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Gemini Responses

BeatAPI 키 하나로 OpenAI Responses API에서 Gemini 4 Argon, Gemini 4 Carbon, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Pro를 호출합니다.

  • 현재 모든 Gemini 모델이 엔드포인트 POST /v1/responses 하나를 사용합니다. model만 바꿔 전환하세요.
  • 스트리밍과 함수 호출. gemini-4-argon은 이미지와 긴 영상도 이해합니다.
  • OpenAI SDK와 호환됩니다. 기본 URL을 바꾸고 BeatAPI 키를 사용하세요. 기존 Chat Completions 연동은 Chat Completions를 참고하세요.
  • 대화 상태는 서버에 저장되지 않습니다. 매 턴마다 전체 기록을 input에 담아 보내세요.

텍스트 요청의 기본 URL로는 https://direct.beatapi.io를 사용하세요. Cloudflare의 100초 제한을 받지 않으므로 스트리밍하지 않는 긴 요청도 끊기지 않습니다. https://api.beatapi.io도 동작하며, 네트워크에서 direct.beatapi.io에 접근할 수 없을 때의 대안입니다. 키, 모델, 가격은 양쪽이 같습니다. 이미지와 영상 API는 https://api.beatapi.io만 사용합니다.

POST/v1/responses실행해 보기

API Explorer에서 이 엔드포인트를 엽니다. BeatAPI API 키를 입력하고 전송하세요. 실제 호출이며 본인 잔액에서 과금됩니다.

모델

model에 다음 ID 중 하나를 보내세요. 각각 별개의 모델이며, 서로의 별칭으로 취급하지 마세요.

모델 ID컨텍스트(토큰)최대 출력(토큰)포지셔닝입력, 1M 토큰당 USD출력, 1M 토큰당 USD참고
gemini-4-argon—1,000,000최대 1M 토큰까지 출력할 수 있는 Google의 Gemini 4 플래그십 모델.$1.00$5.00이미지와 긴 영상을 이해합니다. 출력은 최대 1,000,000토큰입니다. 충전된 계정이 필요하며 가입 크레딧은 적용되지 않습니다.
gemini-4-carbon—1,000,000복잡한 디버깅, 과학적 분석, 에이전트를 위한 Gemini 4 추론 모델$1.00$5.00추론, 도구, 이미지 입력을 지원합니다. 카탈로그의 최대 출력은 1,000,000 토큰이지만 단일 동기 응답을 보장하지는 않습니다. 기본 네이티브 출력 예산은 추론을 포함해 65,536 토큰이며, 긴 출력에는 이어서 생성하는 처리가 필요합니다. 충전된 계정이 필요하며 가입 크레딧은 적용되지 않습니다.
gemini-3.8-flash——장기 소프트웨어 엔지니어링, 자율 에이전트, 복잡한 엔터프라이즈 워크플로를 위해 설계된 Google의 가장 지능적인 Flash 모델$0.375$1.875장기 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트, 복잡한 엔터프라이즈 워크플로를 위한 Flash 등급.
gemini-3.1-pro-preview1,048,57665,536에이전트 코딩과 복잡한 문제 해결을 위한 추론 중심 Gemini 프리뷰$1.00$6.00에이전트 코딩과 복잡한 문제 해결을 위한 추론 중심 프리뷰. 1,048,576토큰 컨텍스트, 최대 65,536출력 토큰.
  • 가격은 할인이 적용된 기본 등급입니다. 롱 컨텍스트 등급, 캐시 입력 요금, 캐시 쓰기는 이 표에 없습니다. 가격표를 참고하세요.
  • —는 카탈로그에서 해당 수치를 공개하지 않는다는 뜻입니다.

이 계열의 이전 ID도 계속 동작하며 레거시 모델에 나와 있습니다.

