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GPT Chat-Vervollständigung (alle Modelle, vollständige Parameter)
BaseURL: Die Standard-BaseURL ist 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.
Serverseitige Tools (Websuche, Codeausführung, Dokumentensuche, MCP) werden nur auf der Responses API bereitgestellt. Der Chat-Completions-Endpunkt unterstützt ausschließlich gewöhnliche function-Werkzeugaufrufe.
Hinweis Die gesamte Reihe besteht aus Reasoning-Modellen. 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.

Autorisierungen

Authorization
string
header
erforderlich

##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung##

API-Schlüssel erhalten:

Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltungsseite, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten

Zum Anfrage-Header hinzufügen:

Body

application/json
model
enum<string>
erforderlich

Aufzurufendes Modell:

Verfügbare Optionen:
gpt-5.6-sol,
gpt-5.6-terra,
gpt-5.6-luna,
gpt-5.5,
gpt-5.4,
gpt-5.2,
gpt-5.1
Beispiel:

"gpt-5.6-sol"

messages
object[]
erforderlich

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):

Bild

  • Übergeben Sie in image_url.url die öffentliche URL des Bildes
  • image_url kann auch direkt als Zeichenkette geschrieben werden, gleichbedeutend mit { "url": "..." }
  • detail steuert die Genauigkeit der Bildanalyse: auto (Standard) / low / high / original
  • Das Bild muss herunterladbar sein, andernfalls wird 400 zurückgegeben

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.

Beispiel:
stream
boolean
Standard:false

Ob die Rückgabe als Stream erfolgt (SSE-Ereignisstrom, der mit data: [DONE] endet). Standard false.

Beispiel:

false

max_completion_tokens
integer

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.

Beispiel:

2048

reasoning_effort
enum<string>

Steuerung der Reasoning-Tiefe. Die möglichen Werte unterscheiden sich je nach Modell:

Reasoning-Token werden als Ausgabe-Token abgerechnet und in usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens gezählt.

Verfügbare Optionen:
none,
low,
medium,
high,
xhigh
Beispiel:

"medium"

verbosity
enum<string>

Ausführlichkeit der Antwort: low / medium / high.

Hinweis Nur von gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna / gpt-5.5 unterstützt; andere Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.

Verfügbare Optionen:
low,
medium,
high
Beispiel:

"low"

temperature
number

Sampling-Temperatur, Wertebereich 0 bis 2. Niedrigere Werte machen die Ausgabe deterministischer.

Hinweis Nur von gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 unterstützt. Die gpt-5.6-Familie akzeptiert nur den Standardwert 1; andere Werte geben 400 zurück.

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 2
Beispiel:

0.7

top_p
number

Nucleus-Sampling-Parameter, Wertebereich 0 bis 1. Es wird empfohlen, ihn nicht zusammen mit temperature anzupassen.

Hinweis Nur von gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 unterstützt; die gpt-5.6-Familie unterstützt diesen Parameter nicht.

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 1
Beispiel:

0.9

frequency_penalty
number

Frequency Penalty, Wertebereich -2 bis 2. Positive Werte bestrafen Token nach ihrer Auftretenshäufigkeit und verringern wiederholte Inhalte.

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.

Erforderlicher Bereich: -2 <= x <= 2
Beispiel:

0.5

presence_penalty
number

Presence Penalty, Wertebereich -2 bis 2. Positive Werte ermutigen das Modell, neue Themen anzusprechen.

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.

Erforderlicher Bereich: -2 <= x <= 2
Beispiel:

0.5

logprobs
boolean
Standard:false

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.

Beispiel:

true

top_logprobs
integer

Anzahl der pro Position zurückgegebenen Kandidaten-Token, Wertebereich 0 bis 5; muss zusammen mit logprobs: true verwendet werden.

Hinweis Gleicher Unterstützungsumfang wie logprobs.

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 5
Beispiel:

2

n
integer
Standard:1

Anzahl der zu generierenden Antwortkandidaten, zurückgegeben als mehrere Einträge im Array choices. Alle Token (einschließlich der Ausgabe jedes Kandidaten) werden abgerechnet.

Beispiel:

1

seed
integer

Zufalls-Seed. Bei gleichem Seed und gleicher Parameterkombination versucht das Modell, konsistente Ergebnisse zu liefern (nach bestem Bemühen, vollständige Reproduzierbarkeit ist nicht garantiert).

Beispiel:

42

response_format
object

Steuerung des Ausgabeformats:

  • {"type": "text"}: freier Text, der Standard
  • {"type": "json_object"}: gibt gültiges JSON zurück und erfordert, dass das Wort json in messages vorkommt, andernfalls wird 400 zurückgegeben
  • {"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: gibt strukturierte Ergebnisse gemäß dem angegebenen JSON-Schema zurück; mit "strict": true wird die Einhaltung des Schemas erzwungen
tools
object[]

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.

tool_choice

Steuerung der Werkzeugauswahl: "auto" (Standard) / "none" / "required", oder ein Objekt, das eine bestimmte Funktion angibt, etwa {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.

Verfügbare Optionen:
none,
auto,
required
parallel_tool_calls
boolean
Standard:true

Ob das Modell innerhalb einer Runde mehrere Werkzeuge parallel aufrufen darf. Standard true; mit false werden die Aufrufe nacheinander erzwungen.

Beispiel:

true

prompt_cache_key
string

Cache-Gruppierungsschlüssel. Wenn Sie für Anfragen mit demselben Präfix denselben Wert übergeben, steigt die Trefferquote des Prompt-Caches.

Beispiel:

"app-chat-v1"

user
string

Kennung des Endnutzers, dient der Unterscheidung der Aufrufquelle.

Beispiel:

"user-1024"

Antwort

Chat-Generierung erfolgreich (JSON-Objekt; bei stream=true ein SSE-Ereignisstrom, der mit data: [DONE] endet)

id
string

Eindeutige Kennung dieses Gesprächs

Beispiel:

"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"

object
enum<string>

Antworttyp

Verfügbare Optionen:
chat.completion
Beispiel:

"chat.completion"

created
integer

Erstellungszeitstempel

Beispiel:

1786705221

model
string

Tatsächlich verwendeter Modellname

Beispiel:

"gpt-5.6-sol"

choices
object[]

Liste der generierten Ergebnisse (Länge entspricht n in der Anfrage)

usage
object

Statistik zum Token-Verbrauch. Prompt-Caching greift automatisch; im Cache getroffene Eingabe-Token werden zum günstigeren Cache-Preis abgerechnet.