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# GPT Schnittstelle für alle Modelle - Responses vollständige Parameter
> - OpenAI-kompatible Responses API für GPT-Textmodelle; das konkrete Modell wird über `model` gewählt (alle möglichen Werte siehe Vergleichstabelle beim Parameter `model`)
- Die gesamte Reihe besteht aus Reasoning-Modellen; die Reasoning-Tiefe wird über `reasoning.effort` gesteuert, 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)
- Serverseitige Tools: `web_search` (Websuche), `code_interpreter` (Codeausführung), `file_search` (Dokumentensuche)
- Gewöhnliche `function`-Werkzeuge (clientseitige Funktionsaufrufe) werden ebenfalls unterstützt
- Mehrere Gesprächsrunden lassen sich mit `previous_response_id` verketten
- **Hinweis** Der Unterstützungsumfang einiger Parameter unterscheidet sich je nach Modell; Einzelheiten siehe die Hinweise zu den jeweiligen Parametern unten
**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** (`web_search`, `code_interpreter`, `file_search`, `mcp`) werden auf dem Server ausgeführt, Ergebnisse müssen nicht vom Client zurückgesendet werden, und sie werden nur auf dieser API bereitgestellt. Der Chat-Completions-Endpunkt unterstützt ausschließlich gewöhnliche `function`-Werkzeugaufrufe.
**Hinweis** Diese API unterstützt nur den synchronen und den Streaming-Modus: Der asynchrone Hintergrundmodus mit `background: true` wird nicht unterstützt, und es gibt keine Endpunkte zum Abfragen, Abbrechen oder Löschen einer Antwort anhand ihrer ID. Verwenden Sie bei langen Generierungen `stream: true`, um die Verbindung offen zu halten.
Das Werkzeug `image_generation` ist auf dieser Modellreihe nicht verfügbar; verwenden Sie für die Bildgenerierung die APIs der Bildmodellreihe.
**Mehrstufige Konversationen**: Übergeben Sie die in der vorherigen Runde zurückgegebene `id` in der nächsten Runde als `previous_response_id`, um den Kontext fortzuführen. Antworten haben eine Aufbewahrungsfrist; nach deren Ablauf ist die ID ungültig und die Anfrage wird als neue Konversation behandelt. Für Szenarien mit hohen Anforderungen an die Kontextgenauigkeit wird empfohlen, den vollständigen `input`-Verlauf selbst zu pflegen.
## OpenAPI
````yaml de/api-manual/language-series/gpt/responses/responses-reference.json POST /v1/responses
openapi: 3.1.0
info:
title: GPT Schnittstelle für alle Modelle - Responses vollständige Parameter
description: >-
Vollständiges Parameterhandbuch für den Aufruf von GPT-Textmodellen über die
OpenAI-kompatible Responses API (einschließlich serverseitiger Tools).
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: Produktion (empfohlen)
- url: https://api.evolink.ai
description: Alternative URL
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: Responses
description: OpenAI Responses API mit serverseitigen Tools
paths:
/v1/responses:
post:
tags:
- Responses
summary: GPT Responses (alle Modelle, vollständige Parameter)
description: >-
- OpenAI-kompatible Responses API für GPT-Textmodelle; das konkrete
Modell wird über `model` gewählt (alle möglichen Werte siehe
Vergleichstabelle beim Parameter `model`)
- Die gesamte Reihe besteht aus Reasoning-Modellen; die Reasoning-Tiefe
wird über `reasoning.effort` gesteuert, 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)
- Serverseitige Tools: `web_search` (Websuche), `code_interpreter`
(Codeausführung), `file_search` (Dokumentensuche)
- Gewöhnliche `function`-Werkzeuge (clientseitige Funktionsaufrufe)
werden ebenfalls unterstützt
- Mehrere Gesprächsrunden lassen sich mit `previous_response_id`
verketten
- **Hinweis** Der Unterstützungsumfang einiger Parameter unterscheidet
sich je nach Modell; Einzelheiten siehe die Hinweise zu den jeweiligen
Parametern unten
operationId: gptResponsesReference
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest'
responses:
'200':
description: >-
Antwortgenerierung erfolgreich (JSON-Objekt oder – bei `stream=true`
– ein SSE-Event-Stream, der mit `response.completed` endet)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse'
'400':
description: >-
Ungültige Anfrageparameter (einschließlich vom Modell nicht
unterstützter Parameter; die Fehlermeldung nennt den konkreten
Parameternamen)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: >-
Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and
'disabled'.
type: invalid_request_error
param: truncation
'401':
description: Nicht autorisiert, ungültiges oder abgelaufenes Token
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: Unzureichendes Kontingent
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: Ratenlimit überschritten
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: Interner Serverfehler
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: Dienst vorübergehend nicht verfügbar
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:
ResponsesRequest:
type: object
required:
- model
- input
properties:
model:
type: string
description: >-
Aufzurufendes Modell:
| Modell-ID | Kontextfenster | Positionierung |
|---|---|---|
| `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 |
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
input:
description: >-
Modelleingabe: eine reine Zeichenkette oder ein Array von
Eingabeelementen.
