파일 검색 | OpenAI API

파일 검색은 Responses API에서 제공하는 도구입니다. 모델은 이 도구로 의미 기반 검색과 키워드 검색을 수행해 미리 업로드한 파일로 구성된 지식 베이스에서 정보를 찾습니다. 벡터 스토어를 만들고 파일을 업로드하면 모델이 기존 지식에 더해 이러한 지식 베이스(vector_stores)의 정보도 활용할 수 있습니다.

벡터 스토어와 의미 기반 검색의 작동 방식은 검색 가이드를 참고하세요.

OpenAI가 이 도구를 호스팅하고 관리하므로 도구 실행을 처리하는 코드를 직접 작성할 필요가 없습니다. 모델은 파일 검색이 필요하다고 판단하면 자동으로 도구를 호출해 파일에서 정보를 찾고 결과를 반환합니다.

사용 방법

Responses API에서 파일 검색을 사용하려면 먼저 벡터 스토어에 지식 베이스를 구성하고 파일을 업로드해야 합니다.

다음 단계에 따라 벡터 스토어를 만들고 파일을 업로드하세요. 예제 파일을 사용하거나 직접 준비한 파일을 업로드할 수 있습니다.

File API에 파일 업로드

파일 업로드

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34import fs from "fs";
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

async function createFile(filePath) {
  let result;
  if (filePath.startsWith("http://") || filePath.startsWith("https://")) {
    // Download the file content from the URL
    const res = await fetch(filePath);
    const buffer = await res.arrayBuffer();
    const urlParts = filePath.split("/");
    const fileName = urlParts[urlParts.length - 1];
    const file = new File([buffer], fileName);
    result = await openai.files.create({
      file: file,
      purpose: "assistants",
    });
  } else {
    // Handle local file path
    const fileContent = fs.createReadStream(filePath);
    result = await openai.files.create({
      file: fileContent,
      purpose: "assistants",
    });
  }
  return result.id;
}

// Replace with your own file path or URL
const fileId = await createFile(
  "https://cdn.openai.com/API/docs/deep_research_blog.pdf"
);

console.log(fileId);

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32from io import BytesIO

import requests
from openai import OpenAI

client = OpenAI()


def create_file(client, file_path):
    if file_path.startswith(("http://", "https://")):
        response = requests.get(file_path, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        file_content = BytesIO(response.content)
        file_name = file_path.rsplit("/", 1)[-1]
        result = client.files.create(
            file=(file_name, file_content),
            purpose="assistants",
        )
    else:
        with open(file_path, "rb") as file_content:
            result = client.files.create(
                file=file_content,
                purpose="assistants",
            )
    return result.id


file_id = create_file(
    client,
    "https://cdn.openai.com/API/docs/deep_research_blog.pdf",
)
print(file_id)

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27package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	file, err := os.Open("customer_policies.txt")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer file.Close()

	client := openai.NewClient()
	result, err := client.Files.New(context.Background(), openai.FileNewParams{
		File:    openai.File(file, "customer_policies.txt", "text/plain"),
		Purpose: openai.FilePurposeAssistants,
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(result.ID)
}

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16import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.files.FileCreateParams;
import com.openai.models.files.FilePurpose;
import java.nio.file.Path;

var file =
    client
        .files()
        .create(
            FileCreateParams.builder()
                .file(Path.of(System.getenv("OPENAI_EXAMPLE_FILE_PATH")))
                .purpose(FilePurpose.USER_DATA)
                .build());

System.out.println(file.id());

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7require "openai"
require "pathname"

client = OpenAI::Client.new
file = Pathname("customer_policies.txt")
uploaded = client.files.create(file: file, purpose: :user_data)
puts(uploaded.id)

벡터 스토어 만들기

Python

const vectorStore = await openai.vectorStores.create({
  name: "knowledge_base",
});
console.log(vectorStore.id);

vector_store = client.vector_stores.create(name="knowledge_base")
print(vector_store.id)

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	vectorStore, err := client.VectorStores.New(context.Background(), openai.VectorStoreNewParams{
		Name: openai.String("knowledge_base"),
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(vectorStore.ID)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.vectorstores.VectorStoreCreateParams;

var store =
    client
        .vectorStores()
        .create(VectorStoreCreateParams.builder().name("Product docs").build());

System.out.println(store.id());

require "openai"

client = OpenAI::Client.new
store = client.vector_stores.create(name: "Product docs")
puts(store.id)

벡터 스토어에 파일 추가

Python

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4// Use vectorStore and fileId from the earlier create and upload steps.
await openai.vectorStores.files.create(vectorStore.id, {
  file_id: fileId,
});

