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모델 능력 (Model Capabilities)

Status: IMPLEMENTED — 일곱 필드의 ModelCapabilities, ModelCapabilityRegistry 와 기본 구현 InMemoryModelCapabilityRegistry, 두 provider 설정의 레지스트리 주입 지점, OpenAI · Anthropic 두 벤더를 기술하는 내장 표와 그 행의 근거가 들어가 있다. 남은 것은 §9.

적용 대상: aimon-core — at.aimon.core.llm.capability(ModelCapabilities, ModelCapabilityRegistry, InMemoryModelCapabilityRegistry, ThinkingDialect) · aimon-llm-openai / aimon-llm-anthropic — OpenAIConfig · AnthropicConfig 의 modelCapabilityRegistry, 각 클라이언트의 방어적 조회.

1. 문제와 범위

같은 요청 모양을 모든 모델에 보낼 수 없다. 샘플링 파라미터를 거부하는 모델, reasoning effort 의 ladder 가 서로 다른 모델, reasoning trace 를 다음 요청에 되실어야 추론이 도구 호출을 건너 사는 모델, thinking 요청 모양이 둘로 갈리는 모델이 한 배포 안에 섞인다. 여러 벤더는 파라미터를 값이 아니라 존재로 거부하므로, 클라이언트는 그 파라미터를 null 로 채울 수도 없고 아예 싣지 말아야 한다.

그래서 provider 클라이언트는 요청을 만들기 전에 "이 모델의 요청 표면이 무엇을 받는가" 를 물어야 한다. 이 설계는 그 답을 프레임워크가 조회할 수 있는 사실로 만든다. 정하는 것은 넷이다.

  • 기술자에 무엇이 들어가고 각 필드가 무엇을 뜻하는가 (§3)
  • 아무도 기술하지 않은 모델에 무엇을 답하는가 — fail-open (§3.2)
  • 레지스트리가 어떻게 조회하고, 어디서 주입되며, 오류에 어떻게 반응하는가 (§4)
  • 내장 표의 행이 어떤 원칙과 어떤 측정 위에 서는가 (§5, §6)

이 문서가 정하지 않는 것. 각 개념은 정본 문서가 따로 있다.

개념 정본
능력을 읽어 와이어 요청을 만드는 규칙 — 샘플링 생략, ReasoningEffort 어휘, ladder 밖 rung 처리, 도구 규칙, divergence 보고 request-parameters.md
설정에서 온 능력 선언 — 키, ModelCapabilityDeclaration, 거절 목록 configuration-surface.md
thinkingDialect 를 thinking mode 와 함께 요청으로 해석하는 표 anthropic-thinking.md
supportsReasoningTraceRoundTrip 에 따른 엔드포인트 라우팅, supportsReasoningSummary 게이트 openai-responses-path.md
조회에 쓰는 모델 이름이 정해지는 곳 model-name-resolution.md

2. 모델 지식의 자리 — 레지스트리 하나, 이름 분기 없음

2.1 provider 는 모델 이름으로 분기하지 않는다

모델 이름에서 요청 모양을 끌어내는 곳은 ModelCapabilityRegistry 하나뿐이다. provider 의 요청 빌더는 모델 이름을 model 필드에 싣고 레지스트리 조회의 키로 쓸 뿐, model.startsWith(...) 같은 분기를 두지 않는다.

이유는 넷이다.

  • 그 지식은 다른 provider 클라이언트에서 닿지 않는다. OpenAI 클라이언트에 적은 분기는 Anthropic 클라이언트가 모른다
  • baseUrl 뒤의 게이트웨이와 Azure 배포는 모델 이름을 마음대로 바꾼다. 이름 비교는 바로 그 배포에서 틀린다
  • 계열이 하나 늘 때마다 분기의 복사본이 하나 는다
  • 벤더의 모델별 표는 릴리스마다 바뀐다. 틀린 문자열 비교는 한동안 조용하다가 아무도 그 비교까지 추적하지 못하는 400 으로 드러난다

그 결과 빈 레지스트리(ModelCapabilityRegistry.EMPTY)를 받은 클라이언트는 모델 이름에 대해 아무것도 모르고, 어느 이름에든 fail-open 요청(§3.2)을 만든다.

2.2 두 벤더가 한 표를 읽는다 — 벤더 모양의 사실도 중립 타입에 둔다

내장 표 하나를 두 클라이언트가 함께 읽는다. gpt-* · o* 행과 claude-* 행은 서로의 이름에 걸리지 않으므로 간섭하지 않지만, 조회는 공유된다. OpenAI 호환 게이트웨이를 거쳐 OpenAILlmClient 에 도착한 claude-* 이름은 Anthropic 행으로 해석되어 샘플링이 억제된다. 그 모델이 실제로 샘플링을 거부하므로 옳은 답이지만, 어느 클라이언트 소스에서도 보이지 않는 결과다. 그래서 행 하나를 고치는 영향 범위는 두 provider 다.

같은 이유로 한 벤더만 읽는 사실도 중립 타입 ModelCapabilities 에 둔다.

필드 읽는 쪽
supportsToolsWithReasoning OpenAI 의 Chat Completions 경로만
thinkingDialect Anthropic 클라이언트만
supportsReasoningSummary OpenAI 의 Responses 경로만

벤더별 레지스트리를 따로 두지 않는 결정적 이유는 비용이다. 두 설정 표면은 한 번역기를 거쳐 이 표 하나에 선언을 넣는다(configuration-surface.md). 벤더 표가 둘이면 모델 이름을 바꾸는 게이트웨이 배포 — 선언이 존재하는 바로 그 배포 — 가 모델마다 두 모양으로, 두 키 아래에 선언해야 하고, 두 표는 서로 어긋날 길을 얻는다.

필드 이름은 벤더 엔드포인트가 아니라 중립 사실을 말한다. supportsReasoningTraceRoundTrip 은 "이 모델의 trace 를 되실어야 추론이 도구 호출을 건너 산다" 는 사실이다. OpenAI 에서 그 답은 /v1/responses 로 가서 reasoning item 을 재생하는 것이고, 그 엔드포인트 추론은 OpenAI 엔드포인트를 알아도 되는 aimon-llm-openai 가 한다. Anthropic 에서 같은 사실은 thinking 블록을 되보내는 것이며, Anthropic 클라이언트는 이 플래그를 읽지 않고 캡처와 재전송을 조건 없이 한다(reasoning-traces.md).

2.3 형제 레지스트리로 둔다

ModelCapabilityRegistry 는 ModelContextWindowRegistry · ModelPriceTable 옆에 선다. 모델별 사실 셋, 진실 원천 셋, 바뀌는 이유 셋이다. 컨텍스트 창 레지스트리에 합치지 않는 이유는 넷이다.

  • 각 소비자가 쓰지 않는 타입에 의존하게 된다 — 컴팩션 가드는 능력을, 요청 빌더는 창 한도를 알 필요가 없다
  • "창에 얼마나 들어가는가" 와 "엔드포인트가 어떤 파라미터를 받는가" 는 다른 출처에서 오고 다른 이유로 바뀐다
  • 공개 SPI 의 반환 타입을 바꾸거나 모든 외부 구현자가 고려해야 할 메서드를 더해야 한다. 형제로 두면 순수 추가다
  • 타입 이름이 담는 것을 잘못 말하게 된다

구조는 형제를 따른다 — exact 항목, 그다음 대소문자를 무시하는 prefix 항목을 등록 순서대로. 한 레지스트리를 설정해 본 운영자는 다른 것도 같은 방식으로 읽는다. 타입은 at.aimon.core.llm.capability 하위 패키지에 둔다.

3. 기술자 — 클라이언트가 무엇을 해도 되는가

3.1 일곱 필드

ModelCapabilities 는 "이 모델이 무엇인가" 가 아니라 "클라이언트가 이 모델의 요청을 만들 때 무엇을 해도 되는가" 를 담는다. 각 필드는 파라미터를 보내도 되는지를 말하지, 보내는 것이 좋은 생각인지를 말하지 않는다. 불변이고 스레드 안전하며 빌더로 만든다.

필드 뜻 unknown() 값 읽는 곳
supportsSamplingParameters 샘플링 파라미터를 설정해도 되는가. false 는 null 을 포함해 아예 설정하지 말라는 뜻 true OpenAiRequestParameters(두 엔드포인트), AnthropicLlmClient
supportsReasoningEffort reasoning effort 파라미터가 이 모델의 요청 표면에 있는가 false OpenAILlmClient(Chat), OpenAIResponsesRequestFactory
supportsToolsWithReasoning 도구와 NONE 아닌 effort 를 한 요청에 함께 실어도 되는가 — Chat Completions 표면의 성질 true OpenAILlmClient(Chat 경로만)
supportsReasoningTraceRoundTrip reasoning trace 를 다음 요청에 되실어야 추론이 도구 호출을 건너 사는가 false OpenAILlmClient(엔드포인트 선택)
acceptedReasoningEfforts effort 값으로 받는 rung 집합. 비어 있지 않고, 반복 순서가 ladder 순서다 {MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH} OpenAiRequestParameters.maySendEffort(두 엔드포인트)
thinkingDialect thinking 요청 파라미터의 모양 — UNKNOWN · EITHER · BUDGETED · ADAPTIVE UNKNOWN AnthropicThinkingResolver
supportsReasoningSummary reasoning summary 요청을 받는가 true OpenAIResponsesRequestFactory

3.2 fail-open — 요청한 것은 보류하지 않고, 요청하지 않은 것은 지어내지 않는다

unknown() 은 "모든 것을 허용한다" 가 아니다. fail-open 은 두 쪽을 가진 규칙이다 — 호출자가 요청한 것은 보류하지 않고, 호출자가 요청하지 않은 것은 지어내지 않는다. unknown() 의 플래그별 값은 이 규칙 하나에서 나오므로 플래그마다 boolean 이 다르다.

  • 샘플링 true. 호출자가 설정한 값을 아무도 기술하지 않은 모델에서 빼면 fail-closed 다. 이 값은 안전하기도 하다 — 샘플링 파라미터를 생략한 요청은 측정한 어느 모델에서도 400 을 받지 않았다(§6.3). "두 값이 모두 어떤 모델에서는 400" 인 성질은 샘플링 축이 아니라 thinking 방언 축의 것이다
  • effort false. 누구도 설정하지 않은 effort 를 보내는 것은 프레임워크가 파라미터를 지어내는 것이다
  • 도구 + reasoning true. 증거 없이 조합을 막는 것은 아무도 요청하지 않은 제한이다
  • trace 왕복 false. 기술되지 않은 모델의 요청 표면을 다른 엔드포인트로 옮기지 않는다
  • ladder {MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH}. NONE 하나만 보류한다. NONE 이 가장 자주 빠지는 rung 이지만 보편적으로 빠지지는 않는다 — 측정한 o-series 이름은 모두, gpt-5-nano 도 none 을 거부하고, gpt-5.6-terra 는 받는다(자기 행을 가진다). 이 기본값은 두 실수의 비대칭으로 고른다. 모델이 가진 rung 을 보류하면 보고된 생략과 서버 기본값이 남고, 모델에 없는 rung 을 보내면 요청이 400 으로 실패한다
  • 방언 UNKNOWN. 두 실제 방언은 다른 쪽만 받는 모델에서 둘 다 400 이므로 안전한 값이 없다. 그래서 fail-open 값은 방언 중 하나가 아니라 사실의 부재다. 클라이언트는 호출자가 설정한 것을 그대로 둔다
  • reasoning summary true. summary 는 누군가 설정했을 때만 요청에 있으므로 보류하는 쪽이 fail-closed 다. 이 값은 기술되지 않은 모델에서는 읽히지도 않는다 — 그 파라미터는 /v1/responses 에만 있고, 요청은 trace 왕복이 true 일 때만 거기에 닿으며, trace 왕복의 fail-open 값은 false 다. 그래서 이 기본값의 일은 이미 있는 행들이 무엇을 뜻하는지 말하는 것이다

플래그는 지시가 아니라 권한이다. 권한 안에서 무엇을 보낼지 — 설정되지 않은 값을 채울지, 무엇을 기본으로 할지 — 는 클라이언트가 정한다(request-parameters.md).

빌더는 unknown() 의 값으로 시작한다. 그래서 한 플래그만 적은 행은 나머지를 false 가 아니라 fail-open 값으로 두고, fail-open 은 행을 쓰는 사람이 매번 다시 도출하는 규칙이 아니라 타입의 성질이 된다. 빌더의 시드는 unknown() 을 읽지 않고 같은 값의 리터럴이다. unknown() 자체가 빌더로 만들어지므로 빌더 초기화 중에 그것을 읽으면 반쯤 만들어진 객체를 받는다. 두 정의가 같다는 것은 테스트가 붙든다.

fail-open 의 대가. 모델 이름을 바꾼 배포는 어느 행에도 걸리지 않아 fail-open 경로에 남는다. 내장 행이 고쳐 줄 문제는 누군가 그 이름을 선언할 때까지 그 배포에서 그대로 남는다. 이것이 추측하지 않는 대가이고, 처방은 이름 하나를 선언하는 것이다 — 설정에서(configuration-surface.md) 또는 InMemoryModelCapabilityRegistry.builderWithDefaults().register(...) 로. 반대 방향도 있다 — 샘플링을 받는 모델에 붙인 게이트웨이 이름이 내장 prefix 에 걸리면 파라미터가 억제되고 요청은 다른 샘플링으로 성공한다. 값이 설정되어 있었다면 WARN 이 남고, 처방은 같다.

