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https://nezhagate.com/v1/chat/completions
Anthropic Claude Sonnet 5 기반의 OpenAI 호환 Chat Completions입니다. Sonnet의 속도로 Opus에 가까운 코딩·에이전트 성능을 제공하며, 적응형 사고, 이미지 입력, 도구 호출, 프롬프트 캐싱, 스트리밍을 지원합니다. model에는 claude-sonnet-5를 지정하세요. 주의: 이 모델은 업스트림에서 temperature / top_p / top_k가 더 이상 권장되지 않아 게이트웨이가 이를 오류 없이 조용히 제거하며, 샘플링은 모델 기본값으로 실행됩니다. 사고 깊이는 대신 reasoning_effort(low / medium / high / xhigh / max)로 조절하세요.
📥 컨텍스트 창 (최대 입력)：약 200K 토큰.
플레이그라운드에서 사용해 보기 →인증
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json
콘솔에서 API 키를 만들면 시작할 수 있습니다.
요청 본문
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| model | string | 예 | 모델 ID. 여기서는 claude-sonnet-5입니다. |
| messages | array | 예 | 메시지 배열. 각 항목은 role(system/user/assistant)과 content를 가집니다. content는 문자열이거나, 이미지 이해(멀티모달 / 비전)를 위한 {type:text}와 {type:image_url} 조각들의 배열일 수 있습니다. |
| stream | boolean | 아니오 | SSE로 스트리밍할지 여부. 기본값 false. |
| temperature | number | 아니오 | 지원하지 않습니다. 이 모델은 샘플링 파라미터를 폐기했습니다. 게이트웨이가 temperature / top_p / top_k를 오류 없이 조용히 제거하며 샘플링은 모델 기본값으로 동작합니다. 대신 reasoning_effort로 사고 깊이와 속도를 맞바꾸세요. |
| max_tokens | integer | 아니오 | 생성할 최대 토큰 수. |
| web_search | boolean | 아니오 | true로 두면 웹 검색이 켜집니다. 게이트웨이가 모델이 답하기 전에 실시간 검색 결과로 프롬프트를 보강하고 출처를 함께 제시합니다. tools 항목 {"type":"web_search"}로도 켤 수 있습니다. |
| reasoning_effort | string | 아니오 | 사고 강도: low / medium / high / xhigh / max. 높을수록 더 깊고 느리며 비쌉니다. 사고 토큰은 출력 단가로 usage.completion_tokens 안에 계산됩니다. 생략하면 모델이 적응적으로 정합니다. 게이트웨이가 이 값을 모델 고유의 output_config.effort로 변환하며, 네이티브 Anthropic 엔드포인트에서는 output_config를 직접 보낼 수도 있습니다. 접미사 형태(예: claude-opus-5-high)도 동작하며 과금은 기본 모델과 완전히 같습니다. |
요청 예시
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'응답
{
"id": "chatcmpl_xxx",
"object": "chat.completion",
"model": "claude-sonnet-5",
"choices": [
{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"}, "finish_reason": "stop"}
],
"usage": {"prompt_tokens": 11, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 18}
}이미지 입력 (Vision)
메시지 content 배열에 이미지를 넣으면 모델이 이를 분석합니다(시각적 질의응답, 텍스트 판독 / OCR 등). image_url에는 공개 이미지 링크 또는 인라인 base64 data URL(data:image/png;base64,...)을 넣을 수 있습니다. 멀티모달 모델(gpt-5.5, gemini 계열 등)에서 사용할 수 있습니다.
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "이 사진에는 무엇이 있나요?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'오류 코드
모든 오류 본문에는 error.message / error.type / error.code / error.param이 들어 있습니다. 분기는 code로 하세요. 전체 목록은 연동 가이드에 있습니다.
| HTTP | code | 설명 |
|---|---|---|
| 401 | invalid_api_key | API 키가 없거나 유효하지 않음 |
| 402 | insufficient_quota | 잔액 부족 또는 키 한도 초과 |
| 400 | invalid_request | 지원하지 않는 모델 또는 파라미터 |
| 429 | rate_limit_exceeded | 업스트림 요청 한도 초과 |
| 502 | upstream_error | 모든 업스트림 경로가 실패 |
