GPT Responses (tous modèles, paramètres complets)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "input": "Explique l’intrication quantique en une phrase."
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "input": "Explique l’intrication quantique en une phrase."
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({model: 'gpt-6.1-sol', input: 'Explique l’intrication quantique en une phrase.'})
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/responses",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-6.1-sol',
    'input' => 'Explique l’intrication quantique en une phrase.'
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/responses")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "web_search_call",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ],
      "encrypted_content": "<string>",
      "result": "<string>"
    }
  ],
  "incomplete_details": {},
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  },
  "tool_usage": {
    "image_gen": {
      "input_tokens": 74,
      "input_tokens_details": {},
      "output_tokens": 196,
      "output_tokens_details": {},
      "total_tokens": 270
    }
  },
  "metadata": {}
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and 'disabled'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "truncation"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

Responses API

API tous modèles GPT - Référence complète Responses

API Responses compatible OpenAI pour les modèles de texte de la série GPT ; le modèle précis est choisi via model (toutes les valeurs possibles figurent dans le tableau comparatif du paramètre model)
Toute la série est composée de modèles de raisonnement ; la profondeur se contrôle via reasoning.effort et les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie
Le cache de prompts s’applique automatiquement : les tokens d’entrée servis depuis le cache sont facturés au tarif de cache, plus bas
Prend en charge les modes synchrone et streaming (SSE)
Outils côté serveur : web_search (recherche web), code_interpreter (exécution de code), file_search (recherche documentaire)
Outil intégré de génération d’images : image_generation (gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna uniquement), pour générer ou modifier des images directement dans une conversation
Les outils function ordinaires (appels de fonctions côté client) sont également pris en charge
Les conversations à plusieurs tours peuvent être enchaînées avec previous_response_id
Remarque Le périmètre de prise en charge de certains paramètres varie selon le modèle ; voir les notes de chaque paramètre ci-dessous

POST

responses

GPT Responses (tous modèles, paramètres complets)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "input": "Explique l’intrication quantique en une phrase."
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "input": "Explique l’intrication quantique en une phrase."
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({model: 'gpt-6.1-sol', input: 'Explique l’intrication quantique en une phrase.'})
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/responses",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-6.1-sol',
    'input' => 'Explique l’intrication quantique en une phrase.'
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/responses")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"input\": \"Explique l’intrication quantique en une phrase.\"\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "web_search_call",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ],
      "encrypted_content": "<string>",
      "result": "<string>"
    }
  ],
  "incomplete_details": {},
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  },
  "tool_usage": {
    "image_gen": {
      "input_tokens": 74,
      "input_tokens_details": {},
      "output_tokens": 196,
      "output_tokens_details": {},
      "total_tokens": 270
    }
  },
  "metadata": {}
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid value: '__bogus__'. Supported values are: 'auto' and 'disabled'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "truncation"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

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 (web_search, code_interpreter, file_search, mcp) s’exécutent sur le serveur : le client n’a pas besoin d’en retransmettre les résultats, et ils ne sont proposés que sur cette API. Le point de terminaison Chat Completions ne prend en charge que les appels d’outils function ordinaires.

Remarque Cette API ne prend en charge que les modes synchrone et streaming : le mode asynchrone en arrière-plan background: true n’est pas pris en charge, et aucun point de terminaison ne permet de consulter, d’annuler ou de supprimer une réponse par son ID. Pour les générations longues, utilisez stream: true afin de maintenir la connexion ouverte.L’outil intégré image_generation est actuellement pris en charge uniquement par gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna et n’est pas disponible sur les autres modèles ; pour générer des images indépendamment, vous pouvez aussi utiliser les API des modèles de la série image.

Générer des images directement avec gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna : déclarez {"type": "image_generation"} dans tools ; le modèle générera des images selon les besoins de la conversation.

