curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
],
"stream": false,
"max_completion_tokens": 2048,
"reasoning_effort": "medium",
"verbosity": "low",
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0,
"logprobs": true,
"top_logprobs": 2,
"n": 1,
"seed": 42,
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {}
},
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Wetter für eine angegebene Stadt abrufen",
"parameters": {}
}
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"prompt_cache_key": "app-chat-v1",
"user": "user-1024"
}
'import requests
url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
],
"stream": False,
"max_completion_tokens": 2048,
"reasoning_effort": "medium",
"verbosity": "low",
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0,
"logprobs": True,
"top_logprobs": 2,
"n": 1,
"seed": 42,
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {}
},
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Wetter für eine angegebene Stadt abrufen",
"parameters": {}
}
}
],
"parallel_tool_calls": True,
"prompt_cache_key": "app-chat-v1",
"user": "user-1024"
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-6-astra',
messages: [
{role: 'system', content: 'You are a concise assistant.'},
{role: 'user', content: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'}
],
stream: false,
max_completion_tokens: 2048,
reasoning_effort: 'medium',
verbosity: 'low',
temperature: 1,
top_p: 1,
frequency_penalty: 0,
presence_penalty: 0,
logprobs: true,
top_logprobs: 2,
n: 1,
seed: 42,
response_format: {type: 'json_schema', json_schema: {}},
tools: [
{
type: 'function',
function: {
name: 'get_weather',
description: 'Wetter für eine angegebene Stadt abrufen',
parameters: {}
}
}
],
parallel_tool_calls: true,
prompt_cache_key: 'app-chat-v1',
user: 'user-1024'
})
};
fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-6-astra',
'messages' => [
[
'role' => 'system',
'content' => 'You are a concise assistant.'
],
[
'role' => 'user',
'content' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
]
],
'stream' => false,
'max_completion_tokens' => 2048,
'reasoning_effort' => 'medium',
'verbosity' => 'low',
'temperature' => 1,
'top_p' => 1,
'frequency_penalty' => 0,
'presence_penalty' => 0,
'logprobs' => true,
'top_logprobs' => 2,
'n' => 1,
'seed' => 42,
'response_format' => [
'type' => 'json_schema',
'json_schema' => [
]
],
'tools' => [
[
'type' => 'function',
'function' => [
'name' => 'get_weather',
'description' => 'Wetter für eine angegebene Stadt abrufen',
'parameters' => [
]
]
]
],
'parallel_tool_calls' => true,
'prompt_cache_key' => 'app-chat-v1',
'user' => 'user-1024'
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
"object": "chat.completion",
"created": 1786705221,
"model": "gpt-6-astra",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
"tool_calls": [
{}
]
},
"logprobs": {},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 18,
"completion_tokens": 42,
"total_tokens": 60,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 16
}
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "Insufficient quota",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "Internal server error",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "Service temporarily unavailable",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}GPT Schnittstelle für alle Modelle - Chat Completions vollständige Parameter
-
OpenAI-kompatible Chat Completions API für GPT-Textmodelle; das konkrete Modell wird über
modelgewählt (alle möglichen Werte siehe Vergleichstabelle beim Parametermodel) -
Die gesamte Reihe besteht aus Reasoning-Modellen; die Reasoning-Tiefe wird über
reasoning_effortgesteuert, Reasoning-Token werden als Ausgabe-Token abgerechnet -
Prompt-Caching greift automatisch: im Cache getroffene Eingabe-Token werden zum günstigeren Cache-Preis abgerechnet
-
Unterstützt synchronen und Streaming-Modus (SSE)
-
Unterstützt gemischte Text- und Bildeingaben sowie
function-Werkzeugaufrufe -
Serverseitige Tools (Websuche, Codeausführung, Dokumentensuche, MCP) werden nur auf der Responses API bereitgestellt
-
Hinweis Der Unterstützungsumfang der Sampling-Parameter (
temperature,top_p,logprobsusw.) unterscheidet sich je nach Modell; Einzelheiten siehe die Hinweise zu den jeweiligen Parametern unten -
GPT-6 Astra: Bei Function-Tools
reasoning_effort: "none"setzen; für Tool-Aufrufe mit Reasoning die Responses API verwenden
