> ## 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 - Responses 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 Responses 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 - サーバーサイドツール：`web_search`（ウェブ検索）、`code_interpreter`（コード実行）、`file_search`（ドキュメント検索） - 通常の `function` ツール（クライアント側の関数呼び出し）にも対応 - 複数ターンの会話は `previous_response_id` でつなげられます - **注意** 一部のパラメータ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**（`web_search`、`code_interpreter`、`file_search`、`mcp`）はサーバー側で実行されるためクライアントが結果を返す必要はなく、この API でのみ提供されます。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** この API は同期モードとストリーミングモードのみに対応しています。`background: true` によるバックグラウンド非同期モードには対応しておらず、レスポンス ID による取得・キャンセル・削除のエンドポイントも提供していません。長時間の生成が必要な場合は `stream: true` を使って接続を維持してください。 `image_generation` ツールは本シリーズのモデルでは利用できません。画像生成には画像シリーズのモデル API をご利用ください。 **複数ターンの会話**：前のターンで返された `id` を次のターンの `previous_response_id` に指定すれば、コンテキストを引き継げます。レスポンスには保持期限があり、期限が切れるとその ID は無効になり、リクエストは新しい会話として処理されます。コンテキストの正確性が強く求められる場面では、`input` の履歴全体をご自身で管理することを推奨します。 ## OpenAPI ````yaml ja/api-manual/language-series/gpt/responses/responses-reference.json POST /v1/responses openapi: 3.1.0 info: title: GPT 全モデルインターフェース - Responses 完全なパラメータ description: >- OpenAI 互換の Responses 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（サーバーサイドツールを含む）。 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: Responses description: サーバーサイドツール対応 OpenAI Responses API paths: /v1/responses: post: tags: - Responses summary: GPT Responses（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 Responses 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 - サーバーサイドツール：`web_search`（ウェブ検索）、`code_interpreter`（コード実行）、`file_search`（ドキュメント検索） - 通常の `function` ツール（クライアント側の関数呼び出し）にも対応 - 複数ターンの会話は `previous_response_id` でつなげられます - **注意** 一部のパラメータ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: gptResponsesReference requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest' responses: '200': description: >- レスポンス生成成功（JSON オブジェクト、または `stream=true` の場合は `response.completed` で終わる SSE イベントストリーム） content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse' '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: >- Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and 'disabled'. type: invalid_request_error param: truncation '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: ResponsesRequest: type: object required: - model - input 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 input: description: >- モデル入力：単なる文字列、または入力項目の配列。 入力項目の `content` は `input_text`（テキスト）と `input_image`（画像）の 2 種類のブロックに対応しています： ```json "input": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "この画像には何が写っていますか？" }, { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/photo.png", "detail": "auto" } ] } ] ``` **画像** - `image_url` に画像の公開 URL を渡します - `image_url` は必ず文字列で指定します。`{ "url": "..." }` と書くと `400` が返されます - `detail` は `image_url` と同じ階層に置きます（その中に入れ子にはしません）。`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 **ツール結果** - 配列には前のターンの `function_call_output` などのツール結果項目を差し戻すこともできます **注意** この API のブロックの種類は Chat Completions API とは異なります（Chat は `text` / `image_url` 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。 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: >- システムレベルの指示。`input` の先頭にシステムメッセージを 1 件挿入するのと同等です。`previous_response_id` で会話を継続する場合、このパラメータは前のターンから引き継がれないため、毎ターン渡す必要があります。 example: You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences. stream: type: boolean description: >- ストリーミングでレスポンスを返すかどうか（SSE イベント。`response.completed` で終了）。デフォルトは `false`。 default: false example: false max_output_tokens: type: integer description: 生成する最大 token 数（推論 token を含む）。上限に達した場合、`status` は `incomplete` になります。 example: 2048 reasoning: type: object description: >- 推論の制御。 **`effort`（推論の深さ）の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` | `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`（推論サマリー）**：`auto` / `concise` / `detailed`。全シリーズで利用できます。有効にすると `output` に `reasoning` 項目が現れます。 **`mode`（推論モード）**：`standard` / `pro`。`gpt-5.6` ファミリーのみ対応。 **`context`（推論のコンテキスト範囲）**：`auto` / `current_turn` / `all_turns`。`gpt-5.6` ファミリーのみ対応。 推論 token は出力 token として課金され、`usage.output_tokens_details.reasoning_tokens` に計上されます。 