Ox Alpha Wiki
Ox Alpha는 코딩, 지속적인 에이전트형 작업, 장기 소프트웨어 엔지니어링 및 멀티모달 AI 워크플로를 위해 구축된 무료 stealth 추론 모델입니다.
Ox Alpha 리소스
Ox Alpha stealth 모델을 완전히 활용하는 데 필요한 모든 것: 사양, API, 가격, 코딩 워크플로 및 정체 추적
Latest Updates
Discover the newest guides, tips, and content
Ox Alpha 100만 토큰 컨텍스트: 설정 가이드 및 제한 사항
Ox Alpha의 100만 토큰 컨텍스트가 지원하는 기능, 액세스 방법, 코딩 및 에이전트 성능을 안전하게 평가하는 방법을 알아보세요.
Ox Alpha 1m 컨텍스트: 설정 가이드, 제한 사항 및 최적의 활용법
Ox Alpha의 1M 컨텍스트, 멀티모달 입력, 출력 제한, 개인정보 보호 주장 및 프리뷰 액세스가 실제 AI 워크플로에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.
Ox Alpha AI 모델: API 설정 가이드 및 벤치마크
Ox Alpha가 무엇인지, OpenRouter를 통해 액세스하는 방법, 컨텍스트, 속도, 가격, 에이전트 코딩 적합성을 평가하는 방법을 알아보세요.
Ox Alpha api: 설정 가이드, 제한 사항 및 모범 사례
OpenRouter를 통해 Ox Alpha api를 사용하는 방법을 알아보세요. 설정, 멀티모달 입력, 컨텍스트 제한, 가격 및 실용적인 워크플로 팁을 포함합니다.
Ox Alpha evals: 벤치마크, 설정 및 안전 팁
익명 AI 모델 Ox Alpha의 evals, 보고된 벤치마크, 실용적인 테스트 방법, 접근 옵션 및 개인정보 보호 주의사항을 살펴보세요.
Ox Alpha glm 5.4: 설정 가이드, 테스트 및 주요 트레이드오프
2026년 8월 기준 Ox Alpha glm 5.4의 주장, OpenRouter 설정, 컨텍스트 제한, 성능 데이터 및 코딩 테스트에서 얻은 교훈을 검토합니다.
Ox Alpha glm 5.5: 모델 비교 및 근거 가이드
2026년을 위한 Ox Alpha glm 5.5의 근거, 벤치마크 결과, GLM 연관성, 가격, 컨텍스트 길이 및 실용적인 테스트 조언을 검토합니다.
Ox Alpha glm: 2026 벤치마크 순위 및 분석
Ox Alpha의 보고된 벤치마크 결과, GLM 연관성 근거, 컨텍스트 윈도우, 멀티모달 동작 및 실용적인 평가 워크플로를 검토합니다.
Ox Alpha minecraft: 프로토타입 기능 및 테스트 가이드
월드 생성, 생존 테스트, 애니메이션, 제작, 채굴 및 알려진 버그를 포함한 Ox Alpha minecraft 프로토타입에 대해 알아보세요.
Ox Alpha openai sdk: 설정 가이드, 매개변수 및 팁
OpenRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 Ox Alpha를 연결하고, 요청을 구성하며, 출력을 스트리밍하고, 프로덕션 워크로드를 관리하는 방법을 알아보세요.
Ox Alpha opencode go: 액세스, 제한 및 설정 가이드
OpenCode Go에서 Ox Alpha를 사용할 수 있는 방식, 공식 발표에서 확인된 내용, 그리고 액세스를 책임감 있게 평가하는 방법을 알아보세요.
Ox Alpha opencode zen: 설정 가이드 및 모델 확인
OpenCode Zen에서 Ox Alpha를 확인하고, 작업 공간을 준비하며, 안전하게 연결하고, 모델 접근 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.
Ox Alpha 모델 사양
Ox Alpha는 2026년 8월 20일 OpenRouter의 stealth 네임스페이스로 출시되었습니다. 가장 두드러진 특징은 1,048,576토큰 컨텍스트 윈도우로, 개발자는 하나의 컨텍스트에서 매우 큰 코드베이스, 문서, 로그 및 장기간 실행되는 에이전트 기록을 처리할 수 있습니다.
Ox Alpha
stealth/ox-alpha
OpenRouter Stealth
2026년 8월 20일
1,048,576개 토큰
131,072개 토큰
텍스트, 이미지, 동영상
텍스트
추론 가능
코딩, 에이전트형 워크플로, 저장소 분석, 장문 컨텍스트 작업 및 프로덕션 작업
OpenRouter API를 통해 이용 가능
Why Ox Alpha Stands Out
- A 1M-class context window large enough for whole repositories, long documents, and full agent histories.