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
],
"stream": false,
"max_completion_tokens": 2048,
"reasoning_effort": "medium",
"verbosity": "low",
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0,
"logprobs": true,
"top_logprobs": 2,
"n": 1,
"seed": 42,
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {}
},
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Wetter für eine angegebene Stadt abrufen",
"parameters": {}
}
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"prompt_cache_key": "app-chat-v1",
"user": "user-1024"
}
'import requests
url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
],
"stream": False,
"max_completion_tokens": 2048,
"reasoning_effort": "medium",
"verbosity": "low",
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0,
"logprobs": True,
"top_logprobs": 2,
"n": 1,
"seed": 42,
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {}
},
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Wetter für eine angegebene Stadt abrufen",
"parameters": {}
}
}
],
"parallel_tool_calls": True,
"prompt_cache_key": "app-chat-v1",
"user": "user-1024"
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-6-astra',
messages: [
{role: 'system', content: 'You are a concise assistant.'},
{role: 'user', content: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'}
],
stream: false,
max_completion_tokens: 2048,
reasoning_effort: 'medium',
verbosity: 'low',
temperature: 1,
top_p: 1,
frequency_penalty: 0,
presence_penalty: 0,
logprobs: true,
top_logprobs: 2,
n: 1,
seed: 42,
response_format: {type: 'json_schema', json_schema: {}},
tools: [
{
type: 'function',
function: {
name: 'get_weather',
description: 'Wetter für eine angegebene Stadt abrufen',
parameters: {}
}
}
],
parallel_tool_calls: true,
prompt_cache_key: 'app-chat-v1',
user: 'user-1024'
})
};
fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-6-astra',
'messages' => [
[
'role' => 'system',
'content' => 'You are a concise assistant.'
],
[
'role' => 'user',
'content' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
]
],
'stream' => false,
'max_completion_tokens' => 2048,
'reasoning_effort' => 'medium',
'verbosity' => 'low',
'temperature' => 1,
'top_p' => 1,
'frequency_penalty' => 0,
'presence_penalty' => 0,
'logprobs' => true,
'top_logprobs' => 2,
'n' => 1,
'seed' => 42,
'response_format' => [
'type' => 'json_schema',
'json_schema' => [
]
],
'tools' => [
[
'type' => 'function',
'function' => [
'name' => 'get_weather',
'description' => 'Wetter für eine angegebene Stadt abrufen',
'parameters' => [
]
]
]
],
'parallel_tool_calls' => true,
'prompt_cache_key' => 'app-chat-v1',
'user' => 'user-1024'
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-6-astra\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"system\",\n \"content\": \"You are a concise assistant.\"\n },\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n }\n ],\n \"stream\": false,\n \"max_completion_tokens\": 2048,\n \"reasoning_effort\": \"medium\",\n \"verbosity\": \"low\",\n \"temperature\": 1,\n \"top_p\": 1,\n \"frequency_penalty\": 0,\n \"presence_penalty\": 0,\n \"logprobs\": true,\n \"top_logprobs\": 2,\n \"n\": 1,\n \"seed\": 42,\n \"response_format\": {\n \"type\": \"json_schema\",\n \"json_schema\": {}\n },\n \"tools\": [\n {\n \"type\": \"function\",\n \"function\": {\n \"name\": \"get_weather\",\n \"description\": \"Wetter für eine angegebene Stadt abrufen\",\n \"parameters\": {}\n }\n }\n ],\n \"parallel_tool_calls\": true,\n \"prompt_cache_key\": \"app-chat-v1\",\n \"user\": \"user-1024\"\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
"object": "chat.completion",
"created": 1786705221,
"model": "gpt-6-astra",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
"tool_calls": [
{}
]
},
"logprobs": {},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 18,
"completion_tokens": 42,
"total_tokens": 60,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 16
}
