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# 모델 목록 조회

> models 엔드포인트를 사용하여 사용 가능한 Serverless Inference 모델과 해당 ID 목록을 조회합니다.

이 페이지에서는 Serverless Inference API를 통해 사용 가능한 모든 모델과 해당 ID를 조회하는 방법을 설명합니다. 이 엔드포인트를 사용하면 프로그래밍 방식으로 사용 가능한 모델을 찾고, 런타임에 모델을 동적으로 선택하거나, 계정에서 액세스할 수 있는 모델을 확인할 수 있습니다.

<div id="request-examples">
  ## 요청 예시
</div>

다음 예시는 Python과 명령줄에서 models 엔드포인트를 호출하는 방법을 보여줍니다.

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python theme={null}
    import openai

    client = openai.OpenAI(
        base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
        api_key="[YOUR-API-KEY]",
        project="[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]"  # 선택 사항, 사용 추적용
    )

    response = client.models.list()

    for model in response.data:
        print(model.id)
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Bash">
    ```bash theme={null}
    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/models \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer [YOUR-API-KEY]" \
      -H "OpenAI-Project: [YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<div id="response-format">
  ## 응답 형식
</div>

엔드포인트는 OpenAI 호환 형식의 모델 객체 목록을 반환하므로, 표준 OpenAI 클라이언트 라이브러리로 응답을 파싱할 수 있습니다. 각 항목에는 다른 Inference API endpoints에 전달할 모델 ID가 포함됩니다.

```json theme={null}
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "system",
      "root": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"
    },
    {
      "id": "openai/gpt-oss-20b",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "system",
      "root": "openai/gpt-oss-20b"
    }
    // ... 추가 모델
  ]
}
```