Azure AI Foundry 에이전트 서비스(미리 보기)

응답 개체 형식의 세부 정보입니다.

서비스에서 반환된 메시지 목록입니다.

첫 번째 ID의 세부 정보입니다.

마지막 ID의 세부 정보입니다.

더 많은 에이전트가 있는지 여부를 알려줍니다.

API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다.

항상 스레드인 개체 형식입니다.

스레드가 만들어진 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

개체에 연결할 수 있는 16개의 키-값 쌍 집합입니다. 이는 구조화된 형식으로 개체에 대한 추가 정보를 저장하는 데 유용할 수 있습니다. 키의 길이는 최대 64자이고 값은 최대 512자까지 가능합니다.

API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다.

항상 thread.run인 개체 형식입니다.

실행이 만들어진 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

이 실행의 일부로 실행된 스레드의 ID입니다.

이 실행을 실행하는 데 사용되는 도우미의 ID입니다.

대기 중, in_progress, requires_action, 취소, 취소, 실패, 완료 또는 만료될 수 있는 실행 상태입니다.

실행을 계속하는 데 필요한 작업에 대한 세부 정보입니다. 작업이 필요하지 않은 경우 null이 됩니다.

이 실행과 관련된 마지막 오류입니다. 오류가 없으면 null이 됩니다.

실행이 만료된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 시작된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 취소된 경우의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 실패한 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 완료된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 모델 배포 이름입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 지침입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 도구 목록입니다.

이 실행에 사용된 도우미의 파일 ID 목록입니다.

개체에 연결할 수 있는 16개의 키-값 쌍 집합입니다. 키의 길이는 최대 64자이고 값은 최대 512자까지 가능합니다.

모델이 호출하는 도구(있는 경우)를 제어합니다. 'none'은 모델이 도구를 호출하지 않고 대신 메시지를 생성한다는 것을 의미합니다. 'auto'는 모델이 메시지를 생성하거나 도구를 호출하는 중에서 선택할 수 있습니다. {'type': 'file_search'} 또는 {'type': 'function', 'function': {'name': 'my_function'}}와 같은 도구를 지정하면 모델이 해당 도구를 호출하게 됩니다.

실행 과정에서 사용되도록 지정된 프롬프트 토큰의 최대 수입니다.

실행 과정에서 사용되도록 지정된 완료 토큰의 최대 수입니다.

실행과 관련된 사용 통계. 실행이 터미널 상태(예: in_progress, 큐에 대기됨)가 아닌 경우 이 값은 null이 됩니다.

실행하기 전에 스레드가 잘리는 방법을 제어합니다.

모델이 출력해야 하는 형식입니다. gpt-3.5-turbo-1106 이후 GPT-4 터보 및 모든 GPT-3.5 터보 모델과 호환됩니다.

API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다.

항상 thread.run인 개체 형식입니다.

실행이 만들어진 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

이 실행의 일부로 실행된 스레드의 ID입니다.

이 실행을 실행하는 데 사용되는 도우미의 ID입니다.

대기 중, in_progress, requires_action, 취소, 취소, 실패, 완료 또는 만료될 수 있는 실행 상태입니다.

실행을 계속하는 데 필요한 작업에 대한 세부 정보입니다. 작업이 필요하지 않은 경우 null이 됩니다.

이 실행과 관련된 마지막 오류입니다. 오류가 없으면 null이 됩니다.

실행이 만료된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 시작된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 취소된 경우의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 실패한 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

실행이 완료된 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 모델 배포 이름입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 지침입니다.

도우미가 이 실행에 사용한 도구 목록입니다.

이 실행에 사용된 도우미의 파일 ID 목록입니다.

개체에 연결할 수 있는 16개의 키-값 쌍 집합입니다. 키의 길이는 최대 64자이고 값은 최대 512자까지 가능합니다.

