Chat Completion - CoreWeave Docs

/chat/completions 엔드포인트를 사용하여 Chat Completion을 생성하세요. 이 엔드포인트는 메시지 전송 및 응답 수신 시 OpenAI 형식을 따릅니다.

요구 사항

Chat Completion을 생성하려면 다음 정보가 필요합니다.

Inference 서비스 base URL: https://api.inference.wandb.ai/v1
W&B API 키: [YOUR-API-KEY]
담당 W&B 팀 및 프로젝트: [YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT] (선택)
사용 가능한 모델 중 하나의 모델 ID

요청 예시

다음 예시는 Python과 curl을 사용하여 Chat Completion 요청을 보내는 방법을 보여 줍니다. 자리 표시자 값을 본인의 API 키, 팀 및 프로젝트(선택 사항), 모델 ID로 바꾸세요.

Python
Bash

import openai

client = openai.OpenAI(
    # 맞춤형 base URL이 Serverless Inference를 가리킵니다
    base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',

    # https://wandb.ai/settings 에서 API 키를 생성하세요
    # 보안을 위해 환경 변수 OPENAI_API_KEY로 설정하는 방법을 권장합니다
    api_key="[YOUR-API-KEY]",

    # 선택: 사용량 추적에 사용할 팀 및 프로젝트
    project="[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]",
)

# [MODEL-ID]를 사용 가능한 모델 목록에 있는 모델 ID로 바꾸세요
response = client.chat.completions.create(
    model="[MODEL-ID]",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "[YOUR-SYSTEM-PROMPT]"},
        {"role": "user", "content": "[YOUR-PROMPT]"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

curl https://api.inference.wandb.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer [YOUR-API-KEY]" \
  -H "OpenAI-Project: [YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]" \
  -d '{
    "model": "[MODEL-ID]",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
      { "role": "user", "content": "Tell me a joke." }
    ]
  }'

응답 형식

요청이 성공하면 다음과 같은 OpenAI 호환 형식의 응답이 반환되며, 여기에는 생성된 assistant 메시지와 토큰 사용량 세부 정보가 포함됩니다.

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1234567890,
  "model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here's a joke for you..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 75
  }
}

​요구 사항

​요청 예시

​응답 형식

요구 사항

요청 예시

응답 형식