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。