Gemini OpenAI 형식(Chat)

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions

import requests

url = "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions"

response = requests.post(url)

print(response.text)

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

POST

chat

completions

Gemini OpenAI 형식(Chat)

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions

import requests

url = "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions"

response = requests.post(url)

print(response.text)

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

Google Gemini 네이티브 프로토콜은 Gemini Native를 참조하세요. 일반 다중 모델 Chat Completions는 OpenAI Chat Completions를 참조하세요.

엔드포인트: POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions

1. 모델 카테고리

Category	Example models	Routing	Notes
채팅 / 멀티모달	`gemini-3.5-flash`、`gemini-3.1-pro-preview`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-3.1-flash-lite-preview`	`:generateContent` 또는 `:streamGenerateContent`	스트리밍은 클라이언트 `stream` 플래그를 따름

2. 엔드포인트 및 인증

POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions
Authorization: Bearer sk-<your-token>
Content-Type: application/json

3. OpenAI 필드 → Gemini 매핑

OpenAI field	Gemini field	Description
`model`	URL 경로의 `models/<model>`	모델 이름이 Gemini로 그대로 전달됨
`messages`	`contents[]` + `systemInstruction`	`system`/`developer` 역할 → `systemInstruction`; `assistant` → `model`; `tool`/`function` → `functionResponse`
`stream`	URL `:streamGenerateContent` vs `:generateContent`
`temperature`	`generationConfig.temperature`
`top_p`	`generationConfig.topP`
`max_tokens` / `max_completion_tokens`	`generationConfig.maxOutputTokens`
`seed`	`generationConfig.seed`
`stop`	`generationConfig.stopSequences`	최대 5개; 초과 항목은 잘림
`response_format.type = "json_schema"/"json_object"`	`generationConfig.responseMimeType = "application/json"` + `responseSchema`	Gemini가 인식하지 못하는 `additionalProperties` 등 필드는 자동 제거됨
`tools`의 `function`	`tools[].functionDeclarations`	§4 참조
`tools`의 세 가지 특수 이름 (`googleSearch` / `codeExecution` / `urlContext`)	`tools[].googleSearch` / `tools[].codeExecution` / `tools[].urlContext`	§4 참조
`tool_choice`	`toolConfig.functionCallingConfig`	`"auto"→AUTO`、`"none"→NONE`、`"required"→ANY`; 객체 형식 `{type:"function",function:{name:"X"}}` → `ANY` + `allowedFunctionNames=["X"]`
`frequency_penalty`	`generationConfig.frequencyPenalty`
`presence_penalty`	`generationConfig.presencePenalty`
`top_k`	`generationConfig.topK`
`n`	`generationConfig.candidateCount`	`n > 1`일 때만 적용, 후보 응답 수 제어
`logprobs`	`generationConfig.responseLogprobs`	logprobs 반환 여부
`top_logprobs`	`generationConfig.logprobs`	top logprobs 수
`modalities`	`generationConfig.responseModalities`	JSON 배열(예: `["text","audio"]`)
`audio`	`generationConfig.speechConfig`	TTS 음성 설정, Gemini speechConfig로 직접 전달

messages.content는 멀티모달 배열(OpenAI v2)을 지원합니다:

type:"text" → parts[].text
type:"image_url" / type:"input_audio" / type:"file" → 다운로드/디코딩 후 MIME 허용 목록에 따라 parts[].inlineData로 변환:
- 이미지: image/png、image/jpeg、image/jpg、image/webp、image/heic、image/heif
- 오디오: audio/mpeg、audio/mp3、audio/wav
- 비디오: video/mp4、video/mov、video/mpeg、video/mpg、video/avi、video/wmv、video/mpegps、video/flv
- 문서: application/pdf、text/plain
content 문자열에 포함된 ![alt](data:image/...;base64,...) Markdown 이미지는 image_url과 동일하게 inlineData part로 변환됩니다.