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7result = client.vector_stores.files.create_and_poll(
    vector_store_id=vector_store.id,
    file_id=file_id,
)
if result.status != "completed":
    raise RuntimeError(f"File indexing ended with status: {result.status}")
print(result)

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19package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	file, err := client.VectorStores.Files.New(context.Background(), "<vector_store_id>", openai.VectorStoreFileNewParams{
		FileID: "file_abc123",
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(file.ID)
}

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15import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.vectorstores.files.FileCreateParams;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

String fileId = "file_abc123";

var file =
    client
        .vectorStores()
        .files()
        .create(vectorStoreId, FileCreateParams.builder().fileId(fileId).build());

System.out.println(file.id());

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5require "openai"

client = OpenAI::Client.new
file = client.vector_stores.files.create("<vector_store_id>", file_id: "file_abc123")
puts(file.id)

상태 확인

파일 상태가 completed가 될 때까지 다음 코드를 반복해서 실행하세요. 이 상태가 되면 파일을 사용할 수 있습니다.

상태 확인

Python

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3// Use vectorStore from the earlier create step.
const result = await openai.vectorStores.files.list(vectorStore.id);
console.log(result.data);

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12import time

# Listing visibility can lag behind completed indexing.
deadline = time.monotonic() + 60
while True:
    result = client.vector_stores.files.list(vector_store_id=vector_store.id)
    if any(file.id == file_id and file.status == "completed" for file in result.data):
        break
    if time.monotonic() >= deadline:
        raise TimeoutError("The indexed file is not visible in the listing yet.")
    time.sleep(1)
print(result)

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17package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	files, err := client.VectorStores.Files.List(context.Background(), "<vector_store_id>", openai.VectorStoreFileListParams{})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(files.Data)
}

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6import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

System.out.println(client.vectorStores().files().list(vectorStoreId).data());

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5require "openai"

client = OpenAI::Client.new
files = client.vector_stores.files.list("<vector_store_id>")
puts(files.data&.map(&:status))

지식 베이스를 구성한 후에는 모델이 사용할 수 있는 도구 목록에 file_search를 추가하고 검색할 벡터 스토어 목록을 함께 지정할 수 있습니다.

파일 검색 도구

Python

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14import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
    },
  ],
});
console.log(response);

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10from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="What is deep research by OpenAI?",
    tools=[{"type": "file_search", "vector_store_ids": ["<vector_store_id>"]}],
)
print(response)

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22package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is deep research by OpenAI?")},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{responses.ToolParamOfFileSearch([]string{"<vector_store_id>"})},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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19import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import java.util.List;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is deep research by OpenAI?")
        .addFileSearchTool(List.of(vectorStoreId))
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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18using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
string vectorStoreId = "<vector_store_id>";
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateFileSearchTool([vectorStoreId])
);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is deep research by OpenAI?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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16require "openai"

openai = OpenAI::Client.new

response = openai.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"]
    }
  ]
)

puts(response)

모델이 이 도구를 호출하면 응답에 다음 출력 항목이 포함됩니다.

file_search_call 항목에는 파일 검색 호출의 ID가 포함됩니다.
message 항목에는 모델의 응답과 파일 인용 정보가 포함됩니다.

파일 검색 응답

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48{
  "output": [
    {
      "type": "file_search_call",
      "id": "fs_67c09ccea8c48191ade9367e3ba71515",
      "status": "completed",
      "queries": ["What is deep research?"],
      "search_results": null
    },
    {
      "id": "msg_67c09cd3091c819185af2be5d13d87de",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Deep research is a sophisticated capability that allows for extensive inquiry and synthesis of information across various domains. It is designed to conduct multi-step research tasks, gather data from multiple online sources, and provide comprehensive reports similar to what a research analyst would produce. This functionality is particularly useful in fields requiring detailed and accurate information...",
          "annotations": [
            {
              "type": "file_citation",
              "index": 992,
              "file_id": "file-2dtbBZdjtDKS8eqWxqbgDi",
              "filename": "deep_research_blog.pdf"
            },
            {
              "type": "file_citation",
              "index": 992,
              "file_id": "file-2dtbBZdjtDKS8eqWxqbgDi",
              "filename": "deep_research_blog.pdf"
            },
            {
              "type": "file_citation",
              "index": 1176,
              "file_id": "file-2dtbBZdjtDKS8eqWxqbgDi",
              "filename": "deep_research_blog.pdf"
            },
            {
              "type": "file_citation",
              "index": 1176,
              "file_id": "file-2dtbBZdjtDKS8eqWxqbgDi",
              "filename": "deep_research_blog.pdf"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

검색 설정

검색 결과 수 제한

Responses API의 파일 검색 도구를 사용할 때 벡터 스토어에서 가져올 검색 결과 수를 지정할 수 있습니다. 결과 수를 줄이면 토큰 사용량과 지연 시간을 줄일 수 있지만 답변 품질이 낮아질 수 있습니다.

