OpenAI Chat Completions 说明 重要提示：我们的服务完全兼容OpenAI API标准，因此我们强烈推荐直接参考OpenAI官方API文档获取最全面、最新的参数细节和示例。这能让你利用OpenAI的丰富资源（如教程、SDK）。以下是简化的接口概述，聚焦核心字段和使用说明。如果需要高级功能或更新，请优先查阅官方文档。我们已补充字段的具体含义，以补足快速开始文档的简单实用性。 概述 /v1/chat/completions 接口用于基于对话消息生成模型响应，支持文本、图像和音频输入。适用于聊天、内容生成等场景。支持流式响应（streaming）。请求方法：POST。端点：https://api.modelverse.cn/v1/chat/completions（兼容OpenAI格式）。 认证：使用API密钥，通过Authorization: Bearer {api_key}传递。 注意：某些参数仅适用于特定模型（如推理模型的reasoning_effort）。弃用参数（如functions）请避免使用，改用tools。 主要核心字段 请求字段（Request Parameters） 字段 类型 是否必需 默认值 含义与说明 messages array 是 无 对话消息列表。每个消息包含role（system/user/assistant）和content（文本/图像/音频）。含义：定义对话上下文，模型据此生成响应。示例：[{"role": "user", "content": "Hello!"}]。支持多模态输入。 model string 是 无 模型ID，如gpt-4o。含义：指定生成响应的模型。参考/v1/models获取可用模型列表。 frequency_penalty number 否 0 频率惩罚（-2.0到2.0）。含义：减少重复token生成，提高输出多样性。 logit_bias map 否 无 token偏置映射。含义：调整特定token的生成概率（如禁止某些词）。 logprobs boolean 否 false 是否返回token对数概率。含义：用于分析模型置信度。 max_completion_tokens integer 否 无 最大完成token数（包括推理token）。含义：控制响应长度，防止过长输出。 max_tokens integer 否 无 最大token数（已弃用）。含义：类似max_completion_tokens，用于旧模型。 n integer 否 1 生成选项数量。含义：返回多个备选响应，注意会增加token消耗。 presence_penalty number 否 0 存在惩罚（-2.0到2.0）。含义：鼓励新主题，避免重复。 response_format object 否 无 输出格式。含义：如{"type": "json_schema"}确保结构化JSON输出。 seed integer 否 无 随机种子。含义：确保响应确定性（重复请求返回相同结果）。 stop string/array 否 无 停止序列。含义：生成到此停止（如”END”）。 stream boolean 否 false 是否流式响应。含义：实时返回chunk，便于交互式应用。 temperature number 否 1 采样温度（0到2）。含义：控制随机性，高值更创意，低值更确定。 tool_choice string/object 否 auto（若有工具） 工具选择策略。含义：如auto让模型决定调用工具。 tools array 否 无 可用工具列表。含义：启用函数调用或内置工具（如web search）。 top_p number 否 1 核采样（0到1）。含义：控制多样性，与temperature互斥。 user string 否 无 用户标识。含义：用于监控和滥用检测。 其他字段：如metadata（存储额外信息）、modalities（输出类型，如[“text”, “audio”]）等。参考官方文档获取完整列表。 响应字段（Response） 字段 类型 含义与说明 choices array 完成选项列表。含义：每个选项包含index、message（响应内容）和finish_reason（停止原因）。 created integer 创建时间戳。含义：Unix秒，表示响应生成时间。 id string 响应ID。含义：唯一标识此次完成。 model string 使用模型。含义：确认实际模型。 object string 对象类型：chat.completion。含义：响应类型标识。 service_tier string 服务层级。含义：如果指定，返回实际使用层级。 system_fingerprint string 系统指纹。含义：监控后端变化影响确定性。 usage object 使用统计。含义：包含prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens，用于计费。 流式响应：返回chunk序列，每个chunk的object为chat.completion.chunk，包含delta（增量内容）。以[DONE]结束。 使用文档 基本流程 构建请求：准备messages数组，确保角色正确。 发送请求：使用HTTP POST，携带密钥。 解析响应：从choices中提取message.content。 流式处理：若stream=true，逐chunk读取delta.content。 示例（Curl，非流式） curl https://api.modelverse.cn/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer {api_key}" \ -d '{ "model": "{model_name}", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}] }' 示例（Python，流式） import openai client = openai.OpenAI(api_key="{api_key}", base_url="https://api.modelverse.cn/v1/") stream = client.chat.completions.create( model="{model_name}", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}], stream=True ) for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="") 更多示例和高级用法，请直接参考OpenAI官方文档。
