무료 요금제에 대한 청구 방식

무료 요금제를 사용하고 있습니다. API를 사용하기 위해서는 카드정보를 입력이 필요하다고 해서 입력을 했습니다. VS코드를 통해 API를 연동해서 사용하고자 합니다. 질문은 무료 요금제에서 사용할 수 있는 범위가 궁금합니다. 그 범위를 넘게 되면 요금이 청구가 되는지요? API로는 무료 티어가 제공되지 않는지요? 첨부한 이미지에서 10월 1일 리셋이 된다고 하고 있는데 리셋이라는 의미가 스튜디오만 해당되나요? 아래 이미지에 보면 연결을 하면서 토큰을 사용하였는데, 크래딧이 0으로 나오는 데 맞는 건가요?

security test public no file - authorized pentest

security test public no file - authorized pentest

api 차단관련

아래와 같이 차단된거로 메시지가 돌아옵니다. 차단 해제 및 사유 확인 부탁드립니다. 만약 홏루 빈도가 너무 빨라서 차단이라면 호출 주기 공유 부탁드려요 ! HTTP 401: {"error":{"message":"Your API key has been blocked due to payment failure or other issues. Please check your email or contact us through Support: https://console.upstage.ai/support","type":"invalid_request_error","param":"","code":"api_key_is_blocked"}}

! HTTP 401: {"error":{"message":"Your API key has been blocked due to payment failure or other issues. Please check your email or contact us through Support: https://console.upstage.ai/support","type":"invalid_request_error","param":"","code":"api_key_is_blocked"}}

위 오류를 내면서 401에러가 반복됩니다 너무 빠르게 호출해서 차단당한건가요? 그렇다면 어느정도의 빈도로 호출해야하는지 확인 부탁드리며 차단 해제 부탁드립니다

이거 team 0$ 얼리엑세스 프로모션 기간. 계속 0$에 쓸수 있는건가요?

Upstage 한도 상향 요청 내용

자동 충전해도 한도가 올라가지 않습니다. - 계정: nahzkhui@gmail.com (Default Organization) - 결제 상태: Explore 커밋먼트, 월 $100 자동충전 (2026-08-23 시작, 매월 갱신 설정) - 현재 한도: Rate limit Tier 1 (Legacy) — 실측 solar-pro4 기준 100 RPM / 50,000 TPM - 사용 사례: 사내 문서·회의록 기반 AI 챗봇. RAG 특성상 호출당 입력 약 35,000~43,000 토큰이며, 본 응답 후 보조 호출(제목 생성 등)이 이어지는 구조. TPM 50,000에서는 호출 1회로 분당 예산이 소진되어 정상 사용 중에도 429가 반복 발생 (재현 예: 2026-08-23 03:06 UTC, 10:15 UTC — 첫 호출 200 성공 직후 후속 호출 3연속 429) - 요청: solar-pro4 TPM을 200,000 이상으로 상향 (최소 150,000). 개별 상향이 어렵다면 상위 커밋 티어 신청 방법 안내 - 부가 문의: 콘솔의 한도 상향 요청 폼(get.support.upstage.ai/servicedesk/customer/portal/22/create/10367)이 Not Found로 접수 불가한 상태이니 확인 부탁드립니다

Error in logic processing

Hi Upstage team, I wanted to share a reasoning issue I found while benchmarking Solar Pro 4 Thinking. I think it is worth looking at because this was not simply a formatting mistake or a bad final transcription, the model made a genuine logical error in both its corrected code and its follow-up explanation. I would also like to note that Ollama small q4 models (Gemma 4 31b, Qwen 27b) are able to solve this coding problem. I also tried increasing the reasoning to MAX on Open Router and it kept making the same error. The benchmark asks the model to debug a meeting-room scheduler containing exactly seven logical bugs. One of the rules is that every meeting requires exactly 15 minutes of cleanup afterward, meaning the conflict check must work symmetrically whether the new meeting comes before or after an existing booking. The correct condition is: not ( req["end"] + 15 = booking["end"] + 15 ) Solar Pro 4 instead produced: not ( req["end"] = booking["end"] + 15 ) This is asymmetric. It gives the existing booking its required cleanup period, but does not give the new request its cleanup period when the new request occurs first. That directly caused Solar to incorrectly place request R6 into Birch: R6 runs from 585–600. Birch already contains R2 starting at 600. Solar considered this valid because 600 . But R6 requires cleanup until 615, so R2 cannot start at 600. Birch is therefore unavailable, and R6 must instead be placed in Cedar. I later asked Solar why it had put R6 in Birch. Rather than recognizing the mistake, it explicitly defended the result and said: "no conflict with R2 (R2 starts at 600, after R6 ends at 600)." That follow-up is important because it confirms that this was not an accidental output mistake. The model genuinely failed to apply the cleanup constraint symmetrically. Most of the rest of the solution was strong: Solar correctly fixed the request ordering, capacity comparison, equipment comparison, deep-copy issue, room-selection ordering, and chronological output sorting. But this particular failure is significant because the benchmark specifically tests whether the model can maintain program-state constraints and correctly repair logical code. For a new model in this size/capability class, I would consider this more serious than a minor benchmark miss. The rule itself is simple and explicitly stated in the prompt, yet the model: failed to implement it correctly, produced an incorrect downstream program state, and then confidently defended the incorrect reasoning when challenged. That combination, incorrect implementation plus confident persistence after the error is pointed out, is the part I think deserves attention. I am excited to see a new contender like Sol Pro 4 in the medium sized class and will be happy to continue to test your model. I hope this is useful for evaluation and debugging. I can also provide the full benchmark prompt if that would help reproduce the issue.