3.3 필드별 결정

샘플링은 한 플래그다. 샘플링 파라미터는 LlmModel 과 provider 설정이 실을 수 있는 넷 — temperature · top_p · presence_penalty · frequency_penalty — 이다. top_k 는 실을 필드가 없어 해당 없다. 다만 측정한 거부 모델은 top_k 도 거부하므로(§6.2), 필드를 더하면 같은 플래그가 덮는다. 넷을 한 플래그로 두는 이유는 부분집합만 받는 모델이 측정되지 않았기 때문이다 — Anthropic 에서 잴 수 있는 temperature · top_p · top_k 는 모델마다 한꺼번에 거부되거나 한꺼번에 받아졌고, 두 penalty 는 Anthropic 에 대응물이 없다. 나중에 나누는 것은 빌더 메서드와 getter 를 더하는 순수 추가다. temperature 는 값으로, top_p 는 존재로 거부되지만 한 플래그가 둘 다 덮는다 — 그 과대 근사를 어떻게 다루는지는 request-parameters.md.

supportsToolsWithReasoning 은 엔드포인트 성질이다. "이 모델은 해석하는 클라이언트가 쓰는 요청 표면에서 도구와 reasoning 을 함께 받는가" 를 뜻하고, 내장 표는 OpenAI 의 Chat Completions 를 기술한다. /v1/responses 에서는 둘이 공존하므로 그 경로는 이 플래그를 읽지 않는다. 적용 규칙은 request-parameters.md.

acceptedReasoningEfforts 는 바닥이 아니라 집합이다. gpt-5.6-terra 는 none 을 받고 minimal 을 거부하므로 ladder 중간에 구멍이 있다(§6.1). 바닥 하나로는 이것을 기술할 수 없다 — NONE 이나 MINIMAL 을 바닥으로 적으면 minimal 이 게이트를 통과해 400 이 되고, LOW 를 적으면 동작은 맞지만 "terra 는 low 부터 시작한다" 는 거짓을 적는다. 거짓을 적어 맞는 동작을 사면 다음 독자가 그 모델에 대해 틀린 사실을 배운다. 집합은 비어 있을 수 없다 — "effort 파라미터는 있지만 받는 값이 없다" 는 요청 표면의 상태가 아니고, 그 상태의 이름은 supportsReasoningEffort(false) 다. null 원소도 거절한다. 반복 순서는 ReasoningEffort 의 선언 순서, 즉 ladder 순서라 집합을 찍는 경고가 ladder 로 읽힌다. 구멍 없는 ladder 는 Builder.lowestReasoningEffort(lowest) 로 적을 수 있고, 그것은 lowest 부터 HIGH 까지의 집합의 줄임이다. 이 집합을 요청에서 어떻게 쓰는지는 request-parameters.md.

thinkingDialect 의 네 상수 중 둘은 방언이 아니다. UNKNOWN 은 "이 표는 답할 수 없다" 이고, EITHER 는 "답할 수 있고, 답은 두 모양을 모두 받는다" 이다. EITHER 는 "둘 다 받는다고 측정됨" 과 "기술되지 않음" 이 같은 값이 되지 않게 하려고 있다. 두 상수는 행이 가질 수 있는 값이지 요청이 말하는 모양이 아니다 — 클라이언트는 와이어에 닿기 전에 그것을 실제 방언 하나로, 또는 thinking 파라미터 없음으로 해석한다. 두 방언은 대부분의 모델에서 서로 배타적이지만 EITHER 행 모델은 둘 다 받으므로, 중립 타입의 서술은 보편적 배타를 단언하지 않는다. effort rung 만으로 같은 축을 표현하는 벤더를 위한 상수는 없다 — supportsReasoningEffort() 가 이미 답하는 질문이다. 해석표와 EITHER 아래의 선택 정책은 anthropic-thinking.md.

supportsReasoningSummary 는 게이트웨이를 위한 모델별 손잡이다. trace 왕복을 true 로 선언한 OpenAI 호환 게이트웨이 모델은 Responses 엔드포인트로 가는데, 그 게이트웨이가 reasoning.effort 는 받고 reasoning.summary 는 거부하면 요청이 400 이 된다. summary 요청 자체는 클라이언트 단위이므로 모델 단위의 끄는 자리가 따로 필요하다. trace 왕복 플래그에 접지 않는다 — 그것은 측정된 사실(이 모델은 trace 를 재생한다)이고 게이트웨이는 그것을 만족하면서 summary 만 거부할 수 있어, 접으면 선언된 행 하나가 운영자가 가를 수 없는 두 사실을 단언하게 된다. 이름이 OpenAI 모양이 아닌 것은 Anthropic 이 같은 축을 thinking.display: summarized 로 표현하기 때문이지만, 오늘 이 플래그를 읽는 곳은 Responses 요청 팩토리 하나다. 게이트 동작은 openai-responses-path.md.

4. 레지스트리 — 구현은 Optional, 호출은 total

4.1 두 메서드

public interface ModelCapabilityRegistry {
    ModelCapabilityRegistry EMPTY = modelName -> Optional.empty();

    Optional<ModelCapabilities> capabilitiesOf(String modelName);   // 구현자가 쓴다

    default ModelCapabilities resolve(String modelName) {           // 호출자가 읽는다
        final Optional<ModelCapabilities> found = capabilitiesOf(modelName);
        return found == null || found.isEmpty() ? ModelCapabilities.unknown() : found.get();
    }
}

메서드가 둘인 것은 두 사람에게 답하기 때문이다.

  • 구현자(Azure 배포 조회, 설정 기반 표, 원격 카탈로그)는 빗나갈 수 있는 조회를 쓴다. Optional 이면 빗나감이 타입으로 강제된다. total 메서드 하나라면 빗나갈 때 unknown() 을 돌려주는 것을 기억해야 하고, null 은 요청 빌더를 NPE 로 멈추며, 제한적인 기술자는 들어 본 적 없는 모든 모델에서 fail-open 을 조용히 fail-closed 로 바꾼다
  • 호출자는 null 이 아닌 답 하나를 원한다. resolve 가 그 답이고, fail-open 규칙이 사는 유일한 자리라 테스트가 붙들 수 있는 유일한 자리이기도 하다

capabilitiesOf 가 null 을 돌려주면 resolve 는 빗나감으로 다룬다. resolve 를 override 하는 구현은 절대 null 을 돌려주지 않는다 — 호출자는 결과를 total 로 다룬다.

형제 ModelPriceTable 은 Optional 만 있고 total 뷰가 없다. 정직한 기본 가격이 없어서 추정한 단가로 비용을 지어내지 않기 위해서다. 능력에는 정직한 기본값 — fail-open — 이 있으므로 둘 다 둔다.

4.2 조회 순서 — exact, 그다음 등록 순서의 prefix

InMemoryModelCapabilityRegistry.capabilitiesOf 는 이 순서로 답한다.

  1. exact 항목. 대소문자를 무시한다
  2. prefix 항목을 등록 순서대로. 대소문자를 무시하고, 처음 걸린 것이 이긴다
  3. 아무것도 걸리지 않으면 Optional.empty() — resolve 가 unknown() 으로 바꾼다

기본 항목(fallback entry)은 없다. 표는 들어 본 적 없는 모델을 기술할 수 없고, 추측은 fail-open 을 조용한 와이어 변경으로 바꾸는 유일한 방법이다.

exact 와 prefix 가 모두 대소문자를 무시한다. 운영자가 포털에서 복사한 배포 이름(Prod-Assistant)과 설정의 모델 이름이 만나야 한다. 한쪽만 대소문자를 구분하면 올바르게 등록한 항목이 아무 보고 없이 빗나간다.

prefix 사이에서는 등록 순서가 의미를 갖는다. 더 구체적인 prefix(gpt-5-chat)를 넓은 계열 prefix(gpt-5) 앞에 등록해야 넓은 쪽이 삼키지 않는다. builderWithDefaults() 위에서 이미 있는 prefix 를 다시 등록하면 제자리에서 교체된다(LinkedHashMap 은 다시 넣어도 순서를 바꾸지 않는다). 그래서 gpt-5 를 덮어써도 gpt-5-chat 앞으로 뛰어들 수 없다. exact 항목은 순서와 무관하게 모든 prefix 를 이긴다.

