Jev 매개변수 및 API 차이
구조화된 의사결정 API에서 Jev 모델의 기능 차이와 사용법을 알아봅니다.
선택한 모델에 맞게 질문 유형, 이미지, 컨텍스트를 조정하세요. 전체 요청, 응답, 온라인 디버깅은 TypeSafe Decisions를 참고하세요.
적용 모델과 엔드포인트
| 모델 | 지원 엔드포인트 |
|---|---|
| jev-1.14.0신규 jev-1.13.0 | TypeSafe Decisions: /v1/decisions, /v1/systemone |
질문 유형 차이
| 설정 | 모델 차이 및 사용 방법 |
|---|---|
noul/choice/score | 두 모델 모두 지원하며 한 요청에서 혼합할 수 있습니다 |
box | Jev 1.14가 필요합니다. Jev 1.13은 앞의 세 유형을 사용합니다 |
state/instructions/criteria | 두 모델 모두 텍스트와 이미지를 지원합니다. 이미지는 assets로 참조하며 지시문과 판단 기준에도 넣을 수 있습니다 |
| 도구 선택 | choice로 앱이 실행할 작업 이름을 반환하고 이후 도구 호출은 앱이 수행합니다 |
이미지 입력과 Box
이미지와 Box는 공식 실험적 기능입니다. 요청에 TypeSafe-Danger-Zone-Images: true를 포함하세요.
| 설정 | 주요 사항 |
|---|---|
| 이미지 형식 | 두 모델 모두 PNG/JPEG를 지원하며 음성·영상은 직접 입력하지 않습니다. 영상은 정적 프레임을 먼저 추출할 수 있습니다 |
| 이미지 제출 | JSON Base64 또는 Multipart를 사용합니다. 리소스 선언, 참조, 크기 규칙은 API Reference를 확인하세요 |
box 좌표 | 왼쪽 위가 원점입니다. 가로 변에 이미지 너비, 세로 변에 이미지 높이를 곱하면 픽셀 위치가 됩니다 |
box.confidence | null일 수 있으므로 숫자를 강제하거나 빈 값을 0으로 처리하지 마세요 |
| 대상 없음 | Box는 좌표를 반환합니다. Noul로 존재 여부를 확인한 뒤 좌표 사용 여부를 결정하세요 |
| 여러 대상 | Box 질문 하나는 대상 하나를 찾습니다. 대상별로 질문을 나누고 지시문에서 명확히 구분하세요 |
컨텍스트 설정
| 설정 | 주요 사항 |
|---|---|
| 기본 컨텍스트 | 두 모델 모두 요청당 64K, 질문당 32K입니다. 요청 한도는 state와 모든 질문, 질문 한도는 state와 질문 하나를 계산합니다 |
| 긴 컨텍스트 | TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true를 추가하면 두 한도 모두 262K가 됩니다. 요청별로 활성화하고 일반 요청에서는 생략합니다 |
| 질문 수 | 별도의 고정 개수 제한은 없지만 전체 요청은 요청당·질문당 컨텍스트 한도를 모두 충족해야 합니다 |
| 사용량 | 이미지와 텍스트는 입력 Token에 포함되며 출력 Token은 무료입니다. 가격은 모델 목록을 확인하세요 |
호출 예시
MODEL_ID를 플랫폼에서 제공한 전체 모델 ID로 바꾸세요. 이미지 위치 찾기에는 Jev 1.14를 사용하고 image.png를 크기 조건에 맞는 로컬 이미지로 바꾸세요.
curl 'https://api.agtcloud.ai/v1/decisions' \
-H 'Authorization: Bearer your-api-key' \
-H 'TypeSafe-Danger-Zone-Images: true' \
-F 'request={"model":"MODEL_ID","state":{"photo":"reference_photo"},"questions":{"target":{"type":"box","instructions":"이미지 photo에서 빨간 직사각형의 위치를 찾으세요."}},"assets":{"reference_photo":{"type":"image","part":"photo_file"}}};type=application/json' \
-F 'photo_file=@image.png;type=image/png'