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범용 정보 추출 API

예시

요청

# pip install openai
import base64
import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="UPSTAGE_API_KEY",
    base_url=

응답

Document OCR API

Upstage OCR로 스캔 문서에서 텍스트를 추출하세요. 낮은 해상도에서도 한국어와 복잡한 레이아웃을 높은 정확도로 인식합니다.

스키마 생성

최대 3개의 샘플 문서에서 추출 스키마를 자동으로 생성합니다. 요청 본문(model, messages), 스키마를 담은 chat.completion 응답, 요청·응답 예시를 다룹니다.

이 페이지에서

범용 정보 추출 API 예시

{
  "id": "iex-AQZoWf2p5j6TO-AE",
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": null,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "{\"bank_name\":\"Bank of Dream\"}",
        "role": "assistant",
        "function_call": null,
        "tool_calls": null
      }
    }
  ],
  "created": 1742838017,
  "model": "information-extract-260904",
  "object": null,
  "system_fingerprint": null,
  "usage": {
    "completion_tokens": 9,
    "prompt_tokens": 951,
    "total_tokens": 960,
    "completion_tokens_details": null,
    "prompt_tokens_details": null
  }
}

범용 정보 추출 API

예시

이 페이지에서

인증

`Authorization`
필수
Bearer <token>

요청 본문

`model`
필수
string

`messages`
필수
array<object>

`response_format`
필수
object

`mode`
베타
string

`location`
베타
boolean

`location_granularity`
베타
string

`split`
베타
boolean

`confidence`
베타
boolean

`chunking`
베타
object

범용 정보 추출 API

응답

예시

이 페이지에서

본문

인증

Authorization필수Bearer <token>

요청 본문

model필수string

messages필수array<object>

객체 1

response_format필수object

속성

mode베타string

location베타boolean

location_granularity베타string

split베타boolean

confidence베타boolean

chunking베타object

속성

`Authorization`
필수
Bearer <token>

`model`
필수
string

`messages`
필수
array<object>

`response_format`
필수
object

`mode`
베타
string

`location`
베타
boolean

`location_granularity`
베타
string

`split`
베타
boolean

`confidence`
베타
boolean

`chunking`
베타
object