모델이 호출하는 도구(있는 경우)를 제어합니다. 'none'은 모델이 도구를 호출하지 않고 대신 메시지를 생성한다는 것을 의미합니다. 'auto'는 모델이 메시지를 생성하거나 도구를 호출하는 중에서 선택할 수 있습니다. {'type': 'file_search'} 또는 {'type': 'function', 'function': {'name': 'my_function'}}와 같은 도구를 지정하면 모델이 해당 도구를 호출하게 됩니다.

실행 과정에서 사용되도록 지정된 프롬프트 토큰의 최대 수입니다.

실행 과정에서 사용되도록 지정된 완료 토큰의 최대 수입니다.

실행과 관련된 사용 통계. 실행이 터미널 상태(예: in_progress, 큐에 대기됨)가 아닌 경우 이 값은 null이 됩니다.

실행하기 전에 스레드가 잘리는 방법을 제어합니다.

모델이 출력해야 하는 형식입니다. gpt-3.5-turbo-1106 이후 GPT-4 터보 및 모든 GPT-3.5 터보 모델과 호환됩니다.

응답 개체 형식의 세부 정보

서비스에서 반환된 메시지 목록입니다.

첫 번째 ID의 세부 정보

마지막 ID의 세부 정보

더 많은 에이전트가 있는지 여부를 알려줍니다.

API 엔드포인트에서 참조할 수 있는 식별자입니다.

항상 도우미인 개체 형식입니다.

도우미가 만들어진 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

도우미의 이름입니다. 최대 길이는 256자입니다.

도우미에 대한 설명입니다. 최대 길이는 512자입니다.

사용할 모델 배포 이름의 이름입니다.

도우미가 사용하는 시스템 지침입니다. 최대 길이는 32768자입니다.

도우미에서 사용하도록 설정된 도구 목록입니다. 도우미당 최대 128개의 도구가 있을 수 있습니다. 도구는 code_interpreter 또는 함수 형식일 수 있습니다. 함수 설명은 최대 1,024자일 수 있습니다.

개체에 연결할 수 있는 16개의 키-값 쌍 집합입니다. 구조화된 형식으로 추가 정보를 저장하는 데 유용합니다. 키의 길이는 최대 64자이고 값은 최대 512자까지 가능합니다.

기본값은 1입니다. 사용할 샘플링 온도를 0에서 2 사이로 결정합니다. 0.8과 같이 값이 높을수록 출력이 더욱 무작위로 생성되고, 0.2와 같이 값이 낮을수록 출력이 더욱 집중되고 결정적이게 됩니다.

기본값은 1입니다. 모델이 top_p 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 핵 샘플링이라고 하는 온도를 사용한 샘플링의 대안입니다. 따라서 0.1은 상위 10% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려됨을 의미합니다.

모델이 출력해야 하는 형식을 지정합니다. 이 매개 변수를 { 'type': 'json_object' }로 설정하면 JSON 모드가 활성화되어 메시지가 유효한 JSON인지 확인합니다.

도우미 도구에서 사용하는 리소스 집합입니다. 리소스는 도구 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 code_interpreter 도구에는 파일 ID 목록이 필요하지만 file_search 도구에는 벡터 저장소 ID 목록이 필요합니다.

모델에서 수행하는 추론에 대한 요약입니다. 이는 모델의 추론 프로세스를 디버깅하고 이해하는 데 유용할 수 있습니다. auto, concise 또는 detailed 중 하나입니다.

사용되지 않음: 대신 사용합니다 summary .

모델에서 수행하는 추론에 대한 요약입니다. 이는 모델의 추론 프로세스를 디버깅하고 이해하는 데 유용할 수 있습니다. auto, concise 또는 detailed 중 하나입니다.

모델이 출력해야 하는 형식을 지정하는 개체입니다.

구성 { "type": "json_schema" } 은 구조적 출력을 사용하도록 설정하여 모델이 제공된 JSON 스키마와 일치하도록 합니다. 구조적 출력 가이드에서 자세히 알아보세요.