4. 도구 전달

"tools": [
  { "type": "function", "function": { "name": "googleSearch" } },     // Google Search 활성화
  { "type": "function", "function": { "name": "codeExecution" } },    // 코드 실행 활성화
  { "type": "function", "function": { "name": "urlContext" } },       // URL 컨텍스트 활성화
  { "type": "function", "function": {                                  // 표준 function calling
      "name": "get_weather",
      "description": "Get weather",
      "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string" } }, "required": ["city"] }
    }
  }
]

세 가지 특수 이름은 Gemini 네이티브 도구로 매핑되며, 다른 function 항목은 functionDeclarations를 사용합니다.

5. extra_body — Gemini 네이티브 매개변수 전달

extra_body.google.* 이 네임스페이스 아래의 모든 필드는 Gemini 네이티브 API로 전달됩니다.

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Draw a shiba inu" }],
  "extra_body": {
    "google": {
      "generationConfig": { /* ... */ },
      "safetySettings":   [ /* ... */ ],
      "tools":            [ /* ... */ ],
      "systemInstruction": { /* ... */ },
      "thinking_config":  { /* ... */ }
    }
  }
}

5.1 두 가지 전달 경로

경로	Field	Behavior
① snake_case 허용 목록(레거시)	`extra_body.google.thinking_config`	명시적으로 파싱 후 해당 필드에 기록됩니다. snake_case 키만 허용하며, 타입이 맞지 않으면 오류 없이 건너뛰고 ②로 폴백합니다.
② 전체 전달(스키마 검증 없음)	`extra_body.google.` 아래 ①을 제외한* 임의 필드	`extra_body.google` 하위 트리 전체(`thinking_config` 제외)를 최종 Gemini 요청 JSON에 깊은 병합합니다. 필드명은 Gemini 공식 네이티브 camelCase로 작성합니다(`generationConfig`、`safetySettings`、`tools`、`systemInstruction`、`toolConfig`、`cachedContent`、`responseModalities`、`responseSchema`、`responseJsonSchema` 등).

5.2 thinking_config (snake_case 허용 목록)

Field	Type	Gemini field	Description
`thinking_budget`	int	`thinkingBudget`	사고 토큰 예산. > 0이면 `include_thoughts` true; 0 또는 음수면 사고 비활성화
`include_thoughts`	bool	`includeThoughts`	`reasoning_content`에 사고 추적 반환
`thinking_level`	string	`thinkingLevel`	사고 수준(예: `"HIGH"`)

extra_body.google을 전달하면 시스템 자동 사고 체인 어댑터가 비활성화되며, 모든 사고 동작은 호출자가 제어합니다.

5.3 깊은 병합 규칙

extra_body.google(위 snake_case 키 제외)을 패치로 취급합니다.
OpenAI 필드로 구성된 Gemini 요청을 base로 사용합니다.
deep merge:
- 동일 키, 둘 다 map → 재귀 병합;
- 기타 타입(스칼라, 배열, null) → 패치가 base를 직접 덮어씀;
- base에만 있는 키는 유지됩니다.
병합된 본문이 업스트림으로 전송됩니다 — 네이티브 Gemini 호출과 동등합니다.

extra_body.google.generationConfig.maxOutputTokens로 OpenAI 필드 max_tokens로 설정한 값을 덮어쓸 수 있고, extra_body.google.safetySettings로 플랫폼 기본 안전 설정을 완전히 교체할 수 있습니다. 향후 추가되는 Gemini 필드도 코드 변경 없이 바로 사용할 수 있습니다.

5.4 전달 예시

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Write an article about AI" }],
  "extra_body": {
    "google": {
      "generationConfig": {
        "temperature": 1,
        "topP": 0.95,
        "maxOutputTokens": 32768
      },
      "safetySettings": [
        { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",       "threshold": "OFF" },
        { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "OFF" },
        { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "OFF" },
        { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",        "threshold": "OFF" }
      ]
    }
  }
}

6. 응답 형식

6.1 비스트리밍 `chat.completion`

{
  "id": "sXIFar39H4K0694P2MWmWQ",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1747299537,
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello, how can I help?",
        "reasoning_content": "User is greeting..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { /* §7 참조 */ }
}

id = 업스트림 responseId(로그 request_id와 일치); 없으면 chatcmpl-*로 폴백.
reasoning_content: 사고 텍스트(include_thoughts:true일 때만).
executable_code / code_execution_result: 텍스트에 markdown 코드 블록으로 삽입.
이미지가 아닌 미디어(오디오 등)는 markdown [media](data:...) 형식으로 삽입.
finish_reason 매핑: STOP→stop, MAX_TOKENS→length, safety/recitation/…→content_filter, functionCall→tool_calls.