4.3 exact 행은 자기 이름에 대해 prefix override 를 가린다

exact 가 prefix 를 이기므로, 내장 exact 행이 있는 이름에는 계열 prefix override 가 닿지 않는다.

override 닿는 이름 닿지 않는 이름
builderWithDefaults().registerPrefix("o1", …) o1-pro 와 앞으로의 o1* 이름 o1, o1-2024-12-17
builderWithDefaults().registerPrefix("gpt-5", …) gpt-5-mini, gpt-5-nano 와 앞으로의 gpt-5* 이름 gpt-5.6-terra

처방은 둘 다 같다 — register(name, …) 로 그 이름을 덮어쓰거나 그 이름을 설정에서 선언한다. 둘 다 exact 항목을 등록하므로 내장 exact 행을 대체한다.

계열 override 가 "모든 gpt-5* 이름에 언제나" 닿는다는 약속은 두지 않는다. 그 약속을 지키려면 terra 에 자기 행을 줄 수 없는데, 레지스트리의 어떤 모양도 — exact 행, gpt-5 앞의 terra prefix, 뒤의 terra prefix — 그 약속을 깨지 않고 terra 의 ladder 를 고치지 못한다. 약속에서 하중을 받는 것은 제자리 교체(계열 override 가 더 구체적인 prefix 를 앞지르지 않는다)이고, 그것은 그대로 남는다. 모든 계열 이름에 닿는다는 나머지 절반의 값은 문서 예시 하나가 깔끔한 것이었고, 그 값은 측정된 400 보다 싸다. o-series 에는 같은 약한 약속이 이미 있다.

4.4 레지스트리 오류도 fail-open 이다

레지스트리는 호출자가 준 협력자다. 두 클라이언트의 capabilitiesFor(modelName) 은 조회를 방어적으로 감싼다.

레지스트리가 클라이언트는 보고 signature
RuntimeException 을 던진다 한 번 보고하고 unknown() 을 쓴다 capabilityLookupFailed@<model>
resolve 에서 null 을 돌려준다 한 번 보고하고 unknown() 을 쓴다 capabilityLookupReturnedNull@<model>

던지는 레지스트리를 삼키는 이유는 호출 지점에 있다. 조회는 스트리밍 경로의 try-with-resources 밖에서 일어나므로, 여기서 빠져나간 예외는 예외 매퍼와 취소 분류를 모두 건너뛴다. SPI 의 fail-open 규칙을 SPI 자신에게 적용하는 것이다.

null 을 조용히 흡수하지 않고 보고하는 이유는 옆 갈래가 보고하기 때문이다. 보고되는 강등 옆에 조용한 강등이 있으면 운영자는 능력 조회가 실패하지 않는다고 배운다. 보고는 divergence 보고의 once 집합을 쓴다 (request-parameters.md).

4.5 주입 지점 — provider 설정 빌더

레지스트리는 provider 설정으로 들어간다 — OpenAIConfig.Builder.modelCapabilityRegistry(...), AnthropicConfig.Builder.modelCapabilityRegistry(...). 기본값은 InMemoryModelCapabilityRegistry.withDefaults() 이고 null 은 거절한다. baseUrl · timeout 처럼 "이 배포의 엔드포인트는 기본 OpenAI · Anthropic 이 아니다" 를 말하는 손잡이 옆에 둔다. CLI 와 스타터의 조립 경로는 선언이 있을 때 그것으로 만든 레지스트리를 여기에 넘긴다 (configuration-surface.md). 능력을 LlmModel 에 싣지 않는 이유는 §7.

AnthropicConfig 의 equals · hashCode · toString 에는 레지스트리가 들어가지 않는다. 레지스트리는 정체성 의미를 가진 협력자다 — 어떤 구현도 equals 를 정의하지 않고, 기본값은 build() 마다 새로 만든 인스턴스다. 동등성에 넣으면 운영자가 쓸 수 있는 모든 값이 같은 두 설정이 서로 다르게 된다. toString 에서 빼는 대가는 로그에 찍힌 설정으로는 능력 선언이 적용되었는지 알 수 없다는 것이다. 그 질문의 답은 값을 떨어뜨린 모델을 이름하는 WARN, 또는 그것의 부재다. OpenAIConfig 는 equals 를 정의하지 않는다.

4.6 설정 선언은 행 전체를 대체한다

설정의 능력 선언(llm.modelCapabilities.<model>, aimon.llm.model-capabilities.<model>)은 InMemoryModelCapabilityRegistry.withDefaultsExtendedBy 를 거쳐 내장 표 위에 exact 항목으로 들어가고, 그 이름의 행을 패치하지 않고 전체를 대체한다 — 적지 않은 필드는 내장 행이 말하던 값이 아니라 fail-open 값으로 떨어진다. 규칙과 거절 목록의 정본은 configuration-surface.md 다.

5. 내장 표의 원칙

5.1 버그만큼 작게, 측정한 만큼만

내장 표는 이 설계에서 세상에 대해 틀릴 수 있는 유일한 부분이다. 동시에 완전히 덮어쓸 수 있고 fail-open 하는 부분이다. 그래서 문제만큼 작게 둔다 — 요청 표면이 fail-open 기본값과 다르다고 알려진 계열만 기술한다.

  • 측정 전까지 능력을 덜 준다. 아무도 본 적 없는 와이어 변경을 행이 주장하지 않는다. 표는 이름이 측정될 때까지 능력을 덜 주고, 틀린 방향은 언제나 "덜 준다" 쪽이다
  • 행은 측정한 플래그만 적는다. 나머지는 fail-open 에 둔다. Claude 행은 trace 왕복 · effort · ladder 를 적지 않는다 — Anthropic 클라이언트가 그 셋을 읽지 않으므로 값을 적으면 소비자 없는, 측정하지 않은 단언이 된다. 방언만 적는 claude-*-4-5 · -4-6 행은 샘플링을 fail-open true 에 둔다 — 그 모델들은 샘플링 파라미터를 받는다(§6.2)
  • 틀린 행과 빠진 행의 비용을 비교한다. 샘플링을 거부한다고 잘못 적은 행은 설정된 값 하나를 떨어뜨리고 WARN 을 남긴 채 요청이 성공한다. 거부하는 모델의 행이 빠지면 매 요청이 400 이다

5.2 측정된 이름은 exact, 계열은 측정한 세대까지 prefix

OpenAI 는 측정한 이름을 exact 로 적는다. reasoning item 재생과 ladder 는 계열이 아니라 이름 단위로 알려진다. 이름 prefix 를 공유하는 형제의 측정은 요청 표면에 대한 증거가 아니다 — o1 이 통과했다고 o1-pro 에 대해 말해지는 것은 없다. 그래서 측정된 o-series 여덟 이름과 gpt-5.6-terra 는 exact 행이고, 같은 prefix 아래의 나머지 이름은 prefix 행의 값으로 떨어진다. 본 적 없는 terra 의 날짜 스냅샷은 gpt-5 prefix 에 떨어져 계열 ladder 를 물려받으며, 누군가 재거나 선언할 때까지 그대로다.

