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Complétion de conversation GPT (tous modèles, paramètres complets)
BaseURL : La BaseURL par défaut est https://direct.evolink.ai, qui offre une meilleure prise en charge des modèles de texte et des connexions persistantes. https://api.evolink.ai est le point d’accès principal pour les services multimodaux et sert d’adresse de secours pour les modèles de texte.
Les outils côté serveur (recherche web, exécution de code, recherche documentaire, MCP) ne sont proposés que sur l’API Responses. Le point de terminaison Chat Completions ne prend en charge que les appels d’outils function ordinaires.
Remarque Toute la série est composée de modèles de raisonnement. stop (séquences d’arrêt) et web_search_options ne sont pris en charge par aucun modèle et retournent 400 s’ils sont transmis ; logit_bias ne s’applique pas à cette série de modèles.Le périmètre de prise en charge de temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, logprobs et verbosity varie selon le modèle : référez-vous aux notes de chaque paramètre ci-dessus.

Autorisations

Authorization
string
header
requis

##Toutes les API nécessitent une authentification Bearer Token##

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Visitez la Page de gestion des clés API pour obtenir votre clé API

Ajouter à l'en-tête de requête :

Corps

application/json
model
enum<string>
requis

Modèle à appeler :

Options disponibles:
gpt-5.6-sol,
gpt-5.6-terra,
gpt-5.6-luna,
gpt-5.5,
gpt-5.4,
gpt-5.2,
gpt-5.1
Exemple:

"gpt-5.6-sol"

messages
object[]
requis

Liste des messages de chat, prenant en charge le contexte multi-tours et l'entrée multimodale.

role peut valoir system / developer / user / assistant / tool.

content peut être une chaîne de caractères ou un tableau de blocs de contenu. Deux types de blocs sont pris en charge : text (texte) et image_url (image) :

Image

  • Transmettez dans image_url.url l'URL publique de l'image
  • image_url peut aussi s'écrire directement sous forme de chaîne, équivalent à { "url": "..." }
  • detail contrôle la précision d'analyse de l'image : auto (par défaut) / low / high / original
  • L'image doit pouvoir être téléchargée, sinon 400 est retourné

Remarque Les types de blocs de cette API diffèrent de ceux de l'API Responses (qui utilise input_text / input_image). Ils ne peuvent pas être mélangés ; une erreur de type retourne 400.

Exemple:
stream
boolean
défaut:false

Indique si la réponse est retournée en flux (flux d'événements SSE se terminant par data: [DONE]). Valeur par défaut false.

Exemple:

false

max_completion_tokens
integer

Nombre maximal de tokens à générer (tokens de raisonnement inclus).

Remarque Cette série de modèles utilise max_completion_tokens. Pour la compatibilité avec le code existant, transmettre uniquement max_tokens est automatiquement interprété comme max_completion_tokens ; en revanche, ne transmettez pas les deux champs à la fois — sur gpt-5.1 / gpt-5.2 / gpt-5.4, les transmettre ensemble retourne 400.

Exemple:

2048

reasoning_effort
enum<string>

Contrôle de la profondeur de raisonnement. Les valeurs possibles varient selon le modèle :

Les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie et comptabilisés dans usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Options disponibles:
none,
low,
medium,
high,
xhigh
Exemple:

"medium"

verbosity
enum<string>

Niveau de détail de la réponse : low / medium / high.

Remarque Pris en charge uniquement par gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna / gpt-5.5 ; les autres modèles ne prennent pas en charge ce paramètre.

Options disponibles:
low,
medium,
high
Exemple:

"low"

temperature
number

Température d'échantillonnage, valeurs de 0 à 2. Plus la valeur est basse, plus la sortie est déterministe.

Remarque Prise en charge uniquement par gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1. La famille gpt-5.6 n'accepte que la valeur par défaut 1 ; toute autre valeur retourne 400.

Plage requise: 0 <= x <= 2
Exemple:

0.7

top_p
number

Paramètre d'échantillonnage nucléus, valeurs de 0 à 1. Il est déconseillé de l'ajuster en même temps que temperature.