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "Insufficient quota",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "Internal server error",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "Service temporarily unavailable",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}https://direct.evolink.ai und bietet bessere Unterstützung für Textmodelle sowie persistente Verbindungen. https://api.evolink.ai ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient bei Textmodellen als Ausweichadresse.function-Werkzeugaufrufe.stop (Stoppsequenzen) und web_search_options werden von keinem Modell unterstützt und geben bei Übergabe 400 zurück; logit_bias ist für diese Modellreihe nicht anwendbar.Der Unterstützungsumfang von temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, logprobs und verbosity unterscheidet sich je nach Modell — maßgeblich sind die Hinweise zu den jeweiligen Parametern oben.reasoning_effort jedoch auf none gesetzt sein. Um Reasoning bei Tool-Aufrufen beizubehalten, verwenden Sie die Responses API.Autorisierungen
##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung##
API-Schlüssel erhalten:
Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltungsseite, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten
Zum Anfrage-Header hinzufügen:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body
Aufzurufendes Modell:
| Modell-ID | Kontextfenster | Positionierung |
|---|---|---|
gpt-6-astra | 1.050.000 | Flaggschiff-Reasoning für anspruchsvolle End-to-End-Aufgaben |
gpt-5.6-sol | 1.050.000 | GPT-5.6-Familie, Spitzen-Reasoning |
gpt-5.6-terra | 1.050.000 | GPT-5.6-Familie, ausgewogener Produktivbetrieb |
gpt-5.6-luna | 1.050.000 | GPT-5.6-Familie, hoher Durchsatz und Kostenkontrolle |
gpt-5.5 | 400.000 | Allgemeines Reasoning-Modell |
gpt-5.4 | 128.000 | Allgemeines Reasoning-Modell |
gpt-5.2 | 400.000 | Allgemeines Reasoning-Modell |
gpt-5.1 | 400.000 | Allgemeines Reasoning-Modell |
gpt-6-astra, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna, gpt-5.5, gpt-5.4, gpt-5.2, gpt-5.1 "gpt-6-astra"
Liste der Chat-Nachrichten, unterstützt mehrstufigen Kontext und multimodale Eingaben.
role kann system / developer / user / assistant / tool sein.
content kann eine Zeichenkette oder ein Array von Content-Blöcken sein. Unterstützt werden zwei Blocktypen: text (Text) und image_url (Bild):
"content": [
{ "type": "text", "text": "Was ist auf diesem Bild zu sehen?" },
{
"type": "image_url",
"image_url": { "url": "https://example.com/photo.png", "detail": "auto" }
}
]
Bild
- Übergeben Sie in
image_url.urldie öffentliche URL des Bildes image_urlkann auch direkt als Zeichenkette geschrieben werden, gleichbedeutend mit{ "url": "..." }detailsteuert die Genauigkeit der Bildanalyse:auto(Standard) /low/high/original- Das Bild muss herunterladbar sein, andernfalls wird
400zurückgegeben
Hinweis Die Blocktypen dieser API unterscheiden sich von denen der Responses API (dort input_text / input_image). Sie dürfen nicht vermischt werden; eine falsche Verwendung gibt 400 zurück.
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[
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
]
Ob die Rückgabe als Stream erfolgt (SSE-Ereignisstrom, der mit data: [DONE] endet). Standard false.
false
Maximale Anzahl zu generierender Token (einschließlich Reasoning-Token).
Hinweis Diese Modellreihe verwendet max_completion_tokens. Aus Gründen der Abwärtskompatibilität wird ein allein übergebenes max_tokens automatisch als max_completion_tokens behandelt; übergeben Sie jedoch nicht beide Felder gleichzeitig — auf gpt-5.1 / gpt-5.2 / gpt-5.4 gibt die gleichzeitige Übergabe 400 zurück.
2048
Steuerung der Reasoning-Tiefe. Die möglichen Werte unterscheiden sich je nach Modell:
| Modell | Mögliche Werte |
|---|---|
gpt-6-astra | none, low, medium, high, xhigh |
gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna / gpt-5.5 | none, low, medium, high, xhigh |
gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 | low, medium, high, xhigh |
Reasoning-Token werden als Ausgabe-Token abgerechnet und in usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens gezählt.
none, low, medium, high, xhigh "medium"
Ausführlichkeit der Antwort: low / medium / high.
Hinweis Unterstützt von gpt-6-astra, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna und gpt-5.5; andere Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
low, medium, high "low"
Sampling-Temperatur, Wertebereich 0 bis 2. Niedrigere Werte machen die Ausgabe deterministischer.
Hinweis Nur bei gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 anpassbar. Die gpt-5.6-Familie und GPT-6 Astra akzeptieren nur den Standardwert 1; andere Werte geben 400 zurück.
0 <= x <= 21
Nucleus-Sampling-Parameter, Wertebereich 0 bis 1. Es wird empfohlen, ihn nicht zusammen mit temperature anzupassen.
