두루AI API Document - 두루AI 이용가이드

Duru AI OPEN API 연동 및 사용 가이드

Duru AI는 OpenAI SDK / Cursor 등 기존 OpenAI 호환 클라이언트에서 baseURL 과 apiKey 만 교체하면 그대로 사용할 수 있는 OPEN API를 제공합니다.

1. 개요

OpenAI Chat Completions 규격 호환
OpenAI Responses 규격 호환 (Responses 전용 모델 지원)
사용량은 크레딧(원화) 으로 차감됩니다.

2. 기본 정보 (Base URL)

환경	Base URL
운영	`https://www.duruai.com/llm/v1`

환경	Base URL
운영	`https://api.duruai.com/llm/v1`

OpenAI SDK의 base_url 에는 끝의 /llm/v1 까지 포함해서 입력해야 합니다.

3. 인증

모든 요청은 발급받은 API 키를 Authorization: Bearer 헤더에 담아 보냅니다.

Authorization: Bearer duruai_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

API 키는 duruai_ 접두어로 시작합니다.
키는 발급 시점에 한 번만 전체 값이 노출되며, 서버에는 해시만 저장됩니다. 분실 시 재발급이 필요합니다.
개인용 키 / 조직(팀) 공유 키를 발급할 수 있습니다.

API 키 관리 엔드포인트 (로그인 세션 필요)

메서드	경로	설명
GET	`/llm/apis?isOrganization=true`	키 목록 조회 (조직/개인)
POST	`/llm/apis`	키 발급 (name, description?, isOrganization?)
PATCH	`/llm/apis/:uuid/status`	키 활성/비활성 (status: 1 또는 0)
DELETE	`/llm/apis/:uuid`	키 삭제

4. 지원 모델

GET /llm/v1/models 로 목록을 조회할 수 있습니다. 실제 텍스트 생성 호출이 가능한 모델은 다음과 같습니다.

모델 (model 값)	제공사
`gpt-5.4-mini`	OpenAI
`gpt-5.4`	OpenAI
`gpt-5.4-pro`	OpenAI
`gpt-5.5`	OpenAI
`gemini-3-flash`	Google
`gemini-3.1-flash-lite`	Google
`gemini-3.1-pro`	Google
`gemini-3.5-flash`	Google
`grok-4-3`	xAI
`grok-4-5`	xAI
`claude-4.5-haiku`	Claude
`claude-4.6-sonnet`	Claude
`claude-4.6-opus`	Claude
`claude-4.7-opus`	Claude
`claude-4.8-opus`	Claude
`claude-5-sonnet`	Claude
`sonar`	Perplexity
`sonar-pro`	Perplexity
`sonar-reasoning-pro`	Perplexity
`sonar-deep-research`	Perplexity
`solar-pro3`	Upstage
`solar-pro2`	Upstage
`solar-mini`	Upstage

claude-4.7-opus / claude-4.8-opus 는 temperature 파라미터가 자동 무시됩니다. gpt-5.4-pro / gpt-5.5 는 temperature 와 top_p 파라미터가 모두 자동 무시됩니다.

5. 엔드포인트

5-1. 모델 목록 조회

GET /llm/v1/models

OpenAI Models API와 동일한 { "object": "list", "data": [...] } 형식으로 반환됩니다.

5-2. Chat Completions

POST /llm/v1/chat/completions

요청 본문

필드	타입	필수 여부	설명
`model`	string	Required	모델 slug
`messages`	array	Required	role/content 배열 (system/user/assistant)
`stream`	boolean	Optional	true 시 SSE 스트리밍 (기본값: false)
`temperature`	number	Optional	범위 0.0~2.0, 기본값 1.0. `claude-4.7-opus` / `claude-4.8-opus` / `gpt-5.4-pro` / `gpt-5.5` 호출 시 자동 무시됨
`top_p`	number	Optional	범위 0.0~1.0, 기본값 1.0. `gpt-5.4-pro` / `gpt-5.5` 호출 시 자동 무시됨
`max_tokens`	number	Optional	최대 출력 토큰

성공 응답 예시 (200 OK)

{
  "id": "chatcmpl-1749100000000",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1749100000,
  "model": "gpt-5.4-mini",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 37
  }
}

5-3. Responses

POST /llm/v1/responses

Responses 전용 모델까지 Cursor / OpenAI SDK에서 쓸 수 있도록 OpenAI Responses 규격을 호환합니다. 요청 본문

필드	타입	필수 여부	설명
`model`	string	Required	모델 slug
`input`	string/array	Required	입력 (문자열 또는 role/content 배열)
`instructions`	string	Optional	시스템 지시문 (system 메시지로 변환)
`stream`	boolean	Optional	true 시 Responses SSE 이벤트 스트리밍 (기본값: false)
`temperature`	number	Optional	범위 0.0~2.0, 기본값 1.0 (`claude-4.7-opus` / `claude-4.8-opus` / `gpt-5.4-pro` / `gpt-5.5` 자동 무시)
`top_p`	number	Optional	범위 0.0~1.0, 기본값 1.0 (`gpt-5.4-pro` / `gpt-5.5` 자동 무시)
`max_output_tokens`	number	Optional	최대 출력 토큰