별칭 exact 행(o1, o3, …)은 별칭이 측정한 날 가리키던 곳을 가리키는 동안만 옳다. 별칭이 옮겨 가면 그 행은 조용히 측정하지 않은 모델에 대한 단언이 된다. 이 위험은 계열 prefix 행이 더 크게 지고 있으며, 수용한다.

Anthropic 은 prefix 로 적되 측정한 세대까지만 주장한다. prefix 이면 날짜 스냅샷이 행을 물려받는다. 날짜 없는 claude-*-4-5 별칭은 모델 목록에 없지만 호출되고 같은 방언이므로, prefix 하나가 배포가 가장 쓰기 쉬운 별칭과 날짜 스냅샷을 함께 덮는다. 계열 prefix 는 측정한 세대까지만 넓힌다 — claude-fable 이 아니라 claude-fable-5, claude-opus-4 가 아니라 claude-opus-4-7 · claude-opus-4-8. claude-opus-4 는 샘플링을 받는 claude-opus-4-5 · claude-opus-4-6 을 삼킨다. Anthropic 쪽이 본 적 없는 스냅샷에 대해 prefix 로 주장해도 되는 것은 벤더의 모델별 표가 그 계열을 열거하기 때문이다. terra 의 스냅샷을 열거하는 문서는 없다.

5.3 등록 순서가 의미를 갖는 곳

등록 순서는 한 이름에 함께 걸릴 수 있는 prefix 사이에서만 의미를 갖는다.

블록 순서
gpt-5-chat · gpt-5 의미 있음 — gpt-5-chat 이 먼저여야 계열의 억제를 물려받지 않는다
o1 · o3 · o4 자유 — 서로의 prefix 가 아니다
claude-* 열한 prefix 자유 — gpt-* · o* 와 겹칠 수 없고, -4-5 · -4-6 · -4-7 · -4-8 은 형제이지 중첩이 아니다
exact 행 자유 — exact 는 위치와 무관하게 모든 prefix 를 이긴다

5.4 documentation-derived 행 — claude-mythos

claude-mythos 행은 측정하지 않았다. 측정에 쓴 계정의 모델 목록에 그 prefix 로 시작하는 모델이 없어 사실도 식별자도 호출하지 못했다. 그래도 행을 싣고 소스 주석에 documentation-derived 로 표시한다.

  • 증거의 종류가 다르다. 벤더 문장이 샘플링을 거부하는 아홉 모델을 이름하고, 그중 도달 가능한 여섯이 세 파라미터 모두에서 문장과 정확히 일치했다(거짓 양성 · 거짓 음성 없음). 이것은 그 문장의 신뢰도에 대한 증거이지, 이름 prefix 를 공유하는 형제로부터의 추론이 아니다
  • 비용 행렬이 같은 쪽을 가리킨다. 틀린 행은 값 하나 드롭과 WARN, 빠진 행은 매 요청 400 이다
  • 식별자를 추측하지 않는다. claude-mythos-5-1 같은 이름을 적으면 아무도 본 적 없는 식별자를 단언하게 된다. 계열 prefix 하나는 사실만 단언한다

5.5 측정을 인용하는 법

  • 행 옆 소스 주석은 측정 날짜 · 조사 표면(모델 목록과, 목록에 없지만 호출한 이름) · 보낸 요청 모양과 그 결과 · 행이 일부러 말하지 않는 것 · 결론을 담은 이 문서를 적는다. 백로그 항목이나 이슈는 인용하지 않는다 — 닫힌 항목은 증거가 아니라 결정의 기록이다
  • 거부 메시지의 열거는 엔드포인트 범위이자 모델 범위다. 같은 o4-mini 에 대해 Chat Completions 는 low, medium, high, xhigh 를, /v1/responses 는 low, medium, high 를 열거한다. 엔드포인트 없이 인용한 열거는 아무것도 뜻하지 않고, 확실히 아는 rung 은 실제로 보낸 rung 뿐이다. 결론 표는 보낸 것(측정)과 서버가 열거만 한 것을 가른다
  • 에러 메시지는 명세가 아니다. 샘플링 거부 모델의 400 은 `temperature` is deprecated for this model. 이라서 파라미터 전체를 거부하는 것처럼 읽히지만 temperature: 1.0 은 받아들여진다. 어떤 값이 받아들여지는지는 보내 봐야 안다
  • 수용만으로는 증거가 아니다. 서버는 재생한 item 이 없는 요청도 받으므로, 재생 수용은 손상시킨 payload 가 거절되는 음성 대조와 짝일 때만 소비의 증거다
  • 모델 목록은 호출 가능한 이름의 집합이 아니다. 목록에 없는 이름이 호출되고(날짜 없는 claude-*-4-5), 목록에 있다는 것이 호출된다는 뜻도 아니다
  • 미측정은 미측정이라고 적는다. 빈 칸을 이웃의 측정으로 채우지 않는다(§6.4)

6. 내장 표 — 결론 표

행 옆 소스 주석이 가리키는 측정 결론이 이 절이다. 각 행은 적지 않은 필드를 fail-open 값에 둔다.