- Multimodal text, image, and video input with up to 131,072 output tokens per response.
- Reasoning-capable and positioned for coding, agentic workflows, and production workloads.
Ox Alpha API 설정 가이드
Ox Alpha는 모델 식별자로 stealth/ox-alpha를 사용합니다. 개발자는 OpenRouter의 OpenAI 호환 채팅 완성 엔드포인트를 통해 모델을 호출할 수 있으므로, OpenAI 호환 API를 이미 사용하는 애플리케이션에 간편하게 통합할 수 있습니다.
OpenRouter API 키 생성
OpenRouter API 키를 생성하고 OPENROUTER_API_KEY와 같은 환경 변수로 안전하게 저장합니다.
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...Ox Alpha 모델 ID 사용
모든 요청에서 model 매개변수를 stealth/ox-alpha로 설정합니다.
"model": "stealth/ox-alpha"curl로 요청 전송
OpenRouter 채팅 완성 엔드포인트를 호출하고 Authorization 헤더에 API 키를 제공합니다.
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"stealth/ox-alpha","messages":[{"role":"user","content":"이 코드베이스의 아키텍처를 설명해 주세요."}]}'Python에서 Ox Alpha 사용
OpenAI Python SDK는 표준 채팅 완성 인터페이스를 유지하면서 기본 URL을 변경하여 OpenRouter에 연결합니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"]
)
response = client.chat.completions.create(
model="stealth/ox-alpha",
messages=[{"role": "user", "content": "이 구현을 검토해 주세요."}]
)
print(response.choices[0].message.content)TypeScript에서 Ox Alpha 사용
OpenAI JavaScript SDK는 stealth/ox-alpha 모델 식별자와 함께 동일한 OpenRouter 호환 엔드포인트를 사용합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "stealth/ox-alpha",
messages: [{ role: "user", content: "이 함수를 디버깅해 주세요." }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);스트리밍 활성화
전체 응답이 완료될 때까지 기다리지 않고 토큰을 점진적으로 반환하려면 stream을 true로 설정합니다.
"stream": trueOx Alpha 가격 및 무료 액세스
stealth/ox-alpha 목록은 OpenRouter에서 무료 액세스 모델로 제공됩니다. stealth 프리뷰가 발전함에 따라 가격과 이용 가능 여부가 변경될 수 있으므로, 현재 액세스 상태에 대한 주요 출처는 OpenRouter 모델 페이지입니다.
무료
$0
$0
stealth/ox-alpha
1,048,576개 토큰
OpenRouter
OpenRouter API 키
OpenRouter를 통한 무료 프리뷰 액세스
OpenRouter 계정, 제공업체 및 무료 모델의 요청 제한이 적용됩니다
Free Access Notes
- OpenRouter에서 stealth 출시가 진행되는 동안 무료 프리뷰 가격이 적용됩니다.
- 무료 모델 요청에는 모델별 및 계정별 요청 제한이 적용됩니다.
- stealth 프리뷰가 종료되면 OpenRouter 모델 페이지에 업데이트된 가격 정책이 안내됩니다.
- OpenRouter의 익명 stealth 제공업체는 악용 모니터링을 위해 프롬프트와 완성 결과를 보관하지만, 이를 학습에 사용하지는 않습니다.
Ox Alpha 코딩 및 에이전트 워크플로
Ox Alpha는 모델이 상당한 프로젝트 컨텍스트를 유지하면서 여러 파일 또는 여러 작업 단계를 아우르는 추론을 수행해야 하는 워크플로를 위해 설계되었습니다. OpenRouter의 API 및 도구 호출 지원을 통해 모델을 자율형 또는 사람의 감독을 받는 코딩 에이전트에 통합할 수 있습니다.
리포지토리 분석
리포지토리의 주요 부분, 아키텍처 메모, 구성 파일 및 문서를 제공하면 Ox Alpha가 프로젝트 전반의 관계를 추론할 수 있습니다.
Best for: 코드베이스 온보딩, 아키텍처 검토, 종속성 분석 및 리팩터링 계획
장기 코딩 작업
여러 단계로 구성된 엔지니어링 작업을 수행하는 동안 요구 사항, 구현 세부 정보, 이전 변경 사항 및 테스트 결과를 컨텍스트에 유지합니다.
Best for: 기능 개발, 마이그레이션, 대규모 리팩터링 및 여러 파일에 걸친 변경
디버깅 워크플로
소스 코드, 로그, 스택 추적, 구성 및 재현 단계를 하나의 프롬프트에 결합하여 모델이 여러 구성 요소에 걸친 오류를 추적할 수 있도록 합니다.