검색 결과 수 제한

Python

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12const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
      max_num_results: 2,
    },
  ],
});
console.log(response);

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12response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="What is deep research by OpenAI?",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            "vector_store_ids": ["<vector_store_id>"],
            "max_num_results": 2,
        }
    ],
)
print(response)

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24package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	tool := responses.ToolParamOfFileSearch([]string{"<vector_store_id>"})
	tool.OfFileSearch.MaxNumResults = openai.Int(2)
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is deep research by OpenAI?")},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{tool},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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20import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.FileSearchTool;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is deep research by OpenAI?")
        .addTool(
            FileSearchTool.builder().addVectorStoreId(vectorStoreId).maxNumResults(2).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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18using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
// Replace this illustrative ID with your vector store ID.
string vectorStoreId = "<vector_store_id>";
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateFileSearchTool([vectorStoreId], maxResultCount: 2)
);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is deep research by OpenAI?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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17require "openai"

client = OpenAI::Client.new

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: :file_search,
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
      max_num_results: 2
    }
  ]
)

puts(response)

응답에 검색 결과 포함

출력 텍스트에서는 파일을 참조하는 주석을 확인할 수 있지만 파일 검색 호출은 기본적으로 검색 결과를 반환하지 않습니다.

응답에 검색 결과를 포함하려면 응답을 생성할 때 include 매개변수를 사용하세요.

검색 결과 포함

Python

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12const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
    },
  ],
  include: ["file_search_call.results"],
});
console.log(response);

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12response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="What is deep research by OpenAI?",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            "vector_store_ids": ["<vector_store_id>"],
        }
    ],
    include=["file_search_call.results"],
)
print(response)

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23package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model:   "gpt-6-astra",
		Input:   responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is deep research by OpenAI?")},
		Tools:   []responses.ToolUnionParam{responses.ToolParamOfFileSearch([]string{"<vector_store_id>"})},
		Include: []responses.ResponseIncludable{responses.ResponseIncludableFileSearchCallResults},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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21import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseIncludable;
import java.util.List;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is deep research by OpenAI?")
        .addInclude(ResponseIncludable.of("file_search_call.results"))
        .addFileSearchTool(List.of(vectorStoreId))
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.fileSearchCall().stream())
    .flatMap(call -> call.results().stream())
    .flatMap(List::stream)
    .forEach(System.out::println);

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23using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
// Replace this illustrative ID with your vector store ID.
string vectorStoreId = "<vector_store_id>";
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(ResponseTool.CreateFileSearchTool([vectorStoreId]));
options.IncludedProperties.Add(IncludedResponseProperty.FileSearchCallResults);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is deep research by OpenAI?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
foreach (FileSearchCallResponseItem search in response.OutputItems.OfType<FileSearchCallResponseItem>())
{
    foreach (FileSearchCallResult result in search.Results)
    {
        Console.WriteLine($"{result.Filename}: {result.Text}");
    }
}

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17require "openai"

client = OpenAI::Client.new

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  include: ["file_search_call.results"],
  tools: [
    {
      type: :file_search,
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"]
    }
  ]
)

puts(response)

메타데이터 필터링

파일의 메타데이터를 기준으로 검색 결과를 필터링할 수 있습니다. 검색 가이드에서 다음 방법을 자세히 살펴보세요.

벡터 스토어의 파일에 속성을 설정하는 방법
검색에 사용할 필터를 정의하는 방법

메타데이터 필터링

Python

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16const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: "file_search",
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
      filters: {
        type: "in",
        key: "category",
        value: ["blog", "announcement"],
      },
    },
  ],
});
console.log(response);

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16response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="What is deep research by OpenAI?",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            "vector_store_ids": ["<vector_store_id>"],
            "filters": {
                "type": "in",
                "key": "category",
                "value": ["blog", "announcement"],
            },
        }
    ],
)
print(response)

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34package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
	"github.com/openai/openai-go/v3/shared"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	tool := responses.ToolParamOfFileSearch([]string{"<vector_store_id>"})
	tool.OfFileSearch.Filters = responses.FileSearchToolFiltersUnionParam{
		OfComparisonFilter: &shared.ComparisonFilterParam{
			Type: shared.ComparisonFilterTypeIn,
			Key:  "category",
			Value: shared.ComparisonFilterValueUnionParam{OfComparisonFilterValueArray: []shared.ComparisonFilterValueArrayItemUnionParam{
				{OfString: openai.String("blog")},
				{OfString: openai.String("announcement")},
			}},
		},
	}
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is deep research by OpenAI?")},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{tool},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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35import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.ComparisonFilter;
import com.openai.models.responses.FileSearchTool;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import java.util.List;

