> ## 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 全モデルインターフェース - Chat Completions 完全なパラメータ
> - GPT シリーズのテキストモデル向け OpenAI 互換 Chat Completions API。具体的なモデルは `model` で選択します（指定可能な値はすべて `model` パラメータの対照表を参照）
- 全シリーズが推論モデルで、推論の深さは `reasoning_effort` で制御します。推論 token は出力 token として課金されます
- Prompt キャッシュは自動的に有効：キャッシュにヒットした入力 token はより安いキャッシュ料金で課金されます
- 同期モードとストリーミング（SSE）モードに対応
- テキストと画像の混在入力、および `function` ツール呼び出しに対応
- サーバーサイドツール（ウェブ検索、コード実行、ドキュメント検索、MCP）は [Responses API](../responses/responses-reference) でのみ提供されます
- **注意** サンプリング系パラメータ（`temperature`、`top_p`、`logprobs` など）は対応範囲がモデルごとに異なります。詳細は下記の各パラメータの説明をご覧ください
**BaseURL**：デフォルトの BaseURL は `https://direct.evolink.ai` で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。`https://api.evolink.ai` はマルチモーダルの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。
**サーバーサイドツール**（ウェブ検索、コード実行、ドキュメント検索、MCP）は [Responses API](../responses/responses-reference) のみで提供されます。Chat Completions エンドポイントは通常の `function` ツール呼び出しのみに対応します。
**注意** 本シリーズはすべて推論モデルです。`stop`（停止シーケンス）と `web_search_options` はいずれのモデルでも非対応で、渡すと `400` が返されます。`logit_bias` は本シリーズのモデルには適用されません。
`temperature`、`top_p`、`frequency_penalty`、`presence_penalty`、`logprobs`、`verbosity` は対応範囲がモデルごとに異なります。上記の各パラメータの説明をご確認ください。
## OpenAPI
````yaml ja/api-manual/language-series/gpt/chat-completions/chat-completions-reference.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: GPT 全モデルインターフェース - Chat Completions 完全なパラメータ
description: OpenAI 互換の Chat Completions API で GPT シリーズのテキストモデルを呼び出すための完全なパラメータマニュアル。
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: 本番環境（推奨）
- url: https://api.evolink.ai
description: 代替 URL
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: Chat Completions
description: OpenAI 互換のチャット補完 API
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- Chat Completions
summary: GPT チャット補完（全モデル、完全なパラメータ）
description: >-
- GPT シリーズのテキストモデル向け OpenAI 互換 Chat Completions API。具体的なモデルは `model`
で選択します（指定可能な値はすべて `model` パラメータの対照表を参照）
- 全シリーズが推論モデルで、推論の深さは `reasoning_effort` で制御します。推論 token は出力 token
として課金されます
- Prompt キャッシュは自動的に有効：キャッシュにヒットした入力 token はより安いキャッシュ料金で課金されます
- 同期モードとストリーミング（SSE）モードに対応
- テキストと画像の混在入力、および `function` ツール呼び出しに対応
- サーバーサイドツール（ウェブ検索、コード実行、ドキュメント検索、MCP）は [Responses
API](../responses/responses-reference) でのみ提供されます
- **注意** サンプリング系パラメータ（`temperature`、`top_p`、`logprobs`
など）は対応範囲がモデルごとに異なります。詳細は下記の各パラメータの説明をご覧ください
operationId: gptChatCompletionsReference
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest'
responses:
'200':
description: >-
チャット生成に成功（JSON オブジェクト。`stream=true` の場合は `data: [DONE]` で終了する SSE
イベントストリーム）
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: リクエストパラメータが不正（そのモデルが対応していないパラメータを含む。エラーメッセージに該当するパラメータ名が示されます）
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: >-
Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this
model.
type: invalid_request_error
'401':
description: 未認可、トークンが無効または期限切れです
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: クォータ不足
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: レート制限を超えました
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: サーバー内部エラー
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: サービス一時利用不可
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:
ChatCompletionRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: |-
呼び出すモデル：
| モデル ID | コンテキストウィンドウ | 位置づけ |
|---|---|---|
| `gpt-5.6-sol` | 1,050,000 | GPT-5.6 ファミリー、最先端の推論 |
| `gpt-5.6-terra` | 1,050,000 | GPT-5.6 ファミリー、バランス型の本番運用 |
| `gpt-5.6-luna` | 1,050,000 | GPT-5.6 ファミリー、高スループットとコスト管理 |
| `gpt-5.5` | 400,000 | 汎用推論モデル |
| `gpt-5.4` | 128,000 | 汎用推論モデル |
| `gpt-5.2` | 400,000 | 汎用推論モデル |
| `gpt-5.1` | 400,000 | 汎用推論モデル |
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: >-
チャットメッセージのリスト。複数ターンのコンテキストとマルチモーダル入力に対応します。
`role` には `system` / `developer` / `user` / `assistant` / `tool`
を指定できます。
`content` は文字列でも、コンテンツブロックの配列でも構いません。ブロックの種類は `text`（テキスト）と
`image_url`（画像）の 2 つに対応しています：
```json
"content": [
{ "type": "text", "text": "この画像には何が写っていますか？" },
{
"type": "image_url",
"image_url": { "url": "https://example.com/photo.png", "detail": "auto" }
}
]
```
**画像**
- `image_url.url` に画像の公開 URL を渡します
- `image_url` は文字列として直接書くこともでき、`{ "url": "..." }` と同等です
- `detail` は画像解析の精度を制御します。`auto`（デフォルト）/ `low` / `high` / `original`
- 画像は正常にダウンロードできる必要があり、できない場合は `400` が返されます
**注意** この API のブロックの種類は Responses API とは異なります（Responses は
`input_text` / `input_image` を使用）。両者は混在させられず、誤って指定すると `400` が返されます。
items:
$ref: '#/components/schemas/Message'
example:
- role: system
content: You are a concise assistant.
