LLM 채팅
llm_chatRead-only
Send a chat request to a selected LLM model and receive the assistant reply. 선택한 LLM 모델에 대화를 보내고 assistant 응답을 받습니다. 서버는 대화 히스토리를 보관하지 않는 stateless 방식 — 매 호출마다 전체 히스토리를 messages 로 전송하고, 응답의 compacted_messages 를 다음 턴의 messages 로 그대로 재사용합니다. 사용 가능한 모델은 llm_models Tool로 조회합니다. 토큰 사용량에 비례해 포인트가 차감됩니다. [무료]
Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| model | Yes | 모델 id (llm_models Tool로 조회 가능, 예: openai/gpt-oss-120b) | |
| speed | No | 응답 속도/추론 깊이 — 'fast'(얕게, 빠름) | 'medium' | 'slow'(깊게, 느림). 한글 '빠름'|'중간'|'느림' 허용. 추론 특화 모델에서 효과가 큽니다 | |
| system | No | system 프롬프트 (역할·페르소나·정책·배경지식). 미지정 시 기본 한국어 어시스턴트 프롬프트가 적용됩니다 | |
| compact | No | 히스토리 압축 옵션 { strategy: 'none'(기본) | 'sliding_window', window_pairs: 유지할 user/assistant 페어 수 (기본 10, 최소 1) }. 긴 대화의 input 토큰 누적 방지 | |
| content | No | 단발 입력 — 사용자 메시지 한 건만 보내는 간편 형태. messages 와 둘 중 하나는 필수 | |
| messages | No | OpenAI 형식 [{role, content}] 배열. role 은 'system'|'user'|'assistant'. content 와 둘 중 하나는 필수, 동시 지정 시 messages 우선. 멀티턴 대화는 응답의 compacted_messages 를 다음 턴에 그대로 전송 | |
| max_tokens | No | 응답 최대 토큰. 미지정 시 모델 컨텍스트 기반 안전 상한으로 자동 설정, 상한 초과 지정 시 자동 조정 | |
| temperature | No | 출력 다양성 0.0~2.0. 낮을수록 재현성, 높을수록 창의성 (미지정 시 모델 기본값) |