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: >- 出力テキストの制御： - `format`：`{"type": "text"}`（デフォルト）、`{"type": "json_object"}`、または構造化結果を出力する `{"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...}, "strict": true}` - `verbosity`：`low` / `medium` / `high`。回答の詳しさを制御します properties: format: type: object description: 出力形式の定義 verbosity: type: string enum: - low - medium - high example: medium tools: type: array description: >- ツールの宣言。サーバーサイドツールはサーバー側で実行されるため、クライアントが結果を返す必要はありません： | ツールの種類 | 機能 | |---|---| | `web_search` | ウェブ検索とページの閲覧（別名 `web_search_preview`） | | `code_interpreter` | サンドボックスでコードを実行。`"container": {"type": "auto"}` が必要 | | `file_search` | 作成済みのベクトルストアを検索。`vector_store_ids` が必要 | | `mcp` | リモートの MCP サービスに接続。`server_label` と `server_url` が必要 | 通常の `function` ツール（クライアント側の関数呼び出し）にも対応しています。 **注意** `image_generation` は本シリーズのモデルでは利用できません。画像シリーズのモデル API をご利用ください。 items: $ref: '#/components/schemas/Tool' example: - type: web_search tool_choice: description: >- ツールの選択を制御します：`"auto"`（デフォルト）/ `"none"` / `"required"`、または特定のツールを指定するオブジェクト（例：`{"type": "web_search"}`）。 oneOf: - type: string enum: - none - auto - required - type: object max_tool_calls: type: integer description: このレスポンスで許可されるツール呼び出しの合計回数の上限。 example: 5 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`。 **注意** `false` に設定できるのは `gpt-5.6` ファミリーと `gpt-5.5` のみです。`gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` ではこのパラメータは無効で、常に `true` として動作します。 default: true example: true previous_response_id: type: string description: >- 前のレスポンスの `id`。複数ターンの会話をつなげるために使用し、履歴メッセージを再送信する必要がなくなります。 **注意** `store: true`（デフォルト値）と併用する必要があります。レスポンスには保持期限があり、期限が切れるとその ID は無効になります。この場合、リクエストは新しい会話として処理され、コンテキストは引き継がれません。コンテキストの正確性が強く求められる場面では、`input` の履歴全体をご自身で管理することを推奨します。 example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5 store: type: boolean description: >- このレスポンスをサーバー側に保持するかどうか。保持されたレスポンスのみ `previous_response_id` から参照できます。デフォルトは `true`。 **注意** `false` に設定できるのは `gpt-5.6` ファミリーと `gpt-5.5` のみです。`gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` ではこのパラメータは無効で、常に `true` として動作します。保持を望まない場合は、無効化に対応したモデルをお選びください。 default: true example: true include: type: array description: |- レスポンスに追加で返すよう要求する内容。指定可能な値： - `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: >- 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-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1` では値 `0` は無効です（渡さなかった場合と同じ扱いになり、デフォルト値 `1` が適用されます）。より決定的な出力が必要な場合は `0.01` など 0 より大きい値をご利用ください。 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。 minimum: 0 maximum: 1 example: 0.9 top_logprobs: type: integer description: >- 各位置で返される候補 token の数。値の範囲は 0 ～ 20。`include: ["message.output_text.logprobs"]` と併用する必要があります。 **注意** `gpt-5.6` ファミリーと `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。 minimum: 0 maximum: 20 example: 2 frequency_penalty: type: number description: |- Frequency ペナルティ。値の範囲は -2 ～ 2。内容の繰り返しが起きる確率を下げます。 **注意** `gpt-5.6` ファミリーのみ対応。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。 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。モデルが新しい話題に触れることを促します。 **注意** `gpt-5.6` ファミリーのみ対応。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。 minimum: -2 maximum: 2 example: 0.5 truncation: type: string description: >- コンテキストがウィンドウを超えた場合の処理方法：`disabled`（デフォルト。そのままエラーを返す）または `auto`（中間部分を自動的に切り詰める）。 enum: - auto - disabled default: disabled example: auto context_management: type: array description: >- 長い会話の自動圧縮設定。例：`[{"type": "compaction", "compact_threshold": 100000}]`。コンテキストがしきい値を超えると履歴が自動的に圧縮されます。 **注意** `gpt-5.6` ファミリーのみ対応。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。 items: type: object 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-agent-v1 prompt_cache_retention: type: string description: Prompt キャッシュの保持ポリシー：`in_memory`（デフォルト）または `24h`（キャッシュの保持期間を延長）。 enum: - in_memory - 24h example: in_memory prompt: type: object description: >- 作成済みの Prompt テンプレートを参照します。形式は `{"id": "pmpt_xxx", "version": "1", "variables": {...}}`。 properties: id: type: string version: type: string variables: type: object metadata: type: object description: カスタムのキーと値のペア。レスポンスにそのまま返されるため、業務側でのタグ付けに便利です。キーと値はいずれも文字列です。 