- role: user
content: Explain quantum entanglement in one sentence.
stream:
type: boolean
description: 'ストリーミングで返すかどうか（SSE イベントストリーム。`data: [DONE]` で終了）。デフォルトは `false`。'
default: false
example: false
max_completion_tokens:
type: integer
description: >-
生成する最大 token 数（推論 token を含む）。
**注意** 本シリーズのモデルは `max_completion_tokens`
を使用します。既存コードとの互換性のため、`max_tokens` のみを渡した場合は自動的に
`max_completion_tokens` とみなされます。ただし、**この 2 つのフィールドを同時に渡さないでください** —
`gpt-5.1` / `gpt-5.2` / `gpt-5.4` では同時に渡すと `400` が返されます。
example: 2048
reasoning_effort:
type: string
description: >-
推論の深さの制御。指定可能な値はモデルによって異なります：
| モデル | 指定可能な値 |
|---|---|
| `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`
|
推論 token は出力 token
として課金され、`usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens` に計上されます。
enum:
- none
- low
- medium
- high
- xhigh
example: medium
verbosity:
type: string
description: >-
回答の詳しさ：`low` / `medium` / `high`。
**注意** `gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` / `gpt-5.6-luna` / `gpt-5.5`
のみ対応。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。
enum:
- low
- medium
- high
example: low
temperature:
type: number
description: >-
サンプリング温度。値の範囲は 0 ～ 2。値が低いほど出力が決定的になります。
**注意** `gpt-5.5` / `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` のみ対応。`gpt-5.6`
ファミリーはデフォルト値 `1` のみを受け付け、それ以外の値を渡すと `400` が返されます。
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
Nucleus サンプリングのパラメータ。値の範囲は 0 ～ 1。`temperature` と同時に調整しないことを推奨します。
**注意** `gpt-5.5` / `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` のみ対応。`gpt-5.6`
ファミリーはこのパラメータに対応していません。
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
frequency_penalty:
type: number
description: >-
Frequency ペナルティ。値の範囲は -2 ～ 2。正の値は token
の出現頻度に応じてペナルティを課し、内容の繰り返しを減らします。
**注意** `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` のみ対応。`gpt-5.6` ファミリーと
`gpt-5.5` はこのパラメータに対応していません。
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
presence_penalty:
type: number
description: >-
Presence ペナルティ。値の範囲は -2 ～ 2。正の値はモデルが新しい話題に触れることを促します。
**注意** `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` のみ対応。`gpt-5.6` ファミリーと
`gpt-5.5` はこのパラメータに対応していません。
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
logprobs:
type: boolean
description: >-
出力 token ごとの対数確率を返すかどうか。
**注意** `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` のみ対応。`gpt-5.6` ファミリーと
`gpt-5.5` はこのパラメータに対応していません。
default: false
example: true
top_logprobs:
type: integer
description: |-
各位置で返される候補 token の数。値の範囲は 0 ～ 5。`logprobs: true` と併用する必要があります。
**注意** 対応範囲は `logprobs` と同じです。
minimum: 0
maximum: 5
example: 2
'n':
type: integer
description: 生成する候補応答の数。`choices` 配列に複数の結果として返されます。すべての token（各候補の出力を含む）が課金対象です。
default: 1
example: 1
seed:
type: integer
description: >-
乱数シード。同じシードとパラメータの組み合わせであれば、モデルは可能な限り一貫した結果を返します（ベストエフォートであり、完全な再現性は保証されません）。
example: 42
response_format:
type: object
description: >-
出力形式の制御：
- `{"type": "text"}`：デフォルトの自由テキスト
- `{"type": "json_object"}`：正しい JSON を返します。**`messages` に `json`
という語が含まれている必要があり**、含まれていない場合は `400` が返されます
- `{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}`：指定した JSON Schema
に従って構造化結果を出力します。`"strict": true` と組み合わせるとスキーマへの準拠を強制できます
properties:
type:
type: string
enum:
- text
- json_object
- json_schema
example: json_schema
json_schema:
type: object
description: >-
`type` が `json_schema` の場合は必須。`name`、`schema`、`strict`
フィールドを含みます
tools:
type: array
description: >-
Function Calling（クライアント側の関数呼び出し。従量課金なし）に使うツールのリスト。
サーバーサイドツール（ウェブ検索、コード実行など）はこの API では提供していません。[Responses
API](../responses/responses-reference) をご利用ください。
items:
$ref: '#/components/schemas/FunctionTool'
tool_choice:
description: >-
ツール選択の制御：`"auto"`（デフォルト）/ `"none"` /
`"required"`、またはオブジェクトで特定の関数を指定します。例：`{"type": "function",
"function": {"name": "get_weather"}}`。
oneOf:
- type: string
enum:
- none
- auto
- required
- type: object
parallel_tool_calls:
type: boolean
description: >-
1 ターン内でモデルが複数のツールを並列に呼び出せるかどうか。デフォルトは `true`。`false` にすると 1
