> ## Documentation Index
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# 모델

> Models API를 통해 사용 가능한 모델을 조회하고, 기능을 비교하며, 모델 메타데이터를 탐색하세요.

ARouter는 단일 통합 API를 통해 주요 제공업체의 수백 개 모델에 대한 액세스를 제공합니다. [ARouter 웹사이트](https://arouter.ai/models)에서 모델을 탐색하거나 API를 직접 사용할 수 있습니다.

## 쿼리 파라미터

Models API는 결과 필터링을 위한 쿼리 파라미터를 지원합니다.

### `output_modalities`

출력 능력으로 모델을 필터링합니다. 쉼표로 구분된 모달리티 목록이나 `"all"`을 사용하여 모든 모델을 포함할 수 있습니다.

| 값            | 설명                     |
| ------------ | ---------------------- |
| `text`       | 텍스트 출력을 생성하는 모델（기본값）   |
| `image`      | 이미지를 생성하는 모델           |
| `audio`      | 오디오 출력을 생성하는 모델        |
| `embeddings` | 임베딩 모델                 |
| `all`        | 모든 모델 포함, 모달리티 필터링 건너뜀 |

```bash theme={null}
# 기본 — 텍스트 모델만
curl "https://api.arouter.ai/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 이미지 생성 모델만
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=image" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 텍스트 및 이미지 모델
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=text,image" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 모달리티 관계없이 모든 모델
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=all" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```

### `supported_parameters`

지원하는 API 파라미터로 모델을 필터링합니다. 예를 들어, 도구 호출을 지원하는 모델을 찾으려면:

```bash theme={null}
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```

## 모델 목록

```
GET /v1/models
```

API key로 사용 가능한 전체 모델 목록을 반환합니다.

```bash theme={null}
curl https://api.arouter.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```

### 응답 형식

```json theme={null}
{
  "data": [
    {
      "id": "openai/gpt-5.4",
      "canonical_slug": "openai/gpt-5.4",
      "name": "GPT-5.4",
      "created": 1748000000,
      "description": "OpenAI's flagship multimodal model with state-of-the-art performance.",
      "context_length": 128000,
      "architecture": {
        "input_modalities": ["text", "image"],
        "output_modalities": ["text"],
        "tokenizer": "cl100k_base",
        "instruct_type": "chatml"
      },
      "pricing": {
        "prompt": "0.000005",
        "completion": "0.000015",
        "request": "0",
        "image": "0.00765",
        "web_search": "0",
        "internal_reasoning": "0",
        "input_cache_read": "0.0000025",
        "input_cache_write": "0.000005"
      },
      "top_provider": {
        "context_length": 128000,
        "max_completion_tokens": 16384,
        "is_moderated": true
      },
      "supported_parameters": [
        "tools",
        "tool_choice",
        "max_tokens",
        "temperature",
        "top_p",
        "structured_outputs",
        "response_format",
        "stop",
        "frequency_penalty",
        "presence_penalty",
        "seed"
      ],
      "per_request_limits": null,
      "default_parameters": null,
      "expiration_date": null
    }
  ]
}
```

## 모델 객체 스키마

`data` 배열의 각 모델에는 다음 필드가 포함됩니다:

| 필드                     | 타입               | 설명                                            |
| ---------------------- | ---------------- | --------------------------------------------- |
| `id`                   | `string`         | API 요청에 사용되는 고유 모델 식별자（예: `"openai/gpt-5.4"`） |
| `canonical_slug`       | `string`         | 변경되지 않는 모델의 영구 슬러그                            |
| `name`                 | `string`         | 사람이 읽을 수 있는 표시 이름                             |
| `created`              | `number`         | 모델이 ARouter에 추가된 Unix 타임스탬프                   |
| `description`          | `string`         | 모델 기능에 대한 상세 설명                               |
| `context_length`       | `number`         | 토큰 단위의 최대 컨텍스트 창 크기                           |
| `architecture`         | `Architecture`   | 기술 능력 객체                                      |
| `pricing`              | `Pricing`        | 이 모델 사용의 비용 구조（USD/토큰）                        |
| `top_provider`         | `TopProvider`    | 기본 제공업체의 구성 세부 정보                             |
| `per_request_limits`   | `object \| null` | 속도 제한 정보（제한 없는 경우 `null`）                     |
| `supported_parameters` | `string[]`       | 지원되는 API 파라미터 배열                              |
| `default_parameters`   | `object \| null` | 기본 파라미터 값（없는 경우 `null`）                       |
| `expiration_date`      | `string \| null` | 지원 종료 날짜（지원 종료되지 않은 경우 `null`）                |

### Architecture 객체

```typescript theme={null}
{
  "input_modalities": string[],  // 예: ["text", "image"]
  "output_modalities": string[], // 예: ["text"]
  "tokenizer": string,           // 예: "cl100k_base"
  "instruct_type": string | null // 예: "chatml", 해당 없을 경우 null
}
```

### Pricing 객체

모든 가격 값은 **USD/토큰**입니다. `"0"` 값은 해당 기능이 무료임을 의미합니다.