Das `content` eines Eingabeelements unterstützt zwei Blocktypen:
`input_text` (Text) und `input_image` (Bild):
```json
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "input_text", "text": "Was ist auf diesem Bild zu sehen?" },
{
"type": "input_image",
"image_url": "https://example.com/photo.png",
"detail": "auto"
}
]
}
]
```
**Bild**
- Übergeben Sie in `image_url` die öffentliche URL des Bildes
- `image_url` muss eine Zeichenkette sein; die Schreibweise `{
"url": "..." }` gibt `400` zurück
- `detail` steht auf derselben Ebene wie `image_url` (nicht darin
verschachtelt): `auto` (Standard) / `low` / `high` / `original`
- Das Bild muss herunterladbar sein, andernfalls wird `400`
zurückgegeben
**Werkzeugergebnisse**
- Das Array kann auch Werkzeugergebnis-Elemente aus der vorherigen
Runde zurückgeben, etwa `function_call_output`
**Hinweis** Die Blocktypen dieser API unterscheiden sich von denen
der Chat Completions API (dort `text` / `image_url`). Sie dürfen
nicht vermischt werden; eine falsche Verwendung gibt `400` zurück.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/InputItem'
example: >-
Search for AI news from the past week and summarize it in three
sentences.
instructions:
type: string
description: >-
Anweisungen auf Systemebene, gleichbedeutend mit dem Einfügen einer
Systemnachricht ganz am Anfang von `input`. Wird die Konversation
mit `previous_response_id` fortgesetzt, wird dieser Parameter nicht
aus der vorherigen Runde übernommen und muss in jeder Runde
übergeben werden.
example: You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences.
stream:
type: boolean
description: >-
Ob eine Streaming-Antwort zurückgegeben wird (SSE-Events, endend mit
`response.completed`). Standard `false`.
default: false
example: false
max_output_tokens:
type: integer
description: >-
Maximale Anzahl zu generierender Token (einschließlich
Reasoning-Token). Wird die Obergrenze erreicht, lautet `status`
`incomplete`.
example: 2048
reasoning:
type: object
description: >-
Reasoning-Steuerung.
**Die möglichen Werte von `effort` (Reasoning-Tiefe) unterscheiden
sich je nach Modell:**
| Modell | Mögliche Werte |
|---|---|
| `gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` / `gpt-5.6-luna` | `none`, `low`,
`medium`, `high`, `xhigh`, `max` |
| `gpt-5.5` / `gpt-5.4` / `gpt-5.2` | `none`, `low`, `medium`,
`high`, `xhigh` |
| `gpt-5.1` | `none`, `low`, `medium`, `high` |
**`summary` (Reasoning-Zusammenfassung)**: `auto` / `concise` /
`detailed`, in der gesamten Reihe verfügbar. Nach der Aktivierung
erscheint in `output` ein `reasoning`-Element.
**`mode` (Reasoning-Modus)**: `standard` / `pro`, nur von der
`gpt-5.6`-Familie unterstützt.
**`context` (Reasoning-Kontextbereich)**: `auto` / `current_turn` /
`all_turns`, nur von der `gpt-5.6`-Familie unterstützt.
Reasoning-Token werden als Ausgabe-Token abgerechnet und in
`usage.output_tokens_details.reasoning_tokens` gezählt.