6.1 OpenAI 행

행 모양 적는 값 근거 날짜
gpt-5-chat prefix, gpt-5 앞 샘플링 true · effort false · 도구+reasoning true · trace 왕복 false — unknown() 과 같은 값 측정한 행이 아니다. 행의 일은 계열의 비-reasoning 변형이 gpt-5 행에 걸려 샘플링을 억제당하지 않게 하는 것이다. gpt-5-chat-latest 는 404(deprecated)지만 행은 그 이름 하나가 아니라 prefix 다. 모델이 없으면 행은 무해하고, 행이 없으면 비-reasoning 모델의 샘플링이 생략된다 404: 2026-09-09
gpt-5 prefix 샘플링 false · effort true · 도구+reasoning true · trace 왕복 true. ladder 는 적지 않음 Chat Completions(gpt-5-nano): temperature 는 1.0 만 받고 0.0 거부 — 생략이 모델이 받는 유일한 값과 같다. effort 없이 도구를 실은 요청 200 — 충돌이 없으므로 true. reasoning_effort: "none" 거부, 열거는 minimal·low·medium·high. Responses: 재생한 reasoning item 수용. ladder 는 fail-open 기본 {MINIMAL..HIGH} 이 측정과 맞으므로 적지 않는다 — 구멍은 계열이 아니라 terra 의 것이다 2026-09-09
gpt-5.6-terra exact gpt-5 계열의 네 플래그 + ladder {NONE, LOW, MEDIUM, HIGH} /v1/responses 에 일곱 rung 을 하나씩 보냈다: none·low·medium·high·xhigh·max 수용, minimal 거부. 모든 rung 을 실제로 보낸 유일한 ladder 다. xhigh·max 는 중립 어휘에 상수가 없어 행에 없다(request-parameters.md). 재생한 reasoning item 수용. /v1/responses 에서 temperature: 0.0 거부 · 1.0 수용. 네 플래그는 계열 행과 같은 출처에서 오고 ladder 만 다르다 — trace 왕복이 false 로 어긋나면 이 이름이 조용히 /v1/responses 를 떠난다 ladder · 재생 2026-09-09, temperature 2026-09-10
o1 · o3 · o4 prefix ×3 샘플링 false · effort true · 도구+reasoning true · trace 왕복 false · ladder {LOW, MEDIUM, HIGH} Chat Completions: o3-mini·o4-mini 의 temperature 는 1.0 수용·0.0 거부, o4-mini 는 effort 없이 도구를 실은 요청 200, none 거부. ladder 는 아래 exact 행과 같은 측정이다. trace 왕복 false 는 이 prefix 아래의 호출하지 않은 이름 — o1-pro, o4-mini-deep-research 와 앞으로의 이름 — 이 떨어지는 값이다 2026-09-09
측정된 o-series 여덟 이름: o1 o1-2024-12-17 o3 o3-2025-04-16 o3-mini o3-mini-2025-01-31 o4-mini o4-mini-2025-04-16 exact prefix 행과 같고 trace 왕복 true /v1/responses 에서 o1·o3·o3-mini·o4-mini 가 재생한 reasoning item 을 받았다. 수용이 소비라는 것은 손상 대조군이 보인다(openai-responses-path.md). 날짜 붙은 이름은 요청에 보낸 것이 아니라 수용된 응답의 model 로 돌아온 이름이다 — 스냅샷을 요청하면 그 스냅샷에 닿는다는 가정 하나가 있다. ladder: none·minimal·xhigh·max 를 하나씩 보내 거부, low 수용, medium·high 는 서버 열거에 있다(high 는 o1 을 뺀 셋에서 따로 보냈다) 2026-09-09

6.2 Anthropic 행

행 모양 적는 값 근거 날짜
claude-fable-5 · claude-opus-5 · claude-opus-4-7 · claude-opus-4-8 · claude-sonnet-5 prefix ×5 샘플링 false · ADAPTIVE 샘플링: 여섯 이름(claude-fable-5-1 은 claude-fable-5 prefix 에 걸린다)이 temperature 0.0·0.5 거부 · 1.0 수용, top_p(0.9, 그리고 claude-opus-5·claude-opus-4-7 에서 1.0) 거부, top_k: 5 거부. 방언: adaptive 200 · budgeted 400 샘플링 2026-09-09, 방언 2026-09-10
claude-mythos prefix 샘플링 false · ADAPTIVE documentation-derived(§5.4). 사실도 식별자도 호출하지 않았다 —
claude-opus-4-5 · claude-sonnet-4-5 · claude-haiku-4-5 prefix ×3 BUDGETED 만 날짜 스냅샷과 목록에 없는 날짜 없는 별칭 모두 adaptive 400 · budgeted 200. 세 모델 모두 샘플링 파라미터를 받으므로 샘플링은 fail-open 그대로 둔다 방언 2026-09-10, 샘플링 수용 2026-09-09
claude-opus-4-6 · claude-sonnet-4-6 prefix ×2 EITHER 만 adaptive 200 · budgeted 200. 샘플링 파라미터를 받는다. 날짜 붙은 4-6 이름은 추측한 둘이 404 여서 주장하지 않고, 나타나면 prefix 가 물려준다 방언 2026-09-10, 샘플링 수용 2026-09-09

샘플링을 거부하는 모델과 adaptive 전용 모델이 같은 집합인 것은 측정된 현재 세대가 adaptive 전용 세대이기 때문이다. 샘플링을 받으면서 budgeted 방언을 쓰는 모델도 기술할 수 있다 — 내장 표에 그런 행이 필요하지 않을 뿐이다.

6.3 행이 기대는 측정 — 방법과 대조군

측정 방법 결과 날짜
OpenAI 샘플링 · 도구 · effort none api.openai.com /v1/chat/completions — gpt-5-nano·o4-mini·o3-mini·gpt-4o-mini gpt-5-nano·o4-mini·o3-mini 는 temperature: 1.0 수용·0.0 거부, gpt-4o-mini 는 둘 다 수용. effort 없이 도구를 실은 요청은 gpt-5-nano·o4-mini 에서 200. reasoning_effort: "none" 은 둘 다 거부 2026-09-09
OpenAI reasoning item 재생 · ladder /v1/responses — o4-mini·o3-mini·o3·o1·gpt-5.6-terra. 첫 요청은 함수 도구 하나 · store: false · include: ["reasoning.encrypted_content"] · effort low, 둘째 요청은 받은 reasoning item 을 함수 호출과 그 출력 앞에 재생. rung 은 하나씩 보냈다. 비용 규칙으로 *-pro · *-deep-research 이름은 호출하지 않았다 다섯 이름 모두 재생 수용. ladder 는 §6.1 2026-09-09
gpt-5.6-terra 샘플링 /v1/responses, temperature 값 둘 0.0 거부, 1.0 수용 2026-09-10
Anthropic 샘플링 POST /v1/messages, max_tokens: 16, 셀당 파라미터 하나, thinking 파라미터 없음 — 계정의 GET /v1/models 목록 11 모델 §6.2. 대조군 셋: 샘플링 파라미터를 뺀 같은 body 는 거부 여섯과 수용 둘 모두 200(400 은 요청 모양 · 계정 · 헤더 탓이 아니다), temperature: 1.0 은 거부 여섯 모두 200(값으로 거부한다), "temperature": null 은 샘플링을 받는 모델에서도 400(능력 규칙이 아니라 타입 규칙이다) 2026-09-09
Anthropic 방언 SDK 검증이 서버 답을 가리지 않도록 raw HTTP POST /v1/messages — 목록의 11 모델과 목록에 없는 날짜 없는 별칭 claude-opus-4-5·claude-sonnet-4-5·claude-haiku-4-5. 네 모양: thinking.type: adaptive + output_config.effort: low / thinking.type: enabled + budget_tokens: 1024 / adaptive 단독 / effort 단독 §6.2. 반복 측정이 모든 칸에서 재현되었고, 400 은 invalid_request_error(요청 검증)라 결정적이다. adaptive 단독은 첫 모양과 같은 답이므로 400 의 원인은 thinking.type 이다. effort 단독은 claude-haiku-4-5·claude-sonnet-4-5 에서 400, claude-opus-4-5 에서 200 — 방언과 독립된 축이다(그 가드는 anthropic-thinking.md). 별칭 셋은 호출되어 날짜 스냅샷으로 해석되었다. 추측한 날짜 4-6 이름 둘은 404 2026-09-10

6.4 미측정 칸

아래는 열린 작업이 아니라 비어 있는 칸이다. 채우려면 예산이 붙은 별도 프로브가 필요하다.