기본 형식은 { "type": "text" } 추가 옵션이 없습니다.

gpt-4o 및 최신 모델에는 권장되지 않습니다.

{ "type": "json_object" } 이전 JSON 모드를 사용하도록 설정하면 모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON인지 확인합니다. 이를 지원하는 모델에는 사용하는 json_schema 것이 좋습니다.

응답을 생성하는 데 사용할 수 있는 도구입니다.

사용할 프롬프트 템플릿의 고유 식별자입니다.

프롬프트 템플릿의 선택적 버전입니다.

프롬프트에서 변수를 대체할 값의 선택적 맵입니다. 대체 값은 문자열이거나 이미지 또는 파일과 같은 다른 응답 입력 형식일 수 있습니다.

개체에 연결할 수 있는 16개의 키-값 쌍 집합입니다. 구조화된 형식으로 개체에 대한 추가 정보를 저장하고 API 또는 대시보드를 통해 개체를 쿼리하는 데 유용할 수 있습니다.

키는 최대 길이가 64자인 문자열입니다. 값은 최대 길이가 512자인 문자열입니다.

사용할 샘플링 온도(0에서 2 사이)입니다. 0.8과 같이 값이 높을수록 출력이 더욱 무작위로 생성되고, 0.2와 같이 값이 낮을수록 출력이 더욱 집중되고 결정적이게 됩니다. 일반적으로 이 항목 또는 top_p 중 하나만 변경하는 것이 좋습니다.

모델이 top_p 확률 질량을 가진 토큰의 결과를 고려하는 핵 샘플링이라고 하는 온도를 사용한 샘플링의 대안입니다. 따라서 0.1은 상위 10% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려됨을 의미합니다.

일반적으로 이 항목 또는 temperature 중 하나만 변경하는 것이 좋습니다.

최종 사용자를 나타내는 고유 식별자입니다. 이 식별자는 OpenAI가 남용을 모니터링하고 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세히알아보세요.

요청을 처리하는 데 사용되는 처리 유형을 지정합니다.

• 'auto'로 설정하면 요청이 프로젝트 설정에 구성된 서비스 계층으로 처리됩니다. 달리 구성하지 않는 한 프로젝트는 '기본값'을 사용합니다.
• 'default'로 설정하면 선택한 모델의 표준 가격 책정 및 성능으로 요청이 처리됩니다.
• 'flex' 또는 'priority'로 설정하면 해당 서비스 계층으로 요청이 처리됩니다. 우선 순위 처리에 대해 자세히 알아보려면 영업 담당자에게 문의하세요.
• 설정하지 않으면 기본 동작은 'auto'입니다.

매개 변수가 service_tier 설정되면 응답 본문에는 요청을 처리하는 데 실제로 사용되는 처리 모드를 기반으로 하는 값이 포함 service_tier 됩니다. 이 응답 값은 매개 변수에 설정된 값과 다를 수 있습니다.

각 토큰 위치에서 반환될 가능성이 가장 높은 토큰 수를 지정하는 0에서 20 사이의 정수로, 각 토큰에는 관련 로그 가능성이 있습니다.

모델에 대한 이전 응답의 고유 ID입니다. 멀티 턴 대화를 만드는 데 사용합니다. 대화 상태에 대해 자세히 알아봅니다.

이 응답을 만드는 데 사용할 모델 배포입니다.

o 시리즈 모델만

추론 모델에 대한 구성 옵션입니다.

백그라운드에서 모델 응답을 실행할지 여부입니다. 자세히알아보세요.

표시되는 출력 토큰 및 추론 토큰을 포함하여 응답에 대해 생성할 수 있는 토큰 수에 대한 상한 입니다.

응답에서 처리할 수 있는 기본 제공 도구에 대한 총 호출의 최대 수입니다. 이 최대 수는 개별 도구가 아닌 모든 기본 제공 도구 호출에 적용됩니다. 모델에서 도구를 호출하려는 추가 시도는 무시됩니다.

