Create Chat Completions

该接口用于根据用户提供的对话上下文，调用语言模型生成一个或多个聊天回复。它是实现问答、对话、内容创作等功能的核心端点。支持流式（逐字返回）和非流式（一次性返回）两种模式。

Authorization

bearer

AuthorizationBearer <token>

In: header

Header Parameters

Content-Type*string

Accept*string

Authorization?string

Request Body

application/json

TypeScript Definitions

Use the request body type in TypeScript.

model*string

要使用的模型的 ID。有关哪些模型可与聊天 API 一起使用的详细信息,请参阅模型端点兼容性表。

messages*array<>

至今为止对话所包含的消息列表。Python 代码示例。

temperature?integer

使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。

top_p?integer

一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。

n?integer

默认为 1 为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。

stream?boolean

默认为 false 如果设置,则像在 ChatGPT 中一样会发送部分消息增量。标记将以仅数据的服务器发送事件的形式发送,这些事件在可用时,并在 data: [DONE] 消息终止流。Python 代码示例。

stop?string

默认为 null 最多 4 个序列,API 将停止进一步生成标记。

max_tokens?integer

默认为 inf 在聊天补全中生成的最大标记数。

输入标记和生成标记的总长度受模型的上下文长度限制。计算标记的 Python 代码示例。

presence_penalty?number

-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。查看有关频率和存在惩罚的更多信息。

frequency_penalty?number

默认为 0 -2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据文本目前的存在频率惩罚新标记,降低模型重复相同行的可能性。有关频率和存在惩罚的更多信息。

logit_bias?null

修改指定标记出现在补全中的可能性。

接受一个 JSON 对象,该对象将标记(由标记器指定的标记 ID)映射到相关的偏差值(-100 到 100)。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到模型生成的 logit 中。确切效果因模型而异,但-1 和 1 之间的值应减少或增加相关标记的选择可能性;如-100 或 100 这样的值应导致相关标记的禁用或独占选择。

user?string

代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

response_format?

指定模型必须输出的格式的对象。将 { "type": "json_object" } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason="length",则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。显示属性

seen?integer

此功能处于测试阶段。如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数进行重复请求应返回相同的结果。不能保证确定性,您应该参考 system_fingerprint 响应参数来监控后端的更改。

tools*array<string>

模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。

tool_choice*

控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 强制模型调用该函数。如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。显示可能的类型

Response Body

`application/json`

`text/event-stream`

curl -X POST "https://example.com/v1/chat/completions" \  -H "Content-Type: application/json" \  -H "Accept: application/json" \  -H "Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507",    "messages": [      {        "role": "system",        "content": "You are a helpful assistant."      },      {        "role": "user",        "content": "Hello!"      }    ],    "top_k": 0,    "min_p": 0,    "stream": true  }'

{  "id": "chatcmpl-123",  "object": "chat.completion",  "created": 1677652288,  "choices": [    {      "index": 0,      "message": {        "role": "assistant",        "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"      },      "finish_reason": "stop"    }  ],  "usage": {    "prompt_tokens": 9,    "completion_tokens": 12,    "total_tokens": 21  }}