```typescript theme={null}
{
  "prompt": string,              // 입력 토큰당 비용
  "completion": string,          // 출력 토큰당 비용
  "request": string,             // API 요청당 고정 비용
  "image": string,               // 이미지 입력당 비용
  "web_search": string,          // 웹 검색 작업당 비용
  "internal_reasoning": string,  // 내부 추론 토큰 비용
  "input_cache_read": string,    // 캐시된 입력 토큰 읽기당 비용
  "input_cache_write": string    // 캐시된 입력 토큰 쓰기당 비용
}
```

### Top Provider 객체

```typescript theme={null}
{
  "context_length": number,         // 제공업체별 컨텍스트 제한
  "max_completion_tokens": number,  // 응답의 최대 토큰 수
  "is_moderated": boolean           // 콘텐츠 중재 적용 여부
}
```

### 지원되는 파라미터

`supported_parameters` 배열은 모델에서 작동하는 OpenAI 호환 파라미터를 나열합니다:

| 파라미터                 | 설명            |
| -------------------- | ------------- |
| `tools`              | 함수 호출 기능      |
| `tool_choice`        | 도구 선택 제어      |
| `max_tokens`         | 응답 길이 제한      |
| `temperature`        | 무작위성 제어       |
| `top_p`              | 핵 샘플링         |
| `reasoning`          | 내부 추론 모드      |
| `include_reasoning`  | 응답에 추론 포함     |
| `structured_outputs` | JSON 스키마 강제   |
| `response_format`    | 출력 형식 지정      |
| `stop`               | 사용자 정의 중지 시퀀스 |
| `frequency_penalty`  | 반복 감소         |
| `presence_penalty`   | 주제 다양성        |
| `seed`               | 결정론적 출력       |

## 모델 사용

`id`를 요청의 `model` 필드에 직접 사용하세요:

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python theme={null}
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        base_url="https://api.arouter.ai/v1",
        api_key="lr_live_xxxx",
    )

    # List available models
    models = client.models.list()
    for model in models.data:
        print(model.id)

    # Use a specific model
    response = client.chat.completions.create(
        model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    )
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```typescript theme={null}
    import OpenAI from "openai";

    const client = new OpenAI({
      baseURL: "https://api.arouter.ai/v1",
      apiKey: "lr_live_xxxx",
    });

    // List available models
    const models = await client.models.list();
    for (const model of models.data) {
      console.log(model.id);
    }

    // Use a specific model
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: "anthropic/claude-sonnet-4.6",
      messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
    });
    ```
  </Tab>

  <Tab title="cURL">
    ```bash theme={null}
    curl https://api.arouter.ai/v1/models \
      -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 지원되는 파라미터로 필터링

도구 호출을 지원하는 모델 찾기:

```bash theme={null}
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```

구조화된 출력을 지원하는 모델 찾기:

```bash theme={null}
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=structured_outputs" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```

## 자동 라우팅

특정 모델 ID 외에도, ARouter는 자동 모델 선택을 지원합니다:

| 모델       | 설명                              |
| -------- | ------------------------------- |
| `"auto"` | ARouter가 요청에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택 |

```bash theme={null}
curl https://api.arouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'
```

응답의 `model` 필드는 항상 실제로 사용된 모델을 표시합니다. 자세한 내용은 [모델 라우팅](/ko/model-routing#auto-routing)을 참조하세요.

## 모델 변형

모델 ID에 접미사를 추가하여 라우팅 동작을 변경할 수 있습니다:

| 접미사         | 효과                        |
| ----------- | ------------------------- |
| `:nitro`    | 최고 처리량 인스턴스로 라우팅 — 속도 최적화 |
| `:floor`    | 최저 비용 인스턴스로 라우팅 — 가격 최적화  |
| `:free`     | 무료 티어 인스턴스로 라우팅（속도 제한 적용） |
| `:thinking` | 확장 추론 / 사고 연쇄 모드 활성화      |

```json theme={null}
{"model": "openai/gpt-5.4:nitro"}   // 가장 빠름
{"model": "openai/gpt-5.4:floor"}   // 가장 저렴
{"model": "deepseek/deepseek-r1:thinking"} // 추론 모드
```

전체 참조는 [모델 변형](/ko/guides/features/model-variants)을 참조하세요.

## 토큰화

모델마다 텍스트를 토큰화하는 방식이 다릅니다. 일부 모델（GPT, Claude, Llama）은 텍스트를 다중 문자 청크로 분할하고, 다른 모델은 문자별로 토큰화합니다（PaLM）. 이는 동일한 입력과 출력이라도 모델마다 토큰 수——따라서 비용——가 다를 수 있다는 것을 의미합니다.

비용은 사용 중인 모델의 토크나이저에 따라 청구됩니다. 각 응답의 `usage` 필드를 사용하여 정확한 토큰 수를 확인하세요:

```json theme={null}
{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 170
  }
}
```

## 참고 사항

* 모델 목록은 계정에서 활성화된 제공업체로 필터링됩니다. 제공업체가 활성화되지 않은 경우 해당 모델은 표시되지 않습니다.
* 새 모델은 제공업체가 출시할 때 자동으로 추가됩니다.
* 이 목록의 모델 ID를 채팅 완성 요청의 `model` 필드에 직접 사용하세요.

사용 가능한 제공업체와 플래그십 모델의 큐레이션 목록은 [제공업체](/ko/providers)를 참조하세요.