OpenAI

  • o1-pro · o1-pro-2025-03-19 · o4-mini-deep-research · o4-mini-deep-research-2025-06-26 — 비용 규칙으로 호출하지 않았다. 재생 · ladder · 스트리밍 모양 · 샘플링 모두 모른다. 그래서 prefix 행의 trace 왕복이 false 다
  • gpt-5.6-luna · gpt-5.6-sol — 목록에서 보았지만 호출하지 않았다. terra 와 같은 구멍이 있는지 모르므로 행이 없다
  • 날짜 붙은 gpt-5.6-terra-* 스냅샷 — 본 적 없다
  • terra 의 ladder 와 샘플링은 /v1/responses 에서만 쟀다. effort 게이트는 두 엔드포인트가 함께 쓰므로, Chat Completions 로 강제한 terra 는 잰 적 없는 칸에 reasoning_effort: none 을 보낸다. 행은 그래도 옳다 — 대안은 minimal 의 측정된 400 이다(백로그 L-2, §9)
  • effort 를 싣지 않은 o-series /v1/responses 요청이 encrypted_content 를 가진 reasoning item 을 돌려주는가 — 모든 프로브가 effort 를 실었지만 OpenAIConfig.reasoningEffort 의 기본은 미설정이다. 돌려주지 않으면 그런 배포에서 trace 왕복은 효과가 없다
  • 프로브의 도구는 "strict": true 였고 출하하는 모양은 strict(false) 다. 방향은 안전하지만(서버에 검증을 덜 요청한다) 같은 종류의 차이다
  • 모든 모델의 medium rung, o1 의 high — 서버 열거로만 안다
  • Chat Completions 의 xhigh · max — 어느 모델에도 보내지 않았다
  • 손상 대조군을 o3 · o3-mini · o1 에서 — o4-mini 와 terra 에서만 돌렸다. 플랫폼 수준 검사라는 해석은 추론이다
  • o4-mini 밖의 스트리밍 텍스트 출력과 output_item.added / .done 재생 비교
  • gpt-5-nano 의 ladder 를 rung 하나씩 — Chat 에서 none 만 보냈다
  • gpt-5-chat 행의 플래그 — 측정한 적이 없다(§6.1)
  • Azure · 게이트웨이 배포 — api.openai.com 만 호출했다

Anthropic

  • claude-mythos 계열 — 방언도 샘플링도, 식별자 모양도 모른다(§9)
  • 샘플링 거부 여섯의 날짜 스냅샷 — 목록이 모두 날짜 없는 이름이라 호출할 스냅샷이 없었다. prefix 가 물려준다고 가정한다
  • top_k 를 존재로 거부하는가 — top_k: 5 만 보냈다(문서화된 기본값이 없다). LlmModel 에 top_k 필드가 생기면 이 가정을 물려받지 않는다
  • 거부 여섯의 temperature 가 0.5 와 1.0 사이에서 어떤가 — 0.0 · 0.5 · 1.0 만 보냈다. 결론 표는 경계로 읽지 않는다
  • §6.2 의 샘플링 칸은 thinking 을 끈 요청 표면이다. 수용 다섯이 thinking 을 켰을 때 따르는 제약은 다시 재지 않았다
  • 날짜 붙은 claude-*-4-6-* 스냅샷 — 추측한 이름이 404 였다

7. 기각한 대안

방언 상수의 모양에 관한 대안(집합 값 thinkingDialect 등)은 anthropic-thinking.md, 설정 선언에 관한 대안은 configuration-surface.md 에 있다.

대안 기각 이유
provider 요청 빌더 안에서 모델 이름으로 분기(model.startsWith(...)) §2.1. 다른 provider 가 닿지 못하는 곳에 모델 지식을 두고, 이름을 바꾸는 게이트웨이에서 틀리며, 계열마다 복사본이 생긴다
능력을 ModelContextWindowRegistry 에 합친다 §2.3. 두 소비자가 쓰지 않는 타입에 의존하고, 바뀌는 이유가 다른 두 사실이 섞이며, 공개 SPI 를 깨거나 넓혀야 하고, 타입 이름이 틀린다
total resolve 하나만 둔다 빗나갈 때 unknown() 을 돌려줄 의무가 모든 외부 구현자에게 가고, 잊으면 fail-open 이 조용히 fail-closed 가 된다
Optional 만 두고 호출자마다 .orElse(...) fail-open 상수가 호출 지점마다 흩어져 다음 호출자가 제한적인 기본값을 쓸 수 있다. 규칙은 테스트할 수 있는 한 곳에 있어야 한다
능력을 LlmModel 의 필드로 싣는다 LlmModel 은 에이전트 정의에서 오는 사용자 설정이고 능력은 벤더 API 에 대한 사실이다. LlmModel 을 만드는 모든 자리가 그것을 알아야 한다
이름 ModelCapabilityResolver 같은 역할의 형제 두 조회가 Registry · Table 이다. 셋째 이름은 알아보기 어렵다
타입을 at.aimon.core.llm 에 평평하게 둔다 그 패키지는 이미 타입이 많고 cost/ · retry/ · streaming/ 같은 형제가 하위 패키지다. ArchUnit 허용 목록이 at.aimon.core.llm.. 이라 하위 패키지는 비용이 없다
Anthropic 전용 레지스트리 §2.2. 게이트웨이 배포가 모델마다 두 모양 · 두 키로 선언해야 하고, 두 표가 어긋날 수 있으며, 공유 설정 키가 둘로 쪼개진다
unknown() 을 fail-closed 로 — 모르는 모델에 샘플링 생략 샘플링 축만 보면 싼 실수지만 unknown() 은 두 provider 가 공유하는 상수다. 뒤집으면 기술되지 않은 모든 OpenAI 모델에서 호출자가 설정한 temperature 가 빠지고, 중립 기술자의 그 값은 "이 모델은 샘플링을 거부한다" 로 읽힌다
네 번째 플래그의 이름을 usesResponsesApi 로 중립 타입에 한 벤더의 엔드포인트 이름을 넣는다. 중립 사실에서 엔드포인트로의 추론은 벤더 모듈의 일이다
effort rung 만 쓰는 벤더용 방언 상수(EFFORT_ONLY) supportsReasoningEffort() 가 이미 답하는 질문이다. 같은 사실을 말하는 둘째 방법은 둘이 어긋나도 보이지 않는다
나중에 등록한 prefix 가 exact 행을 이기도록 조회를 바꾼다 o-series exact 행 설계를 일부러 깨고, 설정 선언이 이기는 근거인 "exact 가 모든 prefix 를 이긴다" 를 무너뜨린다
o-series prefix 행 셋을 모두 trace 왕복 true 로 호출하지 않은 o1-pro · o4-mini-deep-research 를 이름 prefix 를 공유하는 형제의 측정으로 다른 엔드포인트에 보낸다. *-deep-research 는 다른 제품 모양이라 같은 prefix 가 말하는 것이 더 적다
보이는 이름이 모두 측정된 o3 prefix 만 켜고 나머지는 exact "모두 측정됨" 은 한 키가 하루에 본 이름에 대한 진술이지 prefix 에 대한 진술이 아니다 — o3 는 앞으로의 모든 o3* 이름에 걸린다. 한 계열을 두 방식으로 읽게 된다
더 좁은 prefix — o1-pro(false)를 o1(true) 앞에 알려진 미측정 이름은 막지만 앞으로의 모든 o1-* 이름은 여전히 보낸다. prefix 는 "정확히 이 이름들" 을 말할 수 없고, 그것이 exact 항목의 일이다
별칭만 exact 행으로 두고 날짜 스냅샷은 prefix 에 같은 가중치의 두 이름이 다르게 동작한다. 스냅샷 고정은 흔한 운영 방식이라 함정을 싣는 것이다
o-series 측정을 기록만 하고 행을 바꾸지 않는다 대조군까지 통과한 측정을 쓰지 않으면 그 계열은 도구 호출 사이에 추론을 버리는 비용을 기록된 이유 없이 계속 낸다
날짜 붙은 claude-*-4-5 이름 셋만 exact 행으로 목록에 없지만 호출되는 날짜 없는 별칭 — 배포가 가장 쓰기 쉬운 이름 — 이 UNKNOWN 으로 남는다. prefix 셋이 여섯 이름을 덮는다
effort 단독 측정을 근거로 Claude 행에 supportsReasoningEffort 를 적는다 측정된 사실이지만 그 플래그를 읽는 Anthropic 경로가 없다. 소비자 없는 단언은 적지 않는다