Best for: 버그 진단, 프로덕션 장애 조사 및 회귀 분석
도구 호출 에이전트
파일 검색, 리포지토리 검사, 테스트 실행, 서비스 조회 또는 애플리케이션별 작업을 수행할 수 있는 도구에 Ox Alpha를 연결합니다.
Best for: 코딩 에이전트, 개발자 보조 도구 및 자동화된 엔지니어링 워크플로
계획-실행-검토 루프
모델이 먼저 작업 계획을 수립하고, 도구를 통해 개별 단계를 실행하며, 결과를 검사한 후 실제 결과에 따라 다음 작업을 수정하도록 합니다.
Best for: 여러 종속 작업이 필요한 복잡한 작업
대규모 문서 작업
확장된 컨텍스트 창을 사용하여 사양, API 레퍼런스, 기술 문서 및 소스 코드를 함께 분석합니다.
Best for: 문서 생성, 구현 계획 수립 및 사양-코드 변환 워크플로
코드 리뷰
분리된 diff를 검토하는 대신 관련 파일과 주변 구현 컨텍스트를 제공하여 동작 및 유지 관리성에 대해 더 폭넓게 추론할 수 있도록 합니다.
Best for: 풀 리퀘스트 검토, 보안 검사 및 유지 관리성 분석
프로덕션 에이전트 파이프라인
구조화된 프롬프트, 도구 호출, 스트리밍 응답, 검증 및 애플리케이션 측 제어를 결합하여 Ox Alpha를 프로덕션 워크플로에 통합합니다.
Best for: 내부 개발자 도구, 자동화 시스템 및 에이전트형 애플리케이션
Ox Alpha 100만 토큰 컨텍스트 및 멀티모달 가이드
Ox Alpha는 1,048,576토큰 컨텍스트 창과 텍스트, 이미지 및 동영상 입력을 지원합니다. 대규모 컨텍스트를 통해 코드베이스, 긴 문서, 여러 파일에 대한 분석 및 장기 에이전트 워크플로에 적합하며, 텍스트 기반 응답은 OpenRouter API를 통해 반환됩니다.
1,048,576토큰 컨텍스트 창
1,048,576 tokens
대규모 컨텍스트 창 하나에 광범위한 프롬프트, 소스 파일, 문서, 대화 기록, 검색된 레코드 및 기타 지원 자료를 담을 수 있습니다.
대규모 코드베이스
긴 기술 문서
리포지토리 전체 분석
장시간 대화
대규모 코드베이스 분석
Multi-file context
개발자는 서로 관련된 여러 소스 파일, 구성 파일, 로그, 테스트 및 문서를 함께 제공할 수 있으므로 Ox Alpha가 파일을 독립적으로 분석하는 대신 종속성 전반을 추론할 수 있습니다.
리포지토리 탐색
파일 간 디버깅
리팩터링
아키텍처 분석
긴 문서 처리
Long-context analysis
컨텍스트 창은 장문의 보고서, 사양, 녹취록, 연구 자료, 계약서, 기술 매뉴얼 및 서로 관련된 문서 모음에 사용할 수 있습니다.
문서 요약
정보 추출
문서 간 비교
질의응답
텍스트 입력
Supported
일반 텍스트 프롬프트, 소스 코드, 구조화된 텍스트, 대화 메시지 및 장문의 문서를 모델 입력으로 제공할 수 있습니다.
채팅
코딩
추론
추출
동영상 입력
Supported
Ox Alpha는 동영상을 허용되는 입력 양식으로 제공하므로 애플리케이션에서 동영상 자료와 텍스트 지침을 결합할 수 있습니다.
동영상 이해
장면 분석
콘텐츠 검토
멀티모달 에이전트
텍스트 출력
Text
적절한 API 기능을 사용하면 자연어 답변, 코드, 도구 관련 응답 및 구조화된 텍스트를 포함한 모델 생성 결과가 텍스트로 반환됩니다.
애플리케이션 응답
생성된 코드
보고서
구조화된 데이터
확장된 에이전트 컨텍스트
Long-running context
대규모 컨텍스트 용량은 복잡한 작업 전반에서 지침, 도구 결과, 검색된 문서, 코드 및 대화 기록을 축적하는 에이전트 워크플로에 유용합니다.
코딩 에이전트
리서치 에이전트
자동화
프로덕션 워크플로
Ox Alpha 추론 설정
Ox Alpha는 추론 중심 모델이며 지원되는 요청에 OpenRouter 추론 제어 기능을 사용할 수 있습니다. 작업 복잡도, 지연 시간 요구 사항 및 토큰 사용량에 따라 추론 수준을 조정하세요. 복잡한 코딩 및 계획 수립에는 더 높은 수준을, 빠른 테스트와 간단한 작업에는 더 낮은 설정을 사용하면 됩니다.