성공 응답 예시 (200 OK)

{
  "id": "resp-1749100000000",
  "object": "response",
  "created_at": 1749100000,
  "model": "gpt-5.4",
  "output_text": "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?",
  "output": [
    {
      "id": "resp-1749100000000-msg",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "input_tokens_details": { "cached_tokens": 0 },
    "output_tokens": 12,
    "output_tokens_details": { "reasoning_tokens": 0 },
    "total_tokens": 22
  }
}

6. 사용 예시

cURL

curl https://www.duruai.com/llm/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DURUAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "너는 친절한 한국어 비서야." },
      { "role": "user", "content": "안녕!" }
    ]
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="duruai_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    base_url="https://www.duruai.com/llm/v1",
)

# Chat Completions
res = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕!"}],
)
print(res.choices[0].message.content)

# Responses
res = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="한 문장으로 자기소개 해줘",
)
print(res.output_text)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DURUAI_API_KEY,
  baseURL: "https://www.duruai.com/llm/v1",
});

// Chat Completions
const res = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "안녕!" }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);

스트리밍 (Streaming)

stream: true 로 설정하면 OpenAI와 동일하게 data: ... (Chat) / event: response.* ... (Responses) SSE 청크가 전송되며, 마지막에 data: [DONE] 으로 종료됩니다.

cURL (Chat Completions - 스트리밍)

cURL

curl https://www.duruai.com/llm/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DURUAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "stream": true,
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "너는 친절한 한국어 비서야." },
      { "role": "user", "content": "안녕!" }
    ]
  }'

Python (OpenAI SDK - 스트리밍)

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="duruai_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    base_url="https://www.duruai.com/llm/v1",
)

# Chat Completions 스트리밍
with client.chat.completions.stream(
    model="gpt-5.4-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕!"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

# Responses 스트리밍
with client.responses.stream(
    model="gpt-5.4",
    input="한 문장으로 자기소개 해줘",
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "response.output_text.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)

Node.js (OpenAI SDK - 스트리밍)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DURUAI_API_KEY,
  baseURL: "https://www.duruai.com/llm/v1",
});

// Chat Completions 스트리밍
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.4-mini",
  stream: true,
  messages: [{ role: "user", content: "안녕!" }],
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

// Responses 스트리밍
const responseStream = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.4",
  stream: true,
  input: "한 문장으로 자기소개 해줘",
});

for await (const event of responseStream) {
  if (event.type === "response.output_text.delta") {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}

SSE 응답 데이터 형식

Chat Completions 스트리밍 응답

각 청크는 data: {...} 형식으로 전송됩니다.

# 텍스트 청크 (여러 번 전송됨)
data: {"id":"chatcmpl-1749100000000","object":"chat.completion.chunk","created":1749100000,"model":"gpt-5.4-mini","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"안녕"},"finish_reason":null}]}

# 마지막 청크 (usage 포함)
data: {"id":"chatcmpl-1749100000000","object":"chat.completion.chunk","created":1749100000,"model":"gpt-5.4-mini","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":25,"completion_tokens":12,"total_tokens":37}}

# 종료 시그널
data: [DONE]

Responses 스트리밍 응답

event: 이벤트명 + data: {...} 쌍으로 전송됩니다.

event: response.created
data: {"type":"response.created","response":{"id":"resp-1749100000000","object":"response","created_at":1749100000,"model":"gpt-5.4","output_text":"","output":[{"id":"resp-1749100000000-msg","type":"message","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"","annotations":[]}]}],"usage":{"input_tokens":0,"input_tokens_details":{"cached_tokens":0},"output_tokens":0,"output_tokens_details":{"reasoning_tokens":0},"total_tokens":0}}}

event: response.in_progress
data: {"type":"response.in_progress","response_id":"resp-1749100000000"}

event: response.output_item.added
data: {"type":"response.output_item.added","response_id":"resp-1749100000000","output_index":0,"item":{"id":"resp-1749100000000-msg","type":"message","status":"in_progress","role":"assistant","content":[]}}

event: response.content_part.added
data: {"type":"response.content_part.added","response_id":"resp-1749100000000","item_id":"resp-1749100000000-msg","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":"","annotations":[]}}

# 텍스트 델타 (여러 번 전송됨)
event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","response_id":"resp-1749100000000","item_id":"resp-1749100000000-msg","output_index":0,"content_index":0,"delta":"안녕하세요!"}

event: response.output_text.done
data: {"type":"response.output_text.done","response_id":"resp-1749100000000","item_id":"resp-1749100000000-msg","output_index":0,"content_index":0,"text":"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"}

event: response.content_part.done
data: {"type":"response.content_part.done","response_id":"resp-1749100000000","item_id":"resp-1749100000000-msg","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?","annotations":[]}}

event: response.output_item.done
data: {"type":"response.output_item.done","response_id":"resp-1749100000000","output_index":0,"item":{"id":"resp-1749100000000-msg","type":"message","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?","annotations":[]}]}}

event: response.completed
data: {"type":"response.completed","response":{"id":"resp-1749100000000","object":"response","created_at":1749100000,"model":"gpt-5.4","output_text":"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?","output":[{"id":"resp-1749100000000-msg","type":"message","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?","annotations":[]}]}],"usage":{"input_tokens":10,"input_tokens_details":{"cached_tokens":0},"output_tokens":12,"output_tokens_details":{"reasoning_tokens":0},"total_tokens":22}}}