It would be great if we could enter all the correct answers for the Feedback Loop at once!

I'm currently training a synthetic document using the Feedback Loop feature, but I'm leaving this feedback because I've encountered one inconvenience while using it :) Currently, it seems that a warning triangle appears next to each field with a low confidence score in the extraction results, and you have to click on each one individually to confirm it as correct before it’s added to the correct answer data. However, in practice, warning indicators often appear even on values that are already correct, so as the number of documents to train increases, manually verifying each one is becoming increasingly tedious…! I’m leaving this feedback because I think it would be great to have an option to pre-enter the correct values for each document (by uploading a CSV or JSON file) and apply them all at once when the correct values are already known! That would make the schema improvement process—from the Feedback Loop to QuickTune—much smoother :) Thank you :)

It looks like the QuickTune result notification and the information in the QuickTune results don't match!

The QuickTune result notification says, “Extraction quality has improved,” but but when I click that notification to view the QuickTune results, it says, “No keys with improved accuracy were found.” Since this seems to happen frequently, it’s hard to tell whether the extraction has actually improved or not. Please look into this! Thank you :)

I asked Solar Pro4 to populate a CSV file based on the criteria I put into a pro

I asked Solar Pro4 to populate a CSV file based on the criteria I put into a prompt. The CSV didn't appear at all even after I tried to command the same button repetitively

간략히/자세히의 차이가 뭔가요?

간략히/자세히의 차이가 뭔가요?

모아보기 보면 column명에 upscore라고 되어 있는 것으로 확인했습니다.

모아보기 보면 column명에 upscore라고 되어 있는 것으로 확인했습니다. 근데 이게 gold 기준으로 채점할 때, 밑의 레포 로직(upscore)으로 계산하는건가요?? 아니면 cell 단위로 채점하는건가요?? https://github.com/UpstageAI/UpScore

안녕하세요. 혹시 solar-pro2 로 추론하면 그룹 항목에서 특정 key 기준으로 unique한 행만 남기는 그런 로직도 있나요??ㅠ

안녕하세요. 혹시 solar-pro2 로 추론하면 그룹 항목에서 특정 key 기준으로 unique한 행만 남기는 그런 로직도 있나요??ㅠ

스키마 수정하고 실행하려니 workflow has been deleted라고 뜨며 안됩니다.

스키마 수정하고 실행하려니 workflow has been deleted라고 뜨며 안됩니다.

API로 Document parser를 모델을 쓰고 있습니다. job_id가 너무 많아지면 KILL할 수 있는 방법이 없나요?

현재 파이썬으로 requests 라이브러리를 사용하고 있습니다. Document Parser의 API로 호출했을 때 request_id로 KILL을 하거나 Cancel 하는 방법이 있나요? 공식 페이지를 찾아봤을 때 관련 내용이 없어서 문의드립니다. 빠른 답변 부탁드립니다.

계정 간 에이전트 JSON 이동이 안되는 것 같습니다.

계정 간 에이전트 JSON 이동이 안되는 것 같습니다. 다른 계정에서 만든 에어전트를 내보낸 후 가져오기를 하였는데 다음과 같은 에러가 납니다!

좌측 사이드바에서 업로드한 파일명을 변경할 수 있으면 좋을 것 같습니다!

좌측 사이드바에서 업로드한 파일명을 변경할 수 있으면 좋을 것 같습니다!

현재 classify 할때 문서종 목록이 추가한 순서대로 고정되어 있어, 중간에 새 문서종을 추가하면 원하는 위치에 넣을 수 없고 항상 맨 아래

현재 classify 할때 문서종 목록이 추가한 순서대로 고정되어 있어, 중간에 새 문서종을 추가하면 원하는 위치에 넣을 수 없고 항상 맨 아래에 붙는데, 문서종 항목을 드래그 앤 드롭으로 자유롭게 재정렬할 수 있으면 좋을 것 같습니다!

Extract 결과 중에 수정할 필요가 없는 정답인 값을 gold 결과로 일괄 반영할 수 있으면 좋을 것 같아요!

Extract 결과 중에 수정할 필요가 없는 정답인 값을 gold 결과로 일괄 반영할 수 있으면 좋을 것 같아요! 예를 들어 현재는 정답이더라도 노란 체크표시(confidence score 1.0)가 뜨면 일일히 "정답으로 표시"를 하나씩 클릭해서 반영하고 있습니다. 항목이 많아질 경우 일괄 반영 (체크 박스)할 수 있으면 어떨까 싶어 의견드립니다 :)

Agents tab에 계속 agent가 없다고 뜹니다 - 새로고침하면 다시 생겼다가도 다시 없다는 화면이 뜨네요ㅠ