example: trace_id: abc-123 safety_identifier: type: string description: |- エンドユーザーの安定した識別子。不正利用の追跡に使用します。 **注意** `gpt-5.6` ファミリーのみ対応。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。 example: user-1024 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 ResponsesResponse: type: object properties: id: type: string description: このレスポンスの一意の ID。次のターンの `previous_response_id` として使用できます example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5 object: type: string enum: - response description: レスポンスタイプ example: response status: type: string description: >- レスポンスのステータス：`completed` は正常終了、`incomplete` は `max_output_tokens` への到達などの理由で完了しなかった状態、`failed` は生成失敗 enum: - completed - incomplete - failed example: completed model: type: string description: 実際に使用されたモデル名 example: gpt-5.6-sol created_at: type: integer description: 作成タイムスタンプ example: 1786705221 output: type: array description: >- 生成順に並んだ出力項目：`reasoning` 項目（推論サマリー / 暗号化された推論内容）、ツール呼び出し項目（`web_search_call`、`code_interpreter_call` など）、そして最後に `output_text` の内容を含む `message` 項目。 items: $ref: '#/components/schemas/OutputItem' incomplete_details: type: object description: '`status` が `incomplete` の場合にその理由を示します' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' metadata: type: object description: リクエストで渡したカスタムのキーと値のペア。そのまま返されます 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 InputItem: type: object description: >- 入力項目：メッセージ項目（`role` + `content`）、または前のターンのツール結果項目（`function_call_output` など） ツール結果を返す場合の書き方： ```json { "type": "function_call_output", "call_id": "call_abc123", "output": "{\"temp_c\": 21}" } ``` properties: role: type: string description: メッセージのロール enum: - system - developer - user - assistant example: user content: description: 入力内容：文字列、またはコンテンツブロックの配列（`input_text` / `input_image` の混在） oneOf: - type: string - type: array items: $ref: '#/components/schemas/InputContentBlock' type: type: string description: >- 入力項目のタイプ。通常のメッセージ項目では省略できます。ツール結果を返す場合は `function_call_output` を指定します。 enum: - function_call_output example: function_call_output call_id: type: string description: >- 前のターンの `function_call` 出力項目に対応する `call_id`（その `id` ではありません）。`function_call_output` 項目にのみ必要です。 example: call_abc123 output: type: string description: >- ツールの実行結果（文字列）。JSON の結果は自分で文字列にシリアライズしてください。`function_call_output` 項目にのみ必要です。 example: '{"temp_c": 21}' Tool: type: object required: - type properties: type: type: string description: ツールタイプ enum: - web_search - web_search_preview - code_interpreter - file_search - mcp - function example: web_search OutputItem: type: object properties: id: type: string description: 出力アイテムの識別子 type: type: string description: 出力アイテムのタイプ enum: - reasoning - message - web_search_call - code_interpreter_call - file_search_call - mcp_call - function_call example: web_search_call status: type: string description: 出力アイテムのステータス example: completed content: type: array description: メッセージ内容のパート（`output_text`）。`message` アイテムに出力されます items: type: object encrypted_content: type: string description: >- 暗号化された推論内容。`reasoning` 項目に現れます。リクエストで `include: ["reasoning.encrypted_content"]` を指定する必要があります 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: input_tokens: type: integer description: 入力トークン数 example: 18 output_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 input_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 cache_write_tokens: type: integer description: キャッシュに書き込まれた token 数 example: 0 output_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 InputContentBlock: type: object required: - type properties: type: type: string description: |- コンテンツの種類 - `input_text`：テキストブロック - `input_image`：画像入力 enum: - input_text - input_image example: input_image text: type: string description: '`type=input_text` のときのテキスト内容' example: What is in this image? image_url: type: string description: >- 画像の公開 URL（`type=input_image` の場合）。必ず文字列で指定します。`{ "url": "..." }` と書くと `400` が返されます。画像は正常にダウンロードできる必要があり、できない場合も `400` が返されます。 example: https://example.com/photo.png detail: type: string description: |- 画像解析の精度。`image_url` と同じ階層に置きます（その中に入れ子にはしません） - `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。 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 ``` ````