Choisir un modèle d’image : utilisez le champ model de l’outil pour sélectionner gpt-image-2 (par défaut), gpt-image-2.5-sunburst ou gpt-image-2.5-flare ; quality, size, partial_images et les autres paramètres suivent les paramètres officiels du modèle d’image (xhigh / max sont disponibles uniquement pour la série 2.5)
Récupérer l’image : les images sont renvoyées en base64 dans le champ result d’un élément de output dont le type est image_generation_call ; il ne s’agit pas d’une URL, enregistrez l’image vous-même
Modifier une image : ajoutez un input_image dans input (une URL publique ou data:image/png;base64,...) et décrivez les modifications souhaitées dans le texte
Modification sur plusieurs tours : transmettez l’id du tour précédent comme previous_response_id et décrivez les modifications souhaitées
Streaming : définissez partial_images (0–3) pour recevoir des événements d’aperçu response.image_generation_call.partial_image pendant la génération
Limite d’images : si max_tool_calls est omis, une requête peut générer jusqu’à 4 images ; définissez-le explicitement si vous en souhaitez davantage
Facturation : le texte et la génération d’images sont facturés séparément au token ; l’utilisation des tokens pour la génération d’images figure dans tool_usage.image_gen dans la réponse

{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "input": "Peins un chat roux assis près d’une fenêtre dans un style aquarelle",
  "tools": [{"type": "image_generation", "model": "gpt-image-2", "quality": "low", "size": "1024x1024"}]
}

Conversations à plusieurs tours : transmettez l’id retourné au tour précédent comme previous_response_id du tour suivant pour poursuivre le contexte. Les réponses ont une durée de conservation ; une fois expirée, cet ID n’est plus valide et la requête est traitée comme une nouvelle conversation. Pour les scénarios exigeant une grande exactitude du contexte, il est recommandé de gérer vous-même l’historique complet de input.

Autorisations

Authorization

string

header

requis

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

Obtenir une clé API :

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

Ajouter à l'en-tête de requête :

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Corps

application/json

model

enum<string>

requis

Modèle à appeler :

ID du modèle	Fenêtre de contexte	Positionnement
`gpt-6.1-sol`	1,050,000	Nouvelle version de Sol : performances proches d’Astra pour un coût moindre (recommandé)
`gpt-6-astra`	1 050 000	Raisonnement phare pour les tâches de bout en bout exigeantes, avec prise en charge de l’outil intégré `image_generation`
`gpt-6-sol`	1,050,000	Programmation complexe et workflows agentiques
`gpt-6-luna`	1,050,000	Classification et extraction à grand volume et à coût réduit
`gpt-5.6-sol`	1 050 000	Famille GPT-5.6, raisonnement de pointe
`gpt-5.6-terra`	1 050 000	Famille GPT-5.6, production équilibrée
`gpt-5.6-luna`	1 050 000	Famille GPT-5.6, débit élevé et maîtrise des coûts
`gpt-5.5`	400 000	Modèle de raisonnement polyvalent
`gpt-5.4`	128 000	Modèle de raisonnement polyvalent
`gpt-5.2`	400 000	Modèle de raisonnement polyvalent
`gpt-5.1`	400 000	Modèle de raisonnement polyvalent

Options disponibles:

gpt-6.1-sol,

gpt-6-astra,

gpt-6-sol,

gpt-6-luna,

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-6.1-sol"

input

requis

Entrée du modèle : une simple chaîne de caractères, ou un tableau d'éléments d'entrée.

Le content d'un élément d'entrée prend en charge deux types de blocs : input_text (texte) et input_image (image) :

"input": [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      { "type": "input_text", "text": "Que voit-on sur cette image ?" },
      {
        "type": "input_image",
        "image_url": "https://example.com/photo.png",
        "detail": "auto"
      }
    ]
  }
]

Image

Transmettez dans image_url l'URL publique de l'image
image_url doit être une chaîne de caractères ; l'écrire sous la forme { "url": "..." } retourne 400
detail est au même niveau qu'image_url (et non imbriqué dedans) : auto (par défaut) / low / high / original
L'image doit pouvoir être téléchargée, sinon 400 est retourné

Résultats d'outils

Le tableau peut aussi contenir des éléments de résultat d'outils du tour précédent, comme function_call_output

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

Exemple:

"Search for AI news from the past week and summarize it in three sentences."

instructions

string

Instructions au niveau système, équivalentes à insérer un message système tout au début de input. Lors de la poursuite d'une conversation avec previous_response_id, ce paramètre n'est pas hérité du tour précédent et doit être transmis à chaque tour.