6.2 스트리밍 `chat.completion.chunk`

스트리밍에서 delta.content는 문자열입니다(배열 아님).
이미지는 delta.content에 ![image](data:...) markdown으로 삽입됩니다.
id는 스트리밍 청크 전체에서 안정적입니다.

7. Usage

response.usage 전체 필드:

{
  "prompt_tokens": 1127,
  "completion_tokens": 2050,     // includes reasoning tokens
  "total_tokens": 2273,

  "prompt_tokens_details": {
    "cached_tokens": 0,
    "text_tokens":   7,
    "audio_tokens":  0,
    "image_tokens":  1120
  },

  "completion_tokens_details": {
    "text_tokens":      26,
    "audio_tokens":     0,
    "image_tokens":     1120,
    "reasoning_tokens": 904      // thinking tokens, shown separately
  }
}

7.1 사고 토큰 집계 방식

reasoning_tokens는 가시성을 위해 별도 표시됩니다.
completion_tokens는 reasoning_tokens를 포함합니다(OpenAI 의미론; 과금은 completion_tokens 기준).

7.2 출력 토큰 분류

시스템이 출력에 따라 토큰 유형을 자동 분류합니다:

Output	Bucket
이미지 출력	→ `image_tokens`
텍스트만	→ `text_tokens`

분류는 모델명이 아닌 출력 기준입니다 — 모델명에 “image”가 있어도 순수 텍스트 응답은 텍스트로 과금됩니다.

7.3 모달리티 대소문자 처리

image / IMAGE 대소문자 변형을 모두 허용합니다.

8. 로깅 및 대조

업스트림 토큰 사용량은 요청별로 로깅됩니다:

responseId는 response.id 및 로그 request_id와 일치합니다.

9. 예시

9.1 사고 모드가 있는 텍스트 채팅

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Prove Fermat's Last Theorem"}],
    "extra_body": {
      "google": {
        "thinking_config": { "thinking_level": "HIGH", "include_thoughts": true }
      }
    }
  }'

9.2 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지 URL)

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": [
          { "type": "text", "text": "What is in this image?" },
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/cat.jpg" } }
        ]
      }
    ]
  }'

9.3 Google Search + URL 컨텍스트

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Big tech news today?"}],
    "tools": [
      { "type": "function", "function": { "name": "googleSearch" } },
      { "type": "function", "function": { "name": "urlContext" } }
    ]
  }'

9.4 스트리밍 채팅

curl -N -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a five-character quatrain"}],
    "stream": true,
    "stream_options": { "include_usage": true }
  }'

10. OpenAI 전용 매개변수(Gemini에서 무시됨)

다음 OpenAI 표준 매개변수는 Gemini API에 대응 필드가 없어 전달해도 오류 없이 무시됩니다:

OpenAI field	Description
`logit_bias`	Gemini에는 logit bias 없음
`prediction`	예측 출력(Gemini 대응 없음)
`user`	OpenAI 사용자 식별자(Gemini 대응 없음)
`parallel_tool_calls`	병렬 도구 호출 제어 없음
`verbosity`	GPT-5 전용
`service_tier`	OpenAI 서비스 티어
`safety_identifier`	OpenAI 안전 식별자
`store`	OpenAI store 플래그
`prompt_cache_key` / `prompt_cache_retention`	OpenAI 캐시 제어
`web_search_options`	대신 `tools`의 `googleSearch` / `urlContext` 사용
`functions` / `function_call`	레거시 functions API — `tools` + `tool_choice` 사용

11. FAQ — Thinking / Reasoning

Q1: OpenAI 형식에서 Gemini 사고 길이를 제어할 수 있나요?