빠른 시작

서버에 openai 패키지를 설치하고 키는 BEATAPI_API_KEY에 보관하세요. 브라우저 코드에는 절대 넣지 마세요. output_text는 답변 텍스트를 가져오는 SDK 단축 속성입니다. 아래는 요청 예시이며 실제로 기록된 모델 출력이 아닙니다.

output_text(또는 output의 output_text 파트)에서 답변을 읽은 다음 status와 usage를 확인하세요. HTTP 200만으로는 답변이 작업 요구를 충족한다고 볼 수 없으니 애플리케이션에서 검증하세요. 텍스트 요청은 바로 반환되므로 /v1/tasks를 폴링하지 마세요.

curl --request POST \
--url https://direct.beatapi.io/v1/responses \
--header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"max_output_tokens": 2000,
"input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API."
}'

엔드포인트와 인증

POST https://direct.beatapi.io/v1/responses

Authorization string 필수

Bearer <BEATAPI_API_KEY>. 키는 sk- 접두사가 있든 없든 동작합니다.

요청 파라미터

표준 OpenAI Responses 필드를 받습니다. 요청 형식이 호환된다고 해서 모든 모델별 옵션이나 호스팅 도구가 지원되는 것은 아니므로, 사용하는 옵션은 직접 테스트하세요.

model string 필수

정확한 모델 ID입니다.

허용 값: gemini-4-argon, gemini-4-carbon, gemini-3.8-flash, gemini-3.1-pro-preview

  • 각 ID는 별개의 모델이며 다른 모델의 별칭이 아닙니다.
  • 키로 GET /v1/models를 호출해 사용 가능한 모델을 확인하세요.
  • 이전 ID gemini-3.6-flash와 gemini-3.7-flash도 계속 동작하며 레거시 모델에 나와 있습니다.

input string | object[] 필수

프롬프트입니다. 문자열 또는 메시지, 함수 호출과 그 출력 같은 입력 항목의 배열입니다.

대화 상태는 서버에 저장되지 않습니다. previous_response_id, conversation, prompt, context_management는 지원하지 않으므로 매 턴마다 전체 기록을 input에 담아 보내세요.

instructions string 선택

input 앞에 놓이는 시스템 수준 지시입니다.

max_output_tokens integer 선택

생성 토큰의 상한이며, 추론 토큰을 포함합니다.

  • 게이트웨이는 이 값을 위 표에 있는 모델의 최대 출력과 비교하지 않습니다. 그 값 이하로 설정하세요.
  • 이 값은 요청에 필요한 잔액을 추정하는 데도 쓰입니다. 실제 출력이 작더라도 값이 너무 크면 402 insufficient_credits로 거부될 수 있습니다. 필요한 만큼만 설정하세요.

추론 모델은 추론을 먼저 작성합니다. max_output_tokens가 너무 작으면 추론이 한도를 모두 써 버려 답변 텍스트가 비거나 잘릴 수 있습니다. 둘 다 담을 여유를 두고, 그런 경우 값을 높이세요.

stream boolean 선택기본값: false

답변을 서버 전송 이벤트로 반환합니다. 아래 스트리밍 섹션을 참고하세요.

기본값: false

temperature number 선택

샘플링 온도입니다. 이 값이나 top_p 중 하나만 바꾸세요.

top_p number 선택

누클리어스 샘플링 임계값입니다.

tools object[] 선택

모델이 호출할 수 있는 함수 도구입니다. 모델은 function_call 출력 항목으로 답하며, 결과는 같은 call_id를 가진 function_call_output 입력 항목으로 반환하세요. 호스팅 도구(웹 검색, 파일 검색 등)는 이 목록에 포함되지 않습니다.

tool_choice string | object 선택

모델이 도구를 호출할 수 있는지, 반드시 호출해야 하는지, 호출하면 안 되는지 정합니다. 사용할 값은 해당 모델로 테스트하세요.

응답

스트리밍하지 않는 호출은 JSON 객체 하나를 반환합니다. 아래는 축약한 예시입니다.

{
"id": "resp_example",
"object": "response",
"model": "gemini-3.8-flash",
"status": "completed",
"output": [
{
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "Retry with exponential backoff and jitter, and make every handler idempotent."
}
]
}
],
"usage": {
"input_tokens": 19,
"output_tokens": 16,
"total_tokens": 35
}
}

응답 필드

필드타입설명
idstring응답 ID입니다. 지원과 과금 감사를 위해 요청 ID와 함께 기록하세요.
modelstring응답한 모델입니다.
statusstring완료된 답변이면 completed입니다.
output[]object[]출력 항목: message, reasoning, function_call. SDK의 output_text가 텍스트 파트를 합쳐 줍니다.
output[].content[].textstringmessage 항목의 답변 텍스트이며, output_text 유형 파트에 들어 있습니다.
usageobject토큰 수입니다. 호출은 실제 토큰 사용량으로 계량됩니다.