properties:
effort:
type: string
enum:
- none
- low
- medium
- high
- xhigh
- max
example: medium
summary:
type: string
enum:
- auto
- concise
- detailed
example: auto
mode:
type: string
enum:
- standard
- pro
example: standard
context:
type: string
enum:
- auto
- current_turn
- all_turns
example: current_turn
text:
type: object
description: >-
Steuerung des Ausgabetexts:
- `format`: `{"type": "text"}` (Standard), `{"type": "json_object"}`
oder `{"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...},
"strict": true}` für strukturierte Ergebnisse
- `verbosity`: `low` / `medium` / `high`, steuert die
Ausführlichkeit der Antwort
properties:
format:
type: object
description: Definition des Ausgabeformats
verbosity:
type: string
enum:
- low
- medium
- high
example: medium
tools:
type: array
description: >-
Werkzeugdeklarationen. Serverseitige Tools werden auf dem Server
ausgeführt; Ergebnisse müssen nicht vom Client zurückgesendet
werden:
| Werkzeugtyp | Fähigkeit |
|---|---|
| `web_search` | Durchsucht das Web und ruft Webseiten auf (Alias
`web_search_preview`) |
| `code_interpreter` | Führt Code in einer Sandbox aus, erfordert
`"container": {"type": "auto"}` |
| `file_search` | Durchsucht einen bestehenden Vektorspeicher,
erfordert `vector_store_ids` |
| `mcp` | Verbindet sich mit einem entfernten MCP-Dienst, erfordert
`server_label` und `server_url` |
Gewöhnliche `function`-Werkzeuge (clientseitige Funktionsaufrufe)
werden ebenfalls unterstützt.
**Hinweis** `image_generation` ist auf dieser Modellreihe nicht
verfügbar; verwenden Sie stattdessen die APIs der Bildmodellreihe.
items:
$ref: '#/components/schemas/Tool'
example:
- type: web_search
tool_choice:
description: >-
Steuert die Tool-Auswahl: `"auto"` (Standard) / `"none"` /
`"required"` oder ein Objekt, das ein bestimmtes Tool festlegt, z.
B. `{"type": "web_search"}`.
oneOf:
- type: string
enum:
- none
- auto
- required
- type: object
max_tool_calls:
type: integer
description: >-
Obergrenze für die Gesamtzahl der in dieser Antwort zulässigen
Werkzeugaufrufe.
example: 5
parallel_tool_calls:
type: boolean
description: >-
Ob das Modell innerhalb einer Runde mehrere Werkzeuge parallel
aufrufen darf. Standard `true`.
**Hinweis** Nur die `gpt-5.6`-Familie und `gpt-5.5` unterstützen die
Einstellung `false`; auf `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` hat
dieser Parameter keine Wirkung und verhält sich stets wie `true`.
default: true
example: true
previous_response_id:
type: string
description: >-
Die `id` der vorherigen Antwort, dient dazu, mehrere Gesprächsrunden
zu verketten, ohne den Verlauf erneut zu übertragen.
**Hinweis** Muss zusammen mit `store: true` (Standardwert) verwendet
werden. Antworten haben eine Aufbewahrungsfrist; nach deren Ablauf
ist die ID ungültig, und die Anfrage wird als neue Konversation ohne
Kontextübernahme behandelt. Für Szenarien mit hohen Anforderungen an
die Kontextgenauigkeit wird empfohlen, den vollständigen
`input`-Verlauf selbst zu pflegen.
example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5
store:
type: boolean
description: >-
Ob diese Antwort serverseitig gespeichert wird; nur gespeicherte
Antworten können über `previous_response_id` referenziert werden.
Standard `true`.
**Hinweis** Nur die `gpt-5.6`-Familie und `gpt-5.5` unterstützen die
Einstellung `false`; auf `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` hat
dieser Parameter keine Wirkung und verhält sich stets wie `true`.
Wenn keine Speicherung gewünscht ist, wählen Sie ein Modell, das das
Abschalten unterstützt.
default: true
example: true
include:
type: array
description: >-
Zusätzliche Inhalte, die in der Antwort zurückgegeben werden sollen.
Mögliche Werte:
- `reasoning.encrypted_content`
- `message.output_text.logprobs`
- `web_search_call.results`
- `web_search_call.action.sources`
- `file_search_call.results`
- `code_interpreter_call.outputs`
- `message.input_image.image_url`
- `computer_call_output.output.image_url`
items:
type: string
example:
- reasoning.encrypted_content
temperature:
type: number
description: >-
Sampling-Temperatur, Wertebereich 0 bis 2. Niedrigere Werte machen
die Ausgabe deterministischer.
**Hinweis** Auf `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` hat der Wert `0`
keine Wirkung (er wird wie nicht gesetzt behandelt und auf den
Standardwert `1` zurückgesetzt); für deterministischere Ausgaben
verwenden Sie einen Wert größer als 0, etwa `0.01`.
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
Nucleus-Sampling-Parameter, Wertebereich 0 bis 1. Es wird empfohlen,
ihn nicht zusammen mit `temperature` anzupassen.
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
top_logprobs:
type: integer
description: >-
Anzahl der pro Position zurückgegebenen Kandidaten-Token,
Wertebereich 0 bis 20; muss zusammen mit `include:
["message.output_text.logprobs"]` verwendet werden.