# 종료 시그널
data: [DONE]

Cursor 연동

Cursor의 OpenAI 호환 설정에서 Override Base URL 에 https://www.duruai.com/llm/v1, API Key 에 발급받은 duruai_... 키를 입력하면 됩니다.

7. 과금

요청 성공 시 입력/출력 토큰 × 모델 단가(USD) × 환율 → 원화 로 환산해 크레딧을 차감합니다.
환율은 한국수출입은행 API 기준 전일 최종 환율을 사용합니다 (매일 자동 갱신, 고정 환율 아님).
모델/조직별 할인율이 적용될 수 있습니다.
요청 직전 잔액이 1원 미만이면 호출이 차단됩니다. (조직 키는 조직 잔액 기준)

8. 응답 상태 코드

오류 발생 시 HTTP 4xx 상태 코드와 함께, 아래 형식의 JSON이 반환됩니다. status 필드는 HTTP 상태 코드가 아닌 앱 전용 에러 코드입니다.

status (앱 코드)	HTTP 상태 코드	의미
100	400	요청 값 검증 오류
110	401	권한 오류 / 잘못된 API 키
120	404	대상 없음
300	400 / 500	LLM 처리 오류
400	400	조직 크레딧 부족
401	400	사용자 크레딧 부족

오류 응답 예시

{
  "status": 110,
  "message": "Invalid API key"
}

cURL

curl https://api.duruai.com/llm/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DURUAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "너는 친절한 한국어 비서야." },
      { "role": "user", "content": "안녕!" }
    ]
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="duruai_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    base_url="https://api.duruai.com/llm/v1",
)

# Chat Completions
res = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕!"}],
)
print(res.choices[0].message.content)

# Responses
res = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="한 문장으로 자기소개 해줘",
)
print(res.output_text)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DURUAI_API_KEY,
  baseURL: "https://api.duruai.com/llm/v1",
});

// Chat Completions
const res = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "안녕!" }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);

cURL

curl https://api.duruai.com/llm/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DURUAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "stream": true,
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "너는 친절한 한국어 비서야." },
      { "role": "user", "content": "안녕!" }
    ]
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="duruai_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    base_url="https://api.duruai.com/llm/v1",
)

# Chat Completions 스트리밍
with client.chat.completions.stream(
    model="gpt-5.4-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕!"}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

# Responses 스트리밍
with client.responses.stream(
    model="gpt-5.4",
    input="한 문장으로 자기소개 해줘",
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "response.output_text.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DURUAI_API_KEY,
  baseURL: "https://api.duruai.com/llm/v1",
});

// Chat Completions 스트리밍
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.4-mini",
  stream: true,
  messages: [{ role: "user", content: "안녕!" }],
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

// Responses 스트리밍
const responseStream = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.4",
  stream: true,
  input: "한 문장으로 자기소개 해줘",
});

for await (const event of responseStream) {
  if (event.type === "response.output_text.delta") {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}

Cursor의 OpenAI 호환 설정에서 Override Base URL 에 https://api.duruai.com/llm/v1, API Key 에 발급받은 duruai_... 키를 입력하면 됩니다.

​1. 개요

​2. 기본 정보 (Base URL)

​3. 인증

​API 키 관리 엔드포인트 (로그인 세션 필요)

​4. 지원 모델

​5. 엔드포인트

​5-1. 모델 목록 조회

​5-2. Chat Completions

​5-3. Responses

​6. 사용 예시

​스트리밍 (Streaming)

​cURL (Chat Completions - 스트리밍)

​Python (OpenAI SDK - 스트리밍)

​Node.js (OpenAI SDK - 스트리밍)

​SSE 응답 데이터 형식

​Chat Completions 스트리밍 응답

​Responses 스트리밍 응답

​Cursor 연동

​7. 과금

​8. 응답 상태 코드

1. 개요

2. 기본 정보 (Base URL)

3. 인증

API 키 관리 엔드포인트 (로그인 세션 필요)

4. 지원 모델

5. 엔드포인트

5-1. 모델 목록 조회

5-2. Chat Completions

5-3. Responses

6. 사용 예시

스트리밍 (Streaming)

cURL (Chat Completions - 스트리밍)

Python (OpenAI SDK - 스트리밍)

Node.js (OpenAI SDK - 스트리밍)

SSE 응답 데이터 형식

Chat Completions 스트리밍 응답

Responses 스트리밍 응답

Cursor 연동

7. 과금

8. 응답 상태 코드