예. 세 가지 방법이 있습니다:

방법 1: `reasoning_effort`(OpenAI 표준 필드, 가장 간단)

OpenAI reasoning_effort를 전달하면 Gemini 사고 설정으로 매핑됩니다:

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Prove Fermat's Last Theorem"}],
  "reasoning_effort": "high"
}

매핑(자동):

`reasoning_effort`	Gemini 3 시리즈
`"low"`	`thinkingLevel = "LOW"`
`"medium"`	`thinkingLevel = "MEDIUM"`
`"high"`	`thinkingLevel = "HIGH"`

방법 2: 모델명 접미사

Suffix	Behavior
`-thinking`	사고 활성화 + `includeThoughts: true`; 예산은 `max_tokens` 비율에서 결정
`-thinking-<숫자>`	사고 활성화; 예산 = 숫자(클램핑됨)
`-nothinking`	사고 비활성화(`thinkingBudget = 0`); Gemini 2.5만 지원

예: gemini-3.5-flash-thinking-16384 → 사고 활성화, 예산 16384.

방법 3: `extra_body.google.thinking_config`(전체 제어)

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "extra_body": {
    "google": {
      "thinking_config": {
        "thinking_level": "HIGH",
        "include_thoughts": true
      }
    }
  }
}

Gemini 3 시리즈는 thinking_budget 대신 thinking_level을 사용합니다:

{
  "extra_body": {
    "google": {
      "thinking_config": {
        "thinking_level": "HIGH",
        "include_thoughts": true
      }
    }
  }
}

우선순위: extra_body.google.thinking_config > reasoning_effort > 접미사. extra_body.google을 전달하면 시스템 자동 사고 체인 어댑터가 비활성화되며, 모든 사고 동작은 호출자가 완전히 제어합니다.

Q2: 사고 출력을 어떻게 읽나요?

include_thoughts: true로 설정하면 사고 과정이 응답의 reasoning_content 필드에 담깁니다:

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Final answer...",
      "reasoning_content": "Thinking trace..."
    }
  }]
}

스트리밍에서는 delta.reasoning_content로 사고 내용이 도착합니다.

Q3: Gemini 2.5 vs 3 사고 차이

Feature	Gemini 2.5	Gemini 3
제어	`thinkingBudget`(정수 토큰 예산)	`thinkingLevel`(enum MINIMAL/LOW/MEDIUM/HIGH)
사고 비활성화 가능	예 (`thinkingBudget = 0`)	비활성화 불가(플랫폼 제한)
`reasoning_effort: "none"`	지원(사고 비활성화)	미지원

12. 알려진 제한 사항

Limitation	Description
스트리밍 이미지를 markdown으로	스트리밍은 `![image](data:...)`로 삽입; 비스트리밍은 멀티모달 배열을 반환할 수 있음
이미지가 아닌 미디어를 markdown 텍스트로	오디오 등 비이미지 미디어는 markdown 형식으로 삽입
`extra_body.google.` 완전 전달, 필드 검증 없음*	필드 오타나 값 타입 오류는 그대로 업스트림에 전달되며 Gemini가 오류를 반환합니다. 호출자가 필드 정확성을 책임집니다.
플랫폼 기본 안전 설정	`extra_body.google.safetySettings`로 재정의 가능

13. 문제 해결

Issue	What to check
Usage가 이상함	로그와 업스트림 usage 대조
`response.id`가 로그와 불일치	발생하지 않아야 함 — 지원팀에 문의
이미지가 배열이 아닌 markdown인 이유	스트리밍은 markdown 사용; 비스트리밍은 멀티모달 배열을 사용할 수 있음
`extra_body.google.xxx`가 적용되지 않음	1) `extra_body`는 JSON 객체여야 하며 문자열이면 안 됨; 2) `xxx`가 `google` 네임스페이스 아래인지 확인; 3) `thinking_config`는 snake_case, 다른 필드는 Gemini 네이티브 camelCase
기본 안전 설정 재정의	`extra_body.google.safetySettings` 설정

OpenAI 네이티브 형식(ChatCompletions)콘텐츠 검수 (Moderations)

API 문서

대화 및 텍스트

안전 및 오디오

이미지 시리즈

비디오 시리즈

텍스트 완성 및 임베딩

인터페이스 모듈

Gemini OpenAI 형식(Chat)

