> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT 全模型接口 - Chat Completions 快速开始 > - 使用 OpenAI SDK 格式调用 GPT 系列文本模型（通过 `model` 参数选择具体模型） - 推理 + 工具调用模型，支持文本与图像混合输入 - 同步处理模式，参数极简，快速上手 - 💡 需要更多参数？查看[完整参数文档](./chat-completions-reference) - 💡 需要服务端工具（联网搜索、代码执行）？请使用 [Responses 接口](../responses/responses-quickstart) **BaseURL 说明**：默认 BaseURL 为 `https://direct.evolink.ai`，对文本模型支持更好，支持长连接；`https://api.evolink.ai` 是多模态主力地址，对文本模型作为备用地址使用。 ## OpenAPI ````yaml cn/api-manual/language-series/gpt/chat-completions/chat-completions-quickstart.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.1.0 info: title: GPT 全模型接口 - Chat Completions 快速开始 description: 通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口调用 GPT 系列文本模型的快速开始示例。 license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: 生产环境（推荐） - url: https://api.evolink.ai description: 备用地址 security: - bearerAuth: [] tags: - name: Chat Completions description: OpenAI 兼容的对话补全接口 paths: /v1/chat/completions: post: tags: - Chat Completions summary: GPT 快速对话（全模型） description: >- - 使用 OpenAI SDK 格式调用 GPT 系列文本模型（通过 `model` 参数选择具体模型） - 推理 + 工具调用模型，支持文本与图像混合输入 - 同步处理模式，参数极简，快速上手 - 💡 需要更多参数？查看[完整参数文档](./chat-completions-reference) - 💡 需要服务端工具（联网搜索、代码执行）？请使用 [Responses 接口](../responses/responses-quickstart) operationId: gptChatCompletionsQuickstart requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionQuickRequest' responses: '200': description: 对话生成成功 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' '400': description: 请求参数无效 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: 未授权，Token 无效或已过期 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid or expired token type: authentication_error '402': description: 额度不足 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 402 message: Insufficient quota type: insufficient_quota_error fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing '429': description: 请求频率超限 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 429 message: Rate limit exceeded type: rate_limit_error fallback_suggestion: retry after 60 seconds '500': description: 服务器内部错误 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 500 message: Internal server error type: internal_server_error fallback_suggestion: try again later '503': description: 服务暂时不可用 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 503 message: Service temporarily unavailable type: service_unavailable_error fallback_suggestion: retry after 30 seconds components: schemas: ChatCompletionQuickRequest: type: object required: - model - messages properties: model: type: string description: |- 要调用的模型： | 模型 ID | 上下文窗口 | 定位 | |---|---|---| | `gpt-5.6-sol` | 1,050,000 | GPT-5.6 家族，前沿推理 | | `gpt-5.6-terra` | 1,050,000 | GPT-5.6 家族，均衡生产 | | `gpt-5.6-luna` | 1,050,000 | GPT-5.6 家族，高吞吐与成本控制 | | `gpt-5.5` | 400,000 | 通用推理模型 | | `gpt-5.4` | 128,000 | 通用推理模型 | | `gpt-5.2` | 400,000 | 通用推理模型 | | `gpt-5.1` | 400,000 | 通用推理模型 | enum: - gpt-5.6-sol - gpt-5.6-terra - gpt-5.6-luna - gpt-5.5 - gpt-5.4 - gpt-5.2 - gpt-5.1 example: gpt-5.6-sol messages: type: array description: |- 对话消息列表。 图像等多模态写法见[完整参数文档](./chat-completions-reference)。 ```json "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "这张图里有什么？" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/photo.png" } } ] } ] ``` items: $ref: '#/components/schemas/MessageSimple' example: - role: user content: 用一句话解释什么是量子纠缠。 ChatCompletionResponse: type: object properties: id: type: string description: 本次对话的唯一标识 example: chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS object: type: string enum: - chat.completion description: 响应类型 example: chat.completion created: type: integer description: 创建时间戳 example: 1786705221 model: type: string description: 实际使用的模型名称 example: gpt-5.6-sol choices: type: array description: 生成结果列表 items: $ref: '#/components/schemas/Choice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' ErrorResponse: type: object properties: error: type: object properties: code: type: integer description: HTTP 状态错误码 message: type: string description: 错误描述 type: type: string description: 错误类型 param: type: string description: 相关参数名 fallback_suggestion: type: string description: 出错时的处理建议 MessageSimple: type: object required: - role - content properties: role: type: string description: 消息角色 enum: - system - developer - user - assistant example: user content: description: 消息内容：字符串，或内容块数组（`text` / `image_url` 混合）。 example: 用一句话解释什么是量子纠缠。 oneOf: - type: string - type: array items: type: object Choice: type: object properties: index: type: integer description: 结果序号 example: 0 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' finish_reason: type: string description: 结束原因：`stop` 正常结束，`length` 达到最大 token 限制，`tool_calls` 需要调用工具 example: stop Usage: type: object description: Token 用量统计。Prompt 缓存自动生效，命中缓存的输入 token 按更低的缓存价计费。 properties: prompt_tokens: type: integer description: 输入 token 数 example: 18 completion_tokens: type: integer description: 输出 token 数（含推理 token） example: 42 total_tokens: type: integer description: 总 token 数 example: 60 prompt_tokens_details: type: object description: 输入 token 明细 properties: cached_tokens: type: integer description: 命中缓存的 token 数 example: 0 AssistantMessage: type: object properties: role: type: string enum: - assistant example: assistant content: type: string description: 模型生成的文本内容 example: 量子纠缠是指两个粒子的状态相互关联，测量其中一个会瞬间确定另一个的状态。 securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: |- ##所有接口均需 Bearer Token 认证## **获取 API Key：** 访问 [API Key 管理页面](https://evolink.ai/dashboard/keys) 获取你的 API Key **添加到请求头：** ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ````