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/v1/responses 接口文档

重要提示:我们的服务完全兼容OpenAI Responses 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)。以下是精简版接口概述,聚焦核心字段和使用说明,以减少参数过多带来的复杂性(完整参数约30个,仅列出必需/常用)。如果需要高级功能或完整列表,请优先查阅官方文档。

概述

/v1/responses 是OpenAI最先进的响应生成接口,支持文本/图像输入、文本/JSON输出、多轮对话、工具调用(如web search、file search)和背景处理。适用于状态化交互和外部数据集成。请求方法:POST。端点:https://api.modelverse.cn/v1/responses(兼容OpenAI格式)。 

认证:使用API密钥,通过Authorization: Bearer {api_key}传递。 注意:参数过多(约30个),建议从核心开始使用。支持流式响应和工具扩展。某些参数(如reasoning)仅适用于o-series模型。

主要核心字段

请求字段(Request Parameters)

精选必需和常用字段(约10个),完整列表请查官方文档。

字段类型是否必需默认值含义与说明
inputstring输入内容(文本/图像/文件)。
modelstring模型ID,如gpt-4oo3。含义:指定响应生成模型。
instructionsstring系统消息。含义:指导模型行为,可覆盖先前指令。
max_tokensinteger最大输出token数(包括推理)。含义:控制响应长度。
toolsarray工具列表(如函数/web search)。含义:扩展模型能力。
tool_choicestring/objectauto工具选择(如auto)。含义:决定是否调用工具。
streambooleanfalse是否流式。含义:实时返回事件流。
temperaturenumber1采样温度(0-2)。含义:控制随机性。
top_pnumber1核采样(0-1)。含义:控制多样性,与temperature互斥。
backgroundbooleanfalse是否后台运行。含义:异步处理,长任务适用。
  • 精简提示:其他常用如previous_response_id(多轮对话)、reasoning(推理配置)。避免非必需参数以简化调用。

响应字段(Response)

核心响应对象,流式时返回事件序列。

字段类型含义与说明
outputarray生成内容(如文本/工具调用)。含义:模型输出结果。
statusstring状态(如completedfailed)。含义:响应处理结果。
creatednumber创建时间戳。含义:Unix秒。
idstring响应ID。含义:唯一标识。
modelstring使用模型。含义:确认模型。
usageobjecttoken使用统计。含义:计费依据。
  • 流式事件:如response.createdresponse.output_item.added等。以response.done结束。完整事件列表见官方文档。

使用文档

基本流程

  1. 构建请求:指定model和input_items。
  2. 发送请求:POST携带密钥。
  3. 解析响应:提取output内容。
  4. 流式:处理事件流。

示例(Curl,非流式)

curl https://api.modelverse.cn/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer {api_key}" \ -d '{ "model": "{model_name}", "input": "Hello! Who are you?" }'

预期响应(简化):

{ "id": "resp-123", "object": "response", "created": 1677652288, "model": "gpt-4o", "output": [{"type": "text", "text": "Hi!"}], "status": "completed", "usage": {"total_tokens": 20} }

示例(Python,流式)

import openai client = openai.OpenAI(api_key="{api_key}", base_url="https://api.modelverse.cn/v1/") stream = client.responses.create( model="{model_name}", input_items=[{"type": "text", "text": "Hello!"}], stream=True ) for event in stream: print(event) # 如 response.delta

更多细节,请直接参考OpenAI官方文档 

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