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GPT Responses(全モデル、完全なパラメータ)
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。組み込み画像生成ツール image_generation は現在 gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna のみに対応しており、ほかのモデルでは利用できません。画像を単独で生成する場合は、画像シリーズのモデル API も利用できます。
gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna で直接画像を生成:tools に {"type": "image_generation"} を宣言すると、モデルが会話の中で必要に応じて画像を生成します。
  • 画像モデルの選択:ツールの model フィールドで gpt-image-2(デフォルト)、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare を指定できます。quality、size、partial_images などは画像モデルの公式パラメータと同じです(xhigh / max は 2.5 シリーズのみ対応)
  • 画像の取得:画像は output 内の type が image_generation_call の項目の result フィールドに base64 で返されます。URL ではないため、ご自身で保存してください
  • 画像編集:input に input_image(公開 URL または data:image/png;base64,...)を含め、テキストで変更内容を説明してください
  • 複数ターンでの画像編集:前のターンの id を previous_response_id に指定し、希望する変更内容を説明してください
  • ストリーミング:partial_images(0~3)を設定すると、生成中にプレビューイベント response.image_generation_call.partial_image を受信できます
  • 枚数の上限:max_tool_calls を省略すると、1 回のリクエストで最大 4 枚まで生成できます。それ以上必要な場合は明示的に設定してください
  • 課金:テキストと画像生成は、それぞれ token 単位で課金されます。画像生成の token 使用量はレスポンスの tool_usage.image_gen に表示されます
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。

承認

Authorization
string
header
必須

##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:

ボディ

application/json
model
enum<string>
必須

呼び出すモデル:

利用可能なオプション:
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
例:

"gpt-6.1-sol"

input
必須

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:

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。

例:

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

instructions
string

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。

例:

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

stream
boolean
デフォルト:false

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。

例:

false

max_output_tokens
integer

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。

GPT-6 Astra / Sol / Luna と GPT-6.1 Sol の最大出力は、推論 token を含め 128,000 tokens です。

例:

2048

reasoning
object

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:

summary(推論サマリー):auto / concise / detailed。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

mode(推論モード):standard / pro。gpt-6-astra / gpt-6-sol / gpt-6-luna と gpt-5.6 ファミリーが対応。

GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

context(推論のコンテキスト範囲):auto / current_turn / all_turns。gpt-6-astra と gpt-5.6 ファミリーが対応。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

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。

GPT-6 Sol / Luna に対応:model に gpt-6-sol または gpt-6-luna を指定します。両モデルのコンテキストは 1,050,000 tokens、最大出力は推論を含め 128,000 tokens です。reasoning.effort は none、low、medium(デフォルト)、high、xhigh、max に対応します。Astra と 6.1 Sol は none 非対応です。推論とツールを併用する場合はこの API を使用してください。

text
object

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

text.verbosity — GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

tools
object[]

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:

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 組み込み画像生成ツール image_generation は現在 gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna のみに対応しており、ほかのモデルでは利用できません。画像を単独で生成する場合は、画像シリーズのモデル API も利用できます。

例:
tool_choice

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"})。

利用可能なオプション:
none,
auto,
required
max_tool_calls
integer

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(すべての組み込みツールの合計)。

注意 gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-sol / gpt-6-luna で image_generation を使用し、このパラメータを省略した場合、1 回のリクエストで生成できる画像は最大 4 枚です。それ以上必要な場合は明示的に設定してください。

例:

5

parallel_tool_calls
boolean
デフォルト:true

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。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

注意 gpt-6-astra、gpt-5.6 ファミリー、gpt-5.5 は false に設定できます。gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ではこのパラメータは効果がなく、常に true として動作します。

例:

true

previous_response_id
string

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。

例:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

store
boolean
デフォルト:true

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。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:store: false による保存の無効化は、利用可能なチャネルで未検証です。フィールドが受け付けられても、応答が保存されなかったことの証明にはなりません。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

注意 gpt-6-astra、gpt-5.6 ファミリー、gpt-5.5 は false に設定できます。gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 