스트리밍

"stream": true를 설정하세요. 스트림은 response.created로 시작해 response.output_text.delta 이벤트로 답변을 전달하고 response.completed로 끝납니다.

  • 응답은 text/event-stream이며, 스트리밍하지 않으면 application/json입니다.
  • 함수 호출은 별도의 출력 항목으로 도착하며, 인수는 response.function_call_arguments.delta 이벤트로 스트리밍됩니다.
  • 모델 호출 전에 발생한 실패는 스트림 이벤트가 아니라 HTTP 상태와 함께 일반 JSON 오류로 반환됩니다.
  • 명시적인 시간 제한을 설정하고, 스트리밍 응답은 안전하게 다시 연결하세요.
event: response.created
data: {"type":"response.created","response":{"id":"resp_example","status":"in_progress"}}
event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","delta":"Retry"}
event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","delta":" with backoff"}
event: response.completed
data: {"type":"response.completed","response":{"id":"resp_example","status":"completed"}}

오류

오류 또는 증상원인해결 방법
답변 텍스트가 비어 있거나 잘림추론 모델이 max_output_tokens 예산을 추론에 모두 썼습니다.모델의 최대 출력 범위 안에서 max_output_tokens를 높이세요.
previous_response_id, conversation, prompt 또는 context_management를 언급하는 오류이런 상태 저장 필드는 지원하지 않습니다.해당 필드를 제거하고 전체 기록을 input에 담아 보내세요.
402 insufficient_credits잔액이 요청 가격보다 적습니다. 대개 max_output_tokens가 너무 크기 때문입니다.충전하거나 max_output_tokens를 낮추세요.
403 forbidden계정이 무료 크레딧 상태인데 모델이 무료 목록에 없거나, 모델이 키의 그룹 밖에 있습니다.충전하거나, 무료 모델을 쓰거나, 그룹에서 해당 모델에 접근할 수 있는 키를 사용하세요.
404 not_found알 수 없는 모델 ID이거나 이 키에서 사용할 수 없습니다.GET /v1/models로 사용 가능한 모델을 확인하세요.
429 rate_limit_exceeded계정 또는 무료 모델 한도에 도달했습니다.Retry-After만큼 기다린 뒤 재시도하세요.

HTTP 오류 요약

인증, 라우팅, 요청 속도 제한, 알 수 없는 모델 실패는 모델 호출 전에 BeatAPI 오류 형식(error.code, error.message, retryable, request_id)으로 응답합니다. 그 밖의 모든 실패는 OpenAI SDK 형식 {"error": {"message", "type", "code"}}를 유지하며, 코드는 error.code에 있고 요청 id는 message로 끝납니다. 오류를 참고하세요.

HTTP 상태코드조치
400bad_request, content_policy_violation요청이나 입력을 수정하세요. 그대로 다시 보내지 마세요.
401missing_api_key, invalid_api_key키를 확인하세요. 재시도하지 마세요.
402insufficient_credits충전하거나 키 한도를 높이세요. max_tokens가 너무 크면 발생할 수 있습니다.
403forbidden모델이 키의 그룹이나 IP 허용 목록 밖에 있거나, 무료 크레딧으로 이 모델을 호출할 수 없습니다.
404not_found알 수 없는 모델입니다. GET /v1/models로 사용 가능한 모델 목록을 확인하세요.
429rate_limit_exceededRetry-After 또는 retry_after_seconds만큼 기다린 뒤 백오프를 두고 재시도하세요.
500internal_error, temporary_error백오프를 적용해 한두 번 재시도하세요.
503model_unavailable, upstream_timeout, temporary_error백오프를 적용해 재시도하거나 다른 모델을 사용하세요.

전체 코드 표와 재시도 정책: 오류.