Exemple:

"You are a concise assistant. Answer in no more than three sentences."

stream

boolean

défaut:false

Indique s'il faut renvoyer une réponse en streaming (événements SSE, se terminant par response.completed). Par défaut false.

Exemple:

false

max_output_tokens

integer

Nombre maximal de tokens à générer (tokens de raisonnement inclus). Lorsque la limite est atteinte, status vaut incomplete.

GPT-6 Astra / Sol / Luna et GPT-6.1 Sol acceptent au maximum 128 000 tokens de sortie, raisonnement compris.

Exemple:

2048

reasoning

object

Contrôle du raisonnement.

Les valeurs possibles d'effort (profondeur de raisonnement) varient selon le modèle :

Modèle	Valeurs possibles
`gpt-6-astra` / `gpt-6.1-sol`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`
`gpt-6-sol` / `gpt-6-luna`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`
`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 (résumé du raisonnement) : auto / concise / detailed.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

mode (mode de raisonnement) : standard / pro, pris en charge par gpt-6-astra / gpt-6-sol / gpt-6-luna et la famille gpt-5.6.

GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

context (portée du contexte de raisonnement) : auto / current_turn / all_turns, pris en charge par gpt-6-astra et la famille gpt-5.6.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

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

GPT-6 Sol / Luna sont disponibles : définissez model sur gpt-6-sol ou gpt-6-luna. Les deux offrent un contexte de 1 050 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens, raisonnement compris. reasoning.effort accepte none, low, medium (par défaut), high, xhigh et max ; Astra et 6.1 Sol ne prennent pas en charge none. Utilisez cet endpoint pour raisonner avec des outils.

Show child attributes

text

object

Contrôle du texte de sortie :

format : {"type": "text"} (par défaut), {"type": "json_object"}, ou {"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...}, "strict": true} pour des résultats structurés
verbosity : low / medium / high, contrôle le niveau de détail de la réponse

text.verbosity — GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

Show child attributes

tools

object[]

Déclaration des outils. Les outils côté serveur s'exécutent sur le serveur : le client n'a pas besoin d'en retransmettre les résultats :

Type d'outil	Capacité
`web_search`	Effectue une recherche web et consulte des pages (alias `web_search_preview`)
`code_interpreter`	Exécute du code dans un bac à sable, nécessite `"container": {"type": "auto"}`
`file_search`	Interroge un magasin vectoriel déjà créé, nécessite `vector_store_ids`
`mcp`	Se connecte à un service MCP distant, nécessite `server_label` et `server_url`
`image_generation`	Génère ou modifie des images dans une conversation et les renvoie en base64 (`gpt-6-astra` / `gpt-6.1-sol` / `gpt-6-sol` / `gpt-6-luna` uniquement)

Les outils function ordinaires (appels de fonctions côté client) sont également pris en charge.

Remarque L’outil intégré image_generation est actuellement pris en charge uniquement par gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna et n’est pas disponible sur les autres modèles ; pour générer des images indépendamment, vous pouvez aussi utiliser les API des modèles de la série image.

Show child attributes

Exemple:

[{ "type": "web_search" }]

tool_choice

Contrôle la sélection de l'outil : "auto" (par défaut) / "none" / "required", ou un objet imposant un outil précis, par ex. {"type": "web_search"}.

Options disponibles:

none,

auto,

required

max_tool_calls

integer

Limite du nombre total d’appels d’outils autorisés dans cette réponse (tous les outils intégrés confondus).

Remarque Lorsque gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna utilise image_generation et que ce paramètre est omis, une requête peut générer jusqu’à 4 images ; définissez-le explicitement si vous en souhaitez davantage.

Exemple:

5

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.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Remarque gpt-6-astra, la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 acceptent la valeur false ; sur gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1, ce paramètre est sans effet et se comporte toujours comme true.