어려운 다단계 문제, 계획 수립, 분석 및 응답 속도보다 해결 품질이 중요한 작업에 더 많은 추론 리소스를 할당합니다.
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}리포지토리 수준의 디버깅, 아키텍처 결정, 어려운 구현 작업, 리팩터링 및 여러 종속 추론 단계가 필요한 문제에 유용합니다.
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}일상적인 프로그래밍, 기술 질문, 데이터 변환, 애플리케이션 로직 및 중간 수준의 추론 작업에 적합한 균형 잡힌 구성입니다.
{
"reasoning": { "effort": "medium" }
}간단한 프롬프트, API 통합 확인, 서식 지정 작업, 가벼운 변환 및 낮은 지연 시간이 선호되는 워크플로에서 추론 리소스를 줄입니다.
{
"reasoning": { "effort": "low" }
}reasoning.max_tokens명시적 추론 예산애플리케이션에서 정의한 예산개발자가 요청에 할당되는 추론 용량을 더 직접적으로 제어하려는 경우 토큰 기반 추론 예산을 제공합니다.
{
"reasoning": { "max_tokens": 4000 }
}reasoning.exclude추론 데이터 숨기기true모델이 내부적으로 추론을 수행하도록 허용하면서 반환되는 추론 정보를 제외합니다. 애플리케이션에 최종 응답만 필요한 경우에 유용합니다.
{
"reasoning": { "effort": "high", "exclude": true }
}reasoning_details추론 인식 애플리케이션반환된 경우 응답에서 읽기OpenRouter는 지원되는 추론 메타데이터를 보존하거나 처리하는 워크플로를 위해 reasoning detail 필드를 통해 추론 관련 응답 데이터를 노출할 수 있습니다.
{ "response_field": "reasoning_details" }Ox Alpha 도구 호출 및 구조화된 출력
도구 호출을 사용하면 애플리케이션이 작업 중 모델이 선택할 수 있는 외부 함수를 설명할 수 있으며, 구조화된 출력은 생성된 데이터를 소프트웨어가 안정적으로 사용할 수 있는 형식으로 제한합니다. 이 두 기능을 함께 사용하면 Ox Alpha가 더 큰 애플리케이션 워크플로 내에서 추론 계층으로 작동할 수 있습니다.
사용 가능한 도구 정의
tools모델이 요청할 수 있는 작업을 설명하는 함수 정의를 전송합니다. 여기에는 함수 이름, 목적, 필요한 인수가 포함됩니다.
도구 선택 제어
tool_choice도구 선택 방식을 구성하여 에이전트가 함수를 자동으로 선택하도록 하거나 워크플로에 적합한 도구를 모델이 선택하도록 유도할 수 있습니다.
요청된 함수 실행
tool_callsOx Alpha가 함수를 요청하면 애플리케이션은 생성된 도구 호출을 읽고 인수를 검증한 뒤 일치하는 외부 함수를 실행하고 결과를 수집합니다.
Ox Alpha에 도구 결과 반환
tool외부 함수의 결과를 도구 출력으로 대화에 다시 추가하면 모델이 반환된 데이터를 사용하여 추론을 계속하고 다음 응답을 생성할 수 있습니다.
JSON 응답 요청
response_format애플리케이션 코드에 제한 없는 자연어 응답이 아니라 기계가 읽을 수 있는 JSON이 필요한 경우 응답 형식 제어 기능을 사용합니다.
JSON 스키마 적용
response_format.json_schema구조화된 출력을 사용하면 생성된 데이터를 정의된 JSON 스키마로 제한할 수 있어 백엔드 애플리케이션에서 예측 가능한 필드 이름, 데이터 유형, 객체 구조를 사용할 수 있습니다.
에이전트 루프 구축
tools + structured output추론, 도구 호출, 반환된 도구 결과, 스키마로 제한된 최종 출력을 결합하면 작업을 수행하고 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 반환하는 프로덕션 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Ox Alpha 벤치마크 및 모델 정체성
Ox Alpha를 비교하는 가장 유용한 방법은 공개된 OpenRouter 사양과 stealth 식별자 뒤에 있는 모델에 대한 논의를 분리하는 것입니다. API에 표시되는 모델 이름, 컨텍스트 크기, 모달리티, 추론 기능, 프로덕션 지원 기능은 기반 모델군을 식별하려는 커뮤니티의 시도와 별도로 추적할 수 있습니다.