응답을 생성하는 동안 모델에서 호출할 수 있는 도구 배열입니다. 매개 변수를 설정 tool_choice 하여 사용할 도구를 지정할 수 있습니다.

모델을 제공할 수 있는 도구의 두 가지 범주는 다음과 같습니다.

• 기본 제공 도구: 웹 검색 또는 파일 검색과 같은 모델의 기능을 확장하는 OpenAI에서 제공하는 도구입니다. 기본 제공 도구에 대해 자세히 알아봅니다.
• 함수 호출(사용자 지정 도구): 사용자가 정의한 함수를 사용하여 모델이 사용자 고유의 코드를 호출할 수 있도록 합니다. 함수 호출에 대해 자세히 알아보세요.

모델이 응답을 생성할 때 사용할 도구(또는 도구)를 선택하는 방법입니다. 매개 변수를 tools 참조하여 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법을 확인합니다.

프롬프트 템플릿 및 해당 변수에 대한 참조입니다. 자세히알아보세요.

모델 응답에 사용할 잘림 전략입니다.

• auto: 이 응답의 컨텍스트와 이전 응답의 컨텍스트가 모델의 컨텍스트 창 크기를 초과하는 경우 모델은 대화 중간에 입력 항목을 삭제하여 컨텍스트 창에 맞게 응답을 자립니다.
• disabled (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 창 크기를 초과하면 요청이 실패하고 400 오류가 발생합니다.

이 응답의 고유 식별자입니다.

이 리소스의 개체 유형은 항상 response로 설정됩니다.

응답 생성의 상태입니다. completed, failed, in_progress, cancelled, queued 또는 incomplete 중 하나입니다.

이 응답을 만든 시점의 Unix 타임스탬프(초)입니다.

모델이 응답을 생성하지 못할 때 반환되는 오류 개체입니다.

응답이 불완전한 이유입니다.

모델에서 생성된 콘텐츠 항목의 배열입니다.

• 배열의 항목 output 길이와 순서는 모델의 응답에 따라 달라집니다.
• 배열의 첫 번째 항목에 액세스하고 모델에서 output 생성된 콘텐츠가 포함된 메시지라고 가정 assistant 하는 대신 SDK에서 지원되는 속성을 사용하는 output_text 것이 좋습니다.

모델 컨텍스트에 삽입된 시스템(또는 개발자) 메시지입니다.

함께 previous_response_id사용하는 경우 이전 응답의 지침은 다음 응답으로 전달되지 않습니다. 이렇게 하면 시스템(또는 개발자) 메시지를 새 응답으로 간단하게 교환할 수 있습니다.

SDK 전용 편의 속성으로, output_text 배열에 있는 모든 output 항목이 포함된 경우 해당 항목의 집계된 텍스트 출력을 포함합니다. Python 및 JavaScript SDK에서 지원됩니다.

입력 토큰, 출력 토큰, 출력 토큰 분석 및 사용된 총 토큰을 포함한 토큰 사용량 세부 정보를 나타냅니다.

모델이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있도록 허용할지 여부입니다.

응답에 대한 오류 코드입니다.

사람이 읽을 수 있는 오류 설명입니다.

입력 토큰의 수입니다.

캐시에서 검색된 토큰 수입니다. 프롬프트 캐싱에 대해 자세히 알아보세요.

출력 토큰의 수입니다.

추론 토큰의 수입니다.

사용된 총 토큰 수입니다.

에이전트의 이름입니다.

에이전트의 버전 식별자입니다.

프롬프트에서 변수를 대체할 값의 선택적 맵입니다. 대체 값은 문자열이거나 이미지 또는 파일과 같은 다른 응답 입력 형식일 수 있습니다.

실행에 사용할 수 있는 도구 목록입니다.

실행에서 사용할 수 있는 파일 ID 목록입니다.