つずつ順に呼び出させることができます。
default: true
example: true
prompt_cache_key:
type: string
description: キャッシュのグループ化キー。同じプレフィックスを持つリクエストに同じ値を渡すと、Prompt キャッシュのヒット率が向上します。
example: app-chat-v1
user:
type: string
description: エンドユーザー識別子。呼び出し元を区別するために使用します。
example: user-1024
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 今回の対話の一意の識別子
example: chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: レスポンスタイプ
example: chat.completion
created:
type: integer
description: 作成タイムスタンプ
example: 1786705221
model:
type: string
description: 実際に使用されたモデル名
example: gpt-5.6-sol
choices:
type: array
description: 生成結果のリスト（長さはリクエストの `n` と一致）
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP ステータスエラーコード
message:
type: string
description: エラーの説明
type:
type: string
description: エラータイプ
param:
type: string
description: 関連パラメータ名
fallback_suggestion:
type: string
description: エラー発生時の提案
Message:
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
description: メッセージのロール
enum:
- system
- developer
- user
- assistant
- tool
example: user
content:
description: メッセージの内容：文字列、またはコンテンツブロックの配列（`text` / `image_url` の混在）。
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentBlock'
example: Explain quantum entanglement in one sentence.
FunctionTool:
type: object
required:
- type
- function
properties:
type:
type: string
enum:
- function
example: function
function:
type: object
description: 関数定義
properties:
name:
type: string
example: get_weather
description:
type: string
example: 指定した都市の天気を取得
parameters:
type: object
description: JSON Schema 形式のパラメータ定義
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: 結果のインデックス
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
logprobs:
type: object
description: 対数確率情報。リクエストで `logprobs` を有効にした場合のみ返されます
finish_reason:
type: string
description: 終了理由：`stop` は正常終了、`length` は最大 token 制限に到達、`tool_calls` はツール呼び出しが必要
enum:
- stop
- length
- tool_calls
example: stop
Usage:
type: object
description: >-
Token 使用量の統計。Prompt キャッシュは自動的に有効となり、キャッシュにヒットした入力 token
はより安いキャッシュ料金で課金されます。
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: 入力トークン数
example: 18
completion_tokens:
type: integer
description: 出力トークン数（推論トークンを含む）
example: 42
total_tokens:
type: integer
description: トークンの合計数
example: 60
prompt_tokens_details:
type: object
description: 入力トークンの詳細情報
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: キャッシュにヒットした token 数
example: 0
completion_tokens_details:
type: object
description: 出力トークンの詳細情報
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: 推論トークン数
example: 16
ContentBlock:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: |-
コンテンツの種類
- `text`：テキストブロック
- `image_url`：画像入力
enum:
- text
- image_url
example: image_url
text:
type: string
description: '`type=text` のときのテキスト内容'
example: What is in this image?
image_url:
type: object
description: >-
画像入力（`type=image_url` の場合）。画像 URL の文字列として直接書くこともでき、`{ "url": "..."
}` と同等です。
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: 画像の公開 URL。正常にダウンロードできる必要があり、できない場合は `400` が返されます
example: https://example.com/photo.png
detail:
type: string
description: |-
画像解析の精度
- `low`：低精度。token の消費が少ない
- `high`：高精度。より細かく認識
- `original`：元画像のサイズで解析
- `auto`（デフォルト）：モデルが自動的に決定
enum:
- auto
- low
- high
- original
default: auto
example: auto
description: マルチモーダルコンテンツブロック。`type` で種類を宣言し、その種類に一致するフィールドのみを記入します。
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type: string
description: モデルが生成したテキスト内容。ツール呼び出しがトリガーされた場合は `null` になることがあります
example: >-
Quantum entanglement means the states of two particles are
correlated, so measuring one instantly determines the state of the
other.
tool_calls:
type: array
description: モデルが呼び出しを要求したツールのリスト
items:
type: object
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: |-
##すべてのAPIにBearer Token認証が必要です##
**APIキーの取得：**
[APIキー管理ページ](https://evolink.ai/dashboard/keys)にアクセスしてAPIキーを取得してください
**リクエストヘッダーに追加：**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````