  "temperature": 0,
  "max_completion_tokens": 2000
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarrayYes-role과 content를 포함한 메시지 객체 배열
modelstringYesgpt-5.1-2025-11-13모델 식별자
max_completion_tokensintegerNo4096응답의 최대 토큰 수 (최대 32768). 주의: max_tokens 대신 max_completion_tokens 사용
temperaturefloatNo1.0샘플링 온도 (0-2)
streambooleanNofalseServer-Sent Events 스트리밍 활성화
top_pfloatNo1.0핵 샘플링 임계값 (0-1)

예제

재현 가능한 분석

실행 간 일관된 결과를 위한 모델 버전 고정

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-5.1-2025-11-13",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a data analyst. Provide consistent, structured analysis."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Analyze the key factors driving cloud computing adoption in 2026."
    }
  ],
  "temperature": 0,
  "max_completion_tokens": 2000
}'

팁 & 모범 사례

1프로덕션에서 재현 가능한 결과를 위해 이 날짜별 스냅샷 사용
2반복 컨텍스트에 캐시된 입력 토큰을 활용하여 비용 절감
3온도 0은 평가를 위한 결정적 출력을 보장
4모델 버전 비교 시 회귀 테스트에 이상적

사용 사례

버전 고정이 필요한 프로덕션 시스템
재현 가능한 실험 및 평가
캐싱으로 비용 최적화된 배치 처리
감사 요구사항이 있는 엔터프라이즈 애플리케이션
AI 기능 회귀 테스트

모델 정보

제공자OpenAI
버전2025-11-13
카테고리LLM
가격3 크레딧

API Endpoint

POST /llm/openai/v1/chat/completions
Playground에서 테스트문서로 돌아가기