String vectorStoreId = "<vector_store_id>";

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("What is deep research by OpenAI?")
        .addTool(
            FileSearchTool.builder()
                .addVectorStoreId(vectorStoreId)
                .filters(
                    ComparisonFilter.builder()
                        .type(ComparisonFilter.Type.IN)
                        .key("category")
                        .valueOfComparisonFilterValueItems(
                            List.of(
                                ComparisonFilter.Value.ComparisonFilterValueItem.ofString(
                                    "blog"),
                                ComparisonFilter.Value.ComparisonFilterValueItem.ofString(
                                    "announcement")))
                        .build())
                .build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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23using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
// Replace this illustrative ID with your vector store ID.
string vectorStoreId = "<vector_store_id>";
ResponsesClient client = new(key);

BinaryData filters = BinaryData.FromString(
    """
    { "type": "in", "key": "category", "value": ["blog", "announcement"] }
    """
);
CreateResponseOptions options = new() { Model = "gpt-6-astra" };
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateFileSearchTool([vectorStoreId], filters: filters)
);
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem("What is deep research by OpenAI?")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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21require "openai"

client = OpenAI::Client.new

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "What is deep research by OpenAI?",
  tools: [
    {
      type: :file_search,
      vector_store_ids: ["<vector_store_id>"],
      filters: {
        type: :in,
        key: "category",
        value: ["blog", "announcement"]
      }
    }
  ]
)

puts(response)

지원하는 파일 형식

MIME 유형이 text/로 시작하는 파일은 utf-8, utf-16, ascii 중 하나로 인코딩해야 합니다.

파일 형식	MIME 유형
`.c`	`text/x-c`
`.cpp`	`text/x-c++`
`.cs`	`text/x-csharp`
`.css`	`text/css`
`.doc`	`application/msword`
`.docx`	`application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document`
`.go`	`text/x-golang`
`.html`	`text/html`
`.java`	`text/x-java`
`.js`	`text/javascript`
`.json`	`application/json`
`.md`	`text/markdown`
`.pdf`	`application/pdf`
`.php`	`text/x-php`
`.pptx`	`application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation`
`.py`	`text/x-python`
`.py`	`text/x-script.python`
`.rb`	`text/x-ruby`
`.sh`	`application/x-sh`
`.tex`	`text/x-tex`
`.ts`	`application/typescript`
`.txt`	`text/plain`

사용 시 참고 사항

API별 지원 여부	요청 한도	참고 사항
Responses Chat Completions Assistants	Build 500 RPM Launch 및 Grow 1000 RPM	요금 ZDR 및 데이터 레지던시

API별 지원 여부

요청 한도

참고 사항

Responses

Chat Completions

Assistants

Build
500 RPM

Launch 및 Grow
1000 RPM

요금
ZDR 및 데이터 레지던시

추천

시작하기

핵심 개념

SDK 및 CLI

클라우드 제공업체

자료

레거시 API

모델 선택하기

텍스트 및 코드

프롬프트 작성

추론

이미지

실시간 처리 및 오디오

특화 모델

Agents API

Agents SDK

ChatKit

검색 및 정보 조회

도구와 데이터 연결하기

도구를 활용한 워크플로우 구축하기

컴퓨터 및 코드

미디어

GPT-Live

Realtime API

음성 기능 개발

연결

오디오 처리

서비스 출시하기

성능 및 품질

평가

비용 및 처리량

안전 및 거버넌스

인프라 및 접근 권한

운영

핵심 개념

기획

개발

테스트 및 게시

전환 명세

가이드

자료

사용자 식별

ChatGPT 요금제 사용량

가이드

파일 업로드

API

성과 측정

광고주 API

API 레퍼런스

시작하기

시작하기

기초

둘러보기

지원 플랫폼

릴리스

워크플로우

주요 기능

Sites

dot

ChatGPT 스페이스

레퍼런스

맞춤 설정

설정 파일

에이전트 설정

ChatGPT와 Codex 확장하기

Linux

Windows

개발 워크플로우

확장 및 자동화

환경

Codex Cloud

Codex로 개발하기

서드 파티 통합

레퍼런스

권한

Codex Security

사이버 안전

시작하기

기능 설정

ID 및 액세스