**Hinweis** Nur von der `gpt-5.6`-Familie und `gpt-5.5` unterstützt;
andere Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
minimum: 0
maximum: 20
example: 2
frequency_penalty:
type: number
description: >-
Frequency Penalty, Wertebereich -2 bis 2, verringert die
Wahrscheinlichkeit wiederholter Inhalte.
**Hinweis** Nur von der `gpt-5.6`-Familie unterstützt; andere
Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
presence_penalty:
type: number
description: >-
Presence Penalty, Wertebereich -2 bis 2, ermutigt das Modell, neue
Themen anzusprechen.
**Hinweis** Nur von der `gpt-5.6`-Familie unterstützt; andere
Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
truncation:
type: string
description: >-
Verhalten, wenn der Kontext das Fenster überschreitet: `disabled`
(Standard, gibt direkt einen Fehler zurück) oder `auto` (kürzt den
mittleren Teil automatisch).
enum:
- auto
- disabled
default: disabled
example: auto
context_management:
type: array
description: >-
Konfiguration der automatischen Verdichtung langer Konversationen,
zum Beispiel `[{"type": "compaction", "compact_threshold":
100000}]`: Überschreitet der Kontext den Schwellenwert, wird der
Verlauf automatisch verdichtet.
**Hinweis** Nur von der `gpt-5.6`-Familie unterstützt; andere
Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
items:
type: object
prompt_cache_key:
type: string
description: >-
Cache-Gruppierungsschlüssel. Wenn Sie für Anfragen mit demselben
Präfix denselben Wert übergeben, steigt die Trefferquote des
Prompt-Caches.
example: app-agent-v1
prompt_cache_retention:
type: string
description: >-
Aufbewahrungsstrategie für den Prompt-Cache: `in_memory` (Standard)
oder `24h` (verlängert die Aufbewahrungsdauer des Caches).
enum:
- in_memory
- 24h
example: in_memory
prompt:
type: object
description: >-
Verweist auf eine bereits erstellte Prompt-Vorlage, in der Form
`{"id": "pmpt_xxx", "version": "1", "variables": {...}}`.
properties:
id:
type: string
version:
type: string
variables:
type: object
metadata:
type: object
description: >-
Benutzerdefinierte Schlüssel-Wert-Paare, die unverändert mit der
Antwort zurückgegeben werden und die Kennzeichnung auf
Anwendungsseite erleichtern. Schlüssel und Werte sind jeweils
Zeichenketten.
example:
trace_id: abc-123
safety_identifier:
type: string
description: >-
Stabile Kennung des Endnutzers, dient der Nachverfolgung von
Missbrauch.
**Hinweis** Nur von der `gpt-5.6`-Familie unterstützt; andere
Modelle unterstützen diesen Parameter nicht.
example: user-1024
user:
type: string
description: Kennung des Endnutzers, dient der Unterscheidung der Aufrufquelle.
example: user-1024
ResponsesResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: >-
Eindeutige ID dieser Antwort, kann als `previous_response_id` für
die nächste Runde dienen
example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5
object:
type: string
enum:
- response
description: Antworttyp
example: response
status:
type: string
description: >-
Antwortstatus: `completed` für ein normales Ende, `incomplete`, wenn
die Generierung etwa wegen Erreichen von `max_output_tokens` nicht
abgeschlossen wurde, `failed` bei fehlgeschlagener Generierung
enum:
- completed
- incomplete
- failed
example: completed
model:
type: string
description: Tatsächlich verwendeter Modellname
example: gpt-5.6-sol
created_at:
type: integer
description: Erstellungszeitstempel
example: 1786705221
output:
type: array
description: >-
Ausgabeelemente in Generierungsreihenfolge: das `reasoning`-Element
(Reasoning-Zusammenfassung / verschlüsselter Reasoning-Inhalt),
Werkzeugaufruf-Elemente (etwa `web_search_call`,
`code_interpreter_call`) und zuletzt das `message`-Element mit dem
`output_text`-Inhalt.