8. 하지 말 것

  • provider 코드에 모델 이름 분기를 넣지 않는다. 모델 지식은 ModelCapabilityRegistry 로만 들어온다
  • 레지스트리 구현이 빗나감에 제한적인 기술자를 돌려주지 않는다. resolve 를 override 해 null 을 돌려주지 않는다
  • unknown() 의 값과 빌더 시드 리터럴 중 한쪽만 바꾸지 않는다. 값 하나를 바꾸면 기술되지 않은 모든 모델의 와이어가 조용히 바뀐다. 그래서 플래그마다 테스트가 고정한다
  • 행에 측정하지 않은 플래그를 적지 않는다. 방언만 적는 claude-*-4-5 · -4-6 행에 샘플링 억제를 더하지 않는다 — 그 모델들은 샘플링 파라미터를 받는다
  • 계열 prefix 로 측정한 세대 너머를 주장하지 않는다. claude-opus-4 는 샘플링을 받는 4-5 · 4-6 을 삼킨다
  • 형제가 측정되었다는 이유로 호출하지 않은 이름에 행을 주지 않는다 — o1-pro, gpt-5.6-luna, gpt-5.6-sol
  • 더 구체적인 prefix 를 계열 prefix 뒤에 등록하지 않는다. 계열 prefix 가 먼저 걸려 구체적인 행이 영원히 답하지 않는다
  • terra 행을 계열 행과 따로 적지 않는다. ladder 말고는 계열의 네 플래그를 한 출처에서 받아야 한다 — trace 왕복이 어긋나면 그 이름이 조용히 /v1/responses 를 떠난다
  • 행 하나를 고칠 때 한 provider 만 보지 않는다. 두 클라이언트가 같은 표를 읽는다
  • 거부 메시지의 열거를 엔드포인트 없이 인용하거나 모델의 ladder 로 읽지 않는다. 에러 문구를 명세로 읽지 않는다
  • 미측정 칸을 이웃의 측정으로 채우지 않는다
  • thinkingDialect 의 UNKNOWN · EITHER 를 요청 모양으로 쓰지 않는다. 둘은 행의 값이다
  • AnthropicConfig 의 동등성에 레지스트리를 넣지 않는다. 같은 값의 두 설정이 서로 달라진다

9. 남은 것

  • claude-mythos 행이 한 prefix 로 문서상 서로 다른 두 방언 상태를 덮는다. 벤더 표는 Mythos 5.1 · 5 를 adaptive 전용으로, Mythos Preview 를 두 모양으로 싣는다. 그 prefix 로 시작하는 모델이 닿으면 이름별로 프로브해 prefix 를 쪼갤지 정한다 — llm-config-surface-open-items.md L-11
  • 같은 claude-mythos 행의 샘플링 사실도 측정되지 않았다. L-11 은 방언만 다룬다(백로그 미등록). 도달 가능한 모델이 없어 지금 잴 수 없다
  • 두 모양을 받으면서 budgeted 쪽을 선호하는 모델이 나오면 EITHER 는 그 선호를 적을 자리가 없다 — llm-config-surface-open-items.md L-10
  • Chat Completions 로 강제한 gpt-5.6-terra 의 reasoning_effort: none 칸 — llm-config-surface-open-items.md L-2. responsesApiEnabled 에 설정 표면이 생기는 순간 그 조합이 프로그램 전용이 아니게 되므로, L-2 를 맡는 쪽이 그 칸을 재거나 재지 않기로 한 것을 적는다
  • 나머지 미측정은 항목이 아니라 §6.4 의 빈 칸이다

부록 — 참조 파일 지도

파일 무엇을 확인하나
llm/capability/ModelCapabilities.java 일곱 필드의 뜻, unknown() 값과 그 도출, 빌더 시드 리터럴, 집합 ladder 의 거절 규칙
llm/capability/ModelCapabilityRegistry.java capabilitiesOf / resolve, EMPTY, resolve 의 never-null 계약
llm/capability/InMemoryModelCapabilityRegistry.java 조회 순서와 대소문자 무시, builderWithDefaults() 의 행 · 등록 순서 · 행 옆 측정 주석, exact 행이 prefix override 를 가리는 동작, withDefaultsExtendedBy
llm/capability/ThinkingDialect.java 네 상수, 행 전용 값의 불변식
llm/capability/package-info.java fail-open · overridable 두 규칙과 그 대가
llm/ModelContextWindowRegistry.java, llm/cost/ModelPriceTable.java 형제 레지스트리와 total 뷰 유무
llm/capability/ModelCapabilitiesTest.java, llm/capability/InMemoryModelCapabilityRegistryTest.java (test) 플래그별 unknown() 고정, 빌더 기본값 = unknown(), 조회 · 제자리 교체 · exact 가림
aimon-llm-openai/…/OpenAIConfig.java, aimon-llm-anthropic/…/AnthropicConfig.java modelCapabilityRegistry 주입과 기본값, Anthropic 동등성에서 레지스트리를 빼는 이유
aimon-llm-openai/…/OpenAILlmClient.java, aimon-llm-anthropic/…/AnthropicLlmClient.java capabilitiesFor 방어 조회와 두 보고 signature
aimon-llm-openai/…/OpenAiRequestParameters.java, aimon-llm-openai/…/OpenAIResponsesRequestFactory.java, aimon-llm-anthropic/…/AnthropicThinkingResolver.java 각 플래그를 읽는 곳

llm/ 경로는 modules/aimon-core/src/main/java/at/aimon/core/(테스트는 src/test/java/) 기준이다. provider 쪽은 modules/aimon-llm-openai/src/main/java/at/aimon/core/llms/openai/, modules/aimon-llm-anthropic/src/main/java/at/aimon/core/llms/anthropic/ 기준이다.

관련 문서