참고

  • Gemini 모델은 Chat Completions, Anthropic Messages, Gemini 네이티브에서도 응답합니다.
  • Gemini 모델은 기본적으로 추론하며 사고 토큰을 출력으로 과금하므로, max_output_tokens는 답변뿐 아니라 사고까지 고려해 잡으세요.
  • 캐시 입력은 더 낮은 요금으로 과금됩니다. gemini-4-argon과 gemini-4-carbon은 입력 가격의 1/20, gemini-3.8-flash와 gemini-3.1-pro-preview는 1/10입니다. 별도의 캐시 저장 요금은 없습니다. 캐시 적중을 가정하지 말고 usage의 캐시 입력 수를 확인하세요. gemini-3.1-pro-preview 프롬프트가 200,000토큰을 넘으면 요청 전체에 상위 등급 요금이 적용됩니다. 가격표를 참고하세요.
  • API 키는 신뢰할 수 있는 서버에 두고, 응답의 요청 ID를 기록하며, 429, 500, 503만 재시도하세요.

인증

AuthorizationBearer

API 키를 Authorization: Bearer <BEATAPI_API_KEY>로 보내세요.

요청

This endpoint expects an object.
modelenum필수

정확한 모델 ID입니다.

각 ID는 별개의 모델이며 다른 모델의 별칭이 아닙니다.

키로 GET /v1/models를 호출해 사용 가능한 모델을 확인하세요.

이전 ID gemini-3.6-flash와 gemini-3.7-flash도 계속 동작하며 레거시 모델에 나와 있습니다.

gemini-4-argon, gemini-4-carbon, gemini-3.8-flash, gemini-3.1-pro-preview

허용된 값:
inputstring or list of objects필수

프롬프트입니다. 문자열 또는 메시지, 함수 호출과 그 출력 같은 입력 항목의 배열입니다.

대화 상태는 서버에 저장되지 않습니다. previous_response_id, conversation, prompt, context_management는 지원하지 않으므로 매 턴마다 전체 기록을 input에 담아 보내세요.

instructionsstring선택 사항

input 앞에 놓이는 시스템 수준 지시입니다.

max_output_tokensinteger선택 사항

생성 토큰의 상한이며, 추론 토큰을 포함합니다.

게이트웨이는 이 값을 위 표에 있는 모델의 최대 출력과 비교하지 않습니다. 그 값 이하로 설정하세요.

이 값은 요청에 필요한 잔액을 추정하는 데도 쓰입니다. 실제 출력이 작더라도 값이 너무 크면 402 insufficient_credits로 거부될 수 있습니다. 필요한 만큼만 설정하세요.

추론 모델은 추론을 먼저 작성합니다. max_output_tokens가 너무 작으면 추론이 한도를 모두 써 버려 답변 텍스트가 비거나 잘릴 수 있습니다. 둘 다 담을 여유를 두고, 그런 경우 값을 높이세요.

streamboolean선택 사항기본값 false

답변을 서버 전송 이벤트로 반환합니다. 아래 스트리밍 섹션을 참고하세요.

temperaturedouble선택 사항

샘플링 온도입니다. 이 값이나 top_p 중 하나만 바꾸세요.

top_pdouble선택 사항

누클리어스 샘플링 임계값입니다.

toolslist of objects선택 사항

모델이 호출할 수 있는 함수 도구입니다. 모델은 function_call 출력 항목으로 답하며, 결과는 같은 call_id를 가진 function_call_output 입력 항목으로 반환하세요. 호스팅 도구(웹 검색, 파일 검색 등)는 이 목록에 포함되지 않습니다.

tool_choicestring or map from strings to any선택 사항

모델이 도구를 호출할 수 있는지, 반드시 호출해야 하는지, 호출하면 안 되는지 정합니다. 사용할 값은 해당 모델로 테스트하세요.

응답

스트리밍하지 않는 호출은 JSON 객체 하나를 반환합니다. 아래는 축약한 예시입니다.

idstring선택 사항

응답 ID입니다. 지원과 과금 감사를 위해 요청 ID와 함께 기록하세요.

modelstring선택 사항

응답한 모델입니다.

statusstring선택 사항

완료된 답변이면 completed입니다.

outputlist of objects선택 사항

출력 항목: message, reasoning, function_call. SDK의 output_text가 텍스트 파트를 합쳐 줍니다.

usageobject선택 사항

토큰 수입니다. 호출은 실제 토큰 사용량으로 계량됩니다.

오류

400
Bad Request Error
401
Unauthorized Error
402
Payment Required Error
403
Forbidden Error
404
Not Found Error
429
Too Many Requests Error
500
Internal Server Error
503
Service Unavailable Error