items:
$ref: '#/components/schemas/OutputItem'
incomplete_details:
type: object
description: Erläutert den Grund, wenn `status` gleich `incomplete` ist
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
metadata:
type: object
description: >-
Benutzerdefinierte Schlüssel-Wert-Paare aus der Anfrage, unverändert
zurückgegeben
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP-Status-Fehlercode
message:
type: string
description: Fehlerbeschreibung
type:
type: string
description: Fehlertyp
param:
type: string
description: Zugehöriger Parametername
fallback_suggestion:
type: string
description: Vorschlag bei Fehlerauftreten
InputItem:
type: object
description: >-
Eingabeelement: ein Nachrichtenelement (`role` + `content`) oder ein
Werkzeugergebnis-Element aus der vorherigen Runde (etwa
`function_call_output`)
So geben Sie ein Tool-Ergebnis zurück:
```json
{
"type": "function_call_output",
"call_id": "call_abc123",
"output": "{\"temp_c\": 21}"
}
```
properties:
role:
type: string
description: Nachrichtenrolle
enum:
- system
- developer
- user
- assistant
example: user
content:
description: >-
Eingabeinhalt: eine Zeichenkette oder ein Array von Content-Blöcken
(Mischung aus `input_text` / `input_image`)
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/InputContentBlock'
type:
type: string
description: >-
Typ des Eingabeelements. Bei Nachrichten optional; zur Rückgabe
eines Tool-Ergebnisses `function_call_output` verwenden.
enum:
- function_call_output
example: function_call_output
call_id:
type: string
description: >-
Die `call_id` des zugehörigen `function_call`-Ausgabeelements aus
der vorherigen Runde (nicht dessen `id`). Nur für
`function_call_output`-Elemente erforderlich.
example: call_abc123
output:
type: string
description: >-
Das Ergebnis der Tool-Ausführung als Zeichenkette (JSON-Ergebnisse
selbst serialisieren). Nur für `function_call_output`-Elemente
erforderlich.
example: '{"temp_c": 21}'
Tool:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: Werkzeugtyp
enum:
- web_search
- web_search_preview
- code_interpreter
- file_search
- mcp
- function
example: web_search
OutputItem:
type: object
properties:
id:
type: string
description: Bezeichner des Ausgabeelements
type:
type: string
description: Typ des Ausgabeelements
enum:
- reasoning
- message
- web_search_call
- code_interpreter_call
- file_search_call
- mcp_call
- function_call
example: web_search_call
status:
type: string
description: Status des Ausgabeelements
example: completed
content:
type: array
description: >-
Inhaltsteile der Nachricht (`output_text`), vorhanden bei
`message`-Elementen
items:
type: object
encrypted_content:
type: string
description: >-
Verschlüsselter Reasoning-Inhalt, erscheint am `reasoning`-Element;
erfordert `include: ["reasoning.encrypted_content"]` in der Anfrage
Usage:
type: object
description: >-
Statistik zum Token-Verbrauch. Prompt-Caching greift automatisch; im
Cache getroffene Eingabe-Token werden zum günstigeren Cache-Preis
abgerechnet.
properties:
input_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Eingabe-Token
example: 18
output_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Ausgabe-Token (einschließlich Reasoning-Token)
example: 42
total_tokens:
type: integer
description: Gesamtanzahl der Tokens
example: 60
input_tokens_details:
type: object
description: Detaillierte Eingabe-Token-Informationen
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: Anzahl der aus dem Cache gelieferten Token
example: 0
cache_write_tokens:
type: integer
description: Anzahl der in den Cache geschriebenen Token
example: 0
output_tokens_details:
type: object
description: Detaillierte Ausgabe-Token-Informationen
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Reasoning-Tokens
example: 16
InputContentBlock:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: |-
Inhaltstyp
- `input_text`: Textblock
- `input_image`: Bildeingabe
enum:
- input_text
- input_image
example: input_image
text:
type: string
description: Textinhalt, wenn `type=input_text`
example: What is in this image?
image_url:
type: string
description: >-
Öffentliche URL des Bildes (wenn `type=input_image`). Muss eine
Zeichenkette sein; die Schreibweise `{ "url": "..." }` gibt `400`
zurück. Das Bild muss herunterladbar sein, andernfalls wird
ebenfalls `400` zurückgegeben.
example: https://example.com/photo.png
detail:
type: string
description: >-
Genauigkeit der Bildanalyse, auf derselben Ebene wie `image_url`
(nicht darin verschachtelt)
- `low`: geringe Genauigkeit, verbraucht weniger Token
- `high`: hohe Genauigkeit, feinere Erkennung
- `original`: Analyse in der Originalgröße des Bildes
- `auto` (Standard): wird vom Modell automatisch entschieden
enum:
- auto
- low
- high
- original
default: auto
example: auto
description: >-
Multimodaler Content-Block. Deklarieren Sie den Typ über `type` und
füllen Sie nur die zu diesem Typ passenden Felder aus.
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: >-
##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung##
**API-Schlüssel erhalten:**
Besuchen Sie die
[API-Schlüsselverwaltungsseite](https://evolink.ai/dashboard/keys), um
Ihren API-Schlüssel zu erhalten
**Zum Anfrage-Header hinzufügen:**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````