Remarque Pris en charge uniquement par gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ; la famille gpt-5.6 ne prend pas en charge ce paramètre.

Plage requise: 0 <= x <= 1
Exemple:

0.9

frequency_penalty
number

Pénalité de fréquence, valeurs de -2 à 2. Les valeurs positives pénalisent les tokens selon leur fréquence d'apparition et réduisent les contenus répétitifs.

Remarque Prise en charge uniquement par gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ; la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 ne prennent pas en charge ce paramètre.

Plage requise: -2 <= x <= 2
Exemple:

0.5

presence_penalty
number

Pénalité de présence, valeurs de -2 à 2. Les valeurs positives encouragent le modèle à aborder de nouveaux sujets.

Remarque Prise en charge uniquement par gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ; la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 ne prennent pas en charge ce paramètre.

Plage requise: -2 <= x <= 2
Exemple:

0.5

logprobs
boolean
défaut:false

Indique s'il faut retourner les probabilités logarithmiques de chaque token de sortie.

Remarque Pris en charge uniquement par gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ; la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 ne prennent pas en charge ce paramètre.

Exemple:

true

top_logprobs
integer

Nombre de tokens candidats retournés à chaque position, valeurs de 0 à 5 ; doit être utilisé avec logprobs: true.

Remarque Même périmètre de prise en charge que logprobs.

Plage requise: 0 <= x <= 5
Exemple:

2

n
integer
défaut:1

Nombre de réponses candidates à générer, retournées sous forme de plusieurs entrées dans le tableau choices. Tous les tokens (y compris la sortie de chaque candidate) sont facturés.

Exemple:

1

seed
integer

Graine aléatoire. Avec la même graine et la même combinaison de paramètres, le modèle s'efforce de retourner des résultats cohérents (au mieux ; une reproductibilité totale n'est pas garantie).

Exemple:

42

response_format
object

Contrôle du format de sortie :

  • {"type": "text"} : texte libre, la valeur par défaut
  • {"type": "json_object"} : retourne un JSON valide et exige que le mot json figure dans messages, sinon 400 est retourné
  • {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} : retourne des résultats structurés conformes au JSON Schema fourni ; associez-le à "strict": true pour imposer la conformité au schéma
tools
object[]

Liste d'outils, utilisée pour le Function Calling (appels de fonctions côté client, sans frais à l'appel).

Les outils côté serveur (recherche web, exécution de code, etc.) ne sont pas proposés sur cette API ; utilisez plutôt l'API Responses.

tool_choice

Contrôle du choix des outils : "auto" (par défaut) / "none" / "required", ou un objet désignant une fonction précise, comme {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.

Options disponibles:
none,
auto,
required
parallel_tool_calls
boolean
défaut:true

Indique si le modèle peut appeler plusieurs outils en parallèle au cours d'un même tour. Valeur par défaut true ; avec false, les appels sont forcés un par un.

Exemple:

true

prompt_cache_key
string

Clé de regroupement du cache. Transmettre la même valeur pour des requêtes partageant le même préfixe améliore le taux de succès du cache de prompts.

Exemple:

"app-chat-v1"

user
string

Identifiant de l'utilisateur final, utilisé pour distinguer l'origine des appels.

Exemple:

"user-1024"

Réponse

Génération de la conversation réussie (objet JSON ; avec stream=true, un flux d'événements SSE se terminant par data: [DONE])

id
string

Identifiant unique de cette conversation

Exemple:

"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"

object
enum<string>

Type de réponse

Options disponibles:
chat.completion
Exemple:

"chat.completion"

created
integer

Horodatage de création

Exemple:

1786705221

model
string

Nom du modèle réellement utilisé

Exemple:

"gpt-5.6-sol"

choices
object[]

Liste des résultats générés (sa longueur est égale à n dans la requête)

usage
object

Statistiques d'utilisation des tokens. Le cache de prompts s'applique automatiquement ; les tokens d'entrée servis depuis le cache sont facturés au tarif de cache, plus bas.