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PleumRouter

Presets

모델·시스템 프롬프트·파라미터를 한 번 저장해 두고 model:"@preset/<slug>"으로 호출합니다.

프리셋은 자주 쓰는 설정 묶음입니다 — 특정 model, 시스템 프롬프트, 샘플링 파라미터를 하나의 slug로 저장해 두면, 일반 채팅 호출에서 "model": "@preset/<slug>"만 지정해 그 설정을 그대로 재사용할 수 있습니다. 프리셋은 계정에 종속되며, 발급한 plm_ 키로 호출합니다.

프리셋 관리#

POST/v1/presets

프리셋 관리 엔드포인트는 대시보드 세션 토큰(로그인한 JWT)으로 인증합니다 — Authorization: Bearer <JWT>. 이들은 SDK 호환 엔드포인트가 아닌 대시보드 관리용 API입니다. 목록 조회는 GET /v1/presets, 수정은 PATCH /v1/presets/{id}, 삭제는 DELETE /v1/presets/{id}를 사용합니다.

파라미터타입필수설명
slugstring필수호출에 쓰는 식별자. 패턴 ^[a-z0-9][a-z0-9-]{0,62}$. "@preset/<slug>" 형태로 사용됩니다.
display_namestring필수표시 이름. 1~100자.
descriptionstring선택설명. 선택, 최대 500자.
system_promptstring선택선택. 시스템 메시지로 맨 앞에 추가됩니다.
modelstring필수프리셋이 라우팅할 모델 ID.
paramsobject선택선택. temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty, presence_penalty만 보존되며 그 외 키는 무시됩니다.

POST /v1/presets는 성공 시 201을 반환합니다. 같은 슬러그가 이미 있으면 409가 반환됩니다.

create preset
curl https://router.pleum.ai/v1/presets \
  -H "Authorization: Bearer <JWT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "slug": "terse-coder",
    "display_name": "Terse Coder",
    "description": "Short, code-only answers.",
    "system_prompt": "You are a terse coding assistant. Reply with code and minimal prose.",
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 2048
    }
  }'

프리셋 사용#

일반 채팅 호출에서 "model": "@preset/<slug>"로 지정하면 됩니다. OpenAI SDK와 plm_ 키 그대로 동작하며, 프리셋의 모델·시스템 프롬프트· 파라미터가 적용됩니다.

use preset
curl https://router.pleum.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer plm_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "@preset/terse-coder",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Reverse a linked list in Python."}
    ]
  }'
요청에 명시한 파라미터는 프리셋 값을 덮어씁니다 — 예컨대 요청 본문에 temperature를 직접 넣으면 프리셋의 값보다 우선합니다. 슬러그는 사용자별로 고유하며(중복 시 409), 존재하지 않는 슬러그를 호출하면 400이 반환됩니다.