Hinweis Nur bei gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 anpassbar. Die gpt-5.6-Familie und GPT-6 Astra akzeptieren nur den Standardwert 1; andere Werte geben 400 zurück.
0 <= x <= 11
Frequency Penalty, Wertebereich -2 bis 2. Positive Werte bestrafen Token nach ihrer Auftretenshäufigkeit und verringern wiederholte Inhalte.
Hinweis Nur bei gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 anpassbar; die gpt-5.6-Familie und gpt-5.5 erlauben keine Anpassung. GPT-6 Astra akzeptiert nur den Standardwert 0; andere Werte geben 400 zurück.
-2 <= x <= 20
Presence Penalty, Wertebereich -2 bis 2. Positive Werte ermutigen das Modell, neue Themen anzusprechen.
Hinweis Nur bei gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 anpassbar; die gpt-5.6-Familie und gpt-5.5 erlauben keine Anpassung. GPT-6 Astra akzeptiert nur den Standardwert 0; andere Werte geben 400 zurück.
-2 <= x <= 20
Ob die Log-Wahrscheinlichkeiten jedes Ausgabe-Token zurückgegeben werden.
Hinweis Nur von gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 unterstützt; die gpt-5.6-Familie und gpt-5.5 unterstützen diesen Parameter nicht.
GPT-6 Astra unterstützt diesen Parameter nicht.
true
Anzahl der pro Position zurückgegebenen Kandidaten-Token, Wertebereich 0 bis 5; muss zusammen mit logprobs: true verwendet werden.
Hinweis Gleicher Unterstützungsumfang wie logprobs.
0 <= x <= 52
Anzahl der zu generierenden Antwortkandidaten, zurückgegeben als mehrere Einträge im Array choices. Alle Token (einschließlich der Ausgabe jedes Kandidaten) werden abgerechnet.
1
Zufalls-Seed. Bei gleichem Seed und gleicher Parameterkombination versucht das Modell, konsistente Ergebnisse zu liefern (nach bestem Bemühen, vollständige Reproduzierbarkeit ist nicht garantiert).
42
Steuerung des Ausgabeformats:
{"type": "text"}: freier Text, der Standard{"type": "json_object"}: gibt gültiges JSON zurück und erfordert, dass das Wortjsoninmessagesvorkommt, andernfalls wird400zurückgegeben{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: gibt strukturierte Ergebnisse gemäß dem angegebenen JSON-Schema zurück; mit"strict": truewird die Einhaltung des Schemas erzwungen
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Werkzeugliste für Function Calling (clientseitige Funktionsaufrufe, keine Gebühr pro Aufruf).
Serverseitige Tools (Websuche, Codeausführung usw.) werden auf dieser API nicht bereitgestellt; verwenden Sie stattdessen die Responses API.
GPT-6 Astra kann Function-Tools auf dieser API verwenden, dabei muss reasoning_effort jedoch auf none gesetzt sein. Um Reasoning bei Tool-Aufrufen beizubehalten, verwenden Sie die Responses API.
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Steuerung der Werkzeugauswahl: "auto" (Standard) / "none" / "required", oder ein Objekt, das eine bestimmte Funktion angibt, etwa {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.
none, auto, required Ob das Modell innerhalb einer Runde mehrere Werkzeuge parallel aufrufen darf. Standard true; mit false werden die Aufrufe nacheinander erzwungen.
true
Cache-Gruppierungsschlüssel. Wenn Sie für Anfragen mit demselben Präfix denselben Wert übergeben, steigt die Trefferquote des Prompt-Caches.
"app-chat-v1"
Kennung des Endnutzers, dient der Unterscheidung der Aufrufquelle.
"user-1024"
Antwort
Chat-Generierung erfolgreich (JSON-Objekt; bei stream=true ein SSE-Ereignisstrom, der mit data: [DONE] endet)
Eindeutige Kennung dieses Gesprächs
"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"
Antworttyp
chat.completion "chat.completion"
Erstellungszeitstempel
1786705221
Tatsächlich verwendeter Modellname
"gpt-6-astra"
Liste der generierten Ergebnisse (Länge entspricht n in der Anfrage)
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Statistik zum Token-Verbrauch. Prompt-Caching greift automatisch; im Cache getroffene Eingabe-Token werden zum günstigeren Cache-Preis abgerechnet.
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