1. 모델 카테고리

2. 엔드포인트 및 인증

3. OpenAI 필드 → Gemini 매핑

4. 도구 전달

5. extra_body — Gemini 네이티브 매개변수 전달

5.1 두 가지 전달 경로

5.2 thinking_config (snake_case 허용 목록)

5.3 깊은 병합 규칙

5.4 전달 예시

6. 응답 형식

6.1 비스트리밍 `chat.completion`

6.2 스트리밍 `chat.completion.chunk`

7. Usage

7.1 사고 토큰 집계 방식

7.2 출력 토큰 분류

7.3 모달리티 대소문자 처리

8. 로깅 및 대조

9. 예시

9.1 사고 모드가 있는 텍스트 채팅

9.2 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지 URL)

9.3 Google Search + URL 컨텍스트

9.4 스트리밍 채팅

10. OpenAI 전용 매개변수(Gemini에서 무시됨)

11. FAQ — Thinking / Reasoning

Q1: OpenAI 형식에서 Gemini 사고 길이를 제어할 수 있나요?

방법 1: `reasoning_effort`(OpenAI 표준 필드, 가장 간단)

방법 2: 모델명 접미사

방법 3: `extra_body.google.thinking_config`(전체 제어)

Q2: 사고 출력을 어떻게 읽나요?

Q3: Gemini 2.5 vs 3 사고 차이

12. 알려진 제한 사항

13. 문제 해결

​1. 모델 카테고리

​2. 엔드포인트 및 인증

​3. OpenAI 필드 → Gemini 매핑

​4. 도구 전달

​5. extra_body — Gemini 네이티브 매개변수 전달

​5.1 두 가지 전달 경로

​5.2 thinking_config (snake_case 허용 목록)

​5.3 깊은 병합 규칙

​5.4 전달 예시

​6. 응답 형식

​6.1 비스트리밍 chat.completion

​6.2 스트리밍 chat.completion.chunk

​7. Usage

​7.1 사고 토큰 집계 방식

​7.2 출력 토큰 분류

​7.3 모달리티 대소문자 처리

​8. 로깅 및 대조

​9. 예시

​9.1 사고 모드가 있는 텍스트 채팅

​9.2 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지 URL)

​9.3 Google Search + URL 컨텍스트

​9.4 스트리밍 채팅

​10. OpenAI 전용 매개변수(Gemini에서 무시됨)

​11. FAQ — Thinking / Reasoning

​Q1: OpenAI 형식에서 Gemini 사고 길이를 제어할 수 있나요?

​방법 1: reasoning_effort(OpenAI 표준 필드, 가장 간단)

​방법 2: 모델명 접미사

​방법 3: extra_body.google.thinking_config(전체 제어)

​Q2: 사고 출력을 어떻게 읽나요?

​Q3: Gemini 2.5 vs 3 사고 차이

​12. 알려진 제한 사항

​13. 문제 해결

1. 모델 카테고리

2. 엔드포인트 및 인증

3. OpenAI 필드 → Gemini 매핑

4. 도구 전달

5. extra_body — Gemini 네이티브 매개변수 전달

5.1 두 가지 전달 경로

5.2 thinking_config (snake_case 허용 목록)

5.3 깊은 병합 규칙

5.4 전달 예시

6. 응답 형식

6.1 비스트리밍 `chat.completion`

6.2 스트리밍 `chat.completion.chunk`

7. Usage

7.1 사고 토큰 집계 방식

7.2 출력 토큰 분류

7.3 모달리티 대소문자 처리

8. 로깅 및 대조

9. 예시

9.1 사고 모드가 있는 텍스트 채팅

9.2 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지 URL)

9.3 Google Search + URL 컨텍스트

9.4 스트리밍 채팅

10. OpenAI 전용 매개변수(Gemini에서 무시됨)

11. FAQ — Thinking / Reasoning

Q1: OpenAI 형식에서 Gemini 사고 길이를 제어할 수 있나요?

방법 1: `reasoning_effort`(OpenAI 표준 필드, 가장 간단)

방법 2: 모델명 접미사

방법 3: `extra_body.google.thinking_config`(전체 제어)

Q2: 사고 출력을 어떻게 읽나요?

Q3: Gemini 2.5 vs 3 사고 차이

12. 알려진 제한 사항

13. 문제 해결