Exemple:

true

previous_response_id

string

L'id de la réponse précédente, utilisé pour enchaîner les tours de conversation sans retransmettre l'historique.

Remarque Doit être utilisé avec store: true (valeur par défaut). Les réponses ont une durée de conservation ; une fois expirée, cet ID n'est plus valide et la requête est traitée comme une nouvelle conversation, sans héritage du contexte. Pour les scénarios exigeant une grande exactitude du contexte, il est recommandé de gérer vous-même l'historique complet de input.

Exemple:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

store

boolean

défaut:true

Indique si cette réponse est conservée côté serveur ; seules les réponses conservées peuvent être référencées par previous_response_id. Valeur par défaut true.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la désactivation de la conservation avec store: false n’a pas été vérifiée sur les canaux disponibles. L’acceptation du champ ne prouve pas que la réponse n’a pas été conservée.

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Remarque gpt-6-astra, la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 acceptent la valeur false ; sur gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1, ce paramètre est sans effet et se comporte toujours comme true. Si vous ne souhaitez pas stocker les réponses, choisissez un modèle permettant de désactiver le stockage.

Exemple:

true

include

string[]

Contenus supplémentaires à retourner dans la réponse. Valeurs possibles :

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

Remarque message.output_text.logprobs n'est pas pris en charge par gpt-6-astra ni par gpt-6.1-sol.

GPT-6 : Astra et 6.1 Sol ne prennent pas en charge les logprobs de sortie. Sol / Luna les permettent uniquement avec un effort none. Aux autres niveaux, retirez logprobs, top_logprobs et message.output_text.logprobs de include dans Responses.

Exemple:

["reasoning.encrypted_content"]

temperature

number

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

GPT-6 : omettez ce paramètre avec gpt-6-astra et gpt-6.1-sol. Avec gpt-6-sol / gpt-6-luna, il est réglable uniquement avec un effort none ; omettez-le aux autres niveaux. Sans effort explicite, la valeur est medium, pas none.

Modèles existants : gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 traitent temperature: 0 comme la valeur par défaut 1 ; utilisez une valeur positive telle que 0.01 pour une sortie plus déterministe.

Plage requise: 0 <= x <= 2

Exemple:

1

top_p

number

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

Plage requise: 0 <= x <= 1

Exemple:

1

top_logprobs

integer

Nombre de tokens candidats retournés à chaque position, valeurs de 0 à 20 ; doit être utilisé avec include: ["message.output_text.logprobs"].

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Remarque Pris en charge uniquement par la famille gpt-5.6 et gpt-5.5 ; les autres modèles ne prennent pas en charge ce paramètre.

Plage requise: 0 <= x <= 20

Exemple:

2

frequency_penalty

number

Pénalité de fréquence, valeurs de -2 à 2, réduit la probabilité de contenus répétitifs.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Remarque Réglable sur la famille gpt-5.6 ; les autres modèles existants ne prennent pas en charge ce paramètre. GPT-6 Astra ne permet aucun réglage et n'accepte que la valeur par défaut 0 ; toute autre valeur retourne 400.

Plage requise: -2 <= x <= 2

Exemple:

0

presence_penalty

number

Pénalité de présence, valeurs de -2 à 2, encourage le modèle à aborder de nouveaux sujets.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Plage requise: -2 <= x <= 2

Exemple:

0

truncation

enum<string>

défaut:disabled

Traitement du contexte qui dépasse la fenêtre : disabled (par défaut, retourne directement une erreur) ou auto (tronque automatiquement la partie centrale).

Options disponibles:

auto,

disabled

Exemple:

"auto"

context_management

object[]

Configuration de compactage automatique des longues conversations, par exemple [{"type": "compaction", "compact_threshold": 100000}] : lorsque le contexte dépasse le seuil, l'historique est compacté automatiquement.

Remarque Pris en charge uniquement par gpt-6-astra / gpt-6-sol / gpt-6-luna et la famille gpt-5.6 ; les autres modèles ne prennent pas en charge ce paramètre.

GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

prompt_cache_key

string

Clé de regroupement du cache. GPT-6 / GPT-5.6 gèrent automatiquement le routage ; ce champ n’est pas nécessaire pour l’optimiser. Des clés distinctes séparent la réutilisation et la comptabilisation par client ou utilisateur. Gardez une clé stable pour les requêtes partageant un préfixe réutilisable. Pour les modèles antérieurs, elle peut faciliter le routage du cache.

Exemple:

"app-agent-v1"

prompt_cache_retention

enum<string>

Rétention du cache des anciens modèles. Pour GPT-6 / GPT-5.6, utilisez prompt_cache_options.ttl: "30m" ; pas de 24h dans ce nouveau champ.

Options disponibles:

in_memory,

24h

Exemple:

"in_memory"

prompt

object

Référence un modèle de prompt déjà créé, sous la forme {"id": "pmpt_xxx", "version": "1", "variables": {...}}.

Show child attributes

metadata

object

Paires clé-valeur personnalisées retournées telles quelles avec la réponse, pratiques pour le marquage côté métier. Les clés et les valeurs sont des chaînes de caractères.

Exemple:

{ "trace_id": "abc-123" }

safety_identifier

string

Identifiant stable de l'utilisateur final, utilisé pour le suivi des abus.

GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol : la prise en charge de ce paramètre reste à confirmer ; omettez-le dans les requêtes de base.

Les règles suivantes pour les modèles existants excluent GPT-6 Sol / Luna et GPT-6.1 Sol :

Remarque Pris en charge uniquement par gpt-6-astra et la famille gpt-5.6 ; les autres modèles ne prennent pas en charge ce paramètre.

Exemple:

"user-1024"

user

string

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

Exemple:

"user-1024"

prompt_cache_options

object

Options de cache pour GPT-6 et GPT-5.6. Les points implicites sont utilisés par défaut. mode: "explicit" utilise uniquement les points explicites ; sans point, aucune mise en cache.

Show child attributes

Exemple:

{ "ttl": "30m", "mode": "implicit" }

Réponse

Réponse générée avec succès (objet JSON, ou flux d'événements SSE se terminant par response.completed lorsque stream=true)

string

Identifiant unique de cette réponse, utilisable comme previous_response_id au tour suivant

Exemple:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

object

enum<string>

Type de réponse

Options disponibles:

response

Exemple:

"response"

status

enum<string>

Statut de la réponse : completed pour une fin normale, incomplete lorsque la génération s'est arrêtée avant terme, par exemple en atteignant max_output_tokens, failed en cas d'échec de la génération

Options disponibles:

completed,

incomplete,

failed

Exemple:

"completed"

model

string

Nom du modèle réellement utilisé

Exemple:

"gpt-6.1-sol"

created_at

integer

Horodatage de création

Exemple:

1786705221

output

object[]

Éléments de sortie classés dans l’ordre de génération : l’élément reasoning (résumé du raisonnement / contenu de raisonnement chiffré), les éléments d’appel d’outils (comme web_search_call, code_interpreter_call et image_generation_call), puis enfin l’élément message contenant le contenu output_text.

Show child attributes

incomplete_details

object

Explique la raison lorsque status vaut incomplete

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.

GPT-6 facture séparément les entrées hors cache, les lectures et écritures du cache et les sorties. Au-delà de 272 000 tokens en entrée, toute la requête est facturée à 2× les tarifs des entrées et du cache et à 1,5× le tarif des sorties. La génération d’images intégrée est facturée séparément. Voir les tarifs actuels.

Show child attributes

tool_usage

object

Utilisation des outils intégrés. Avec image_generation, image_gen indique les tokens consommés par la génération d’images, comptabilisés séparément de usage et facturés séparément au token

Show child attributes

metadata

object

Paires clé-valeur personnalisées transmises dans la requête, retournées telles quelles

Série Image

Série Vidéo

Série Audio

Série Texte

Gestion du compte

Gestion des tâches

Gestion des fichiers

API tous modèles GPT - Référence complète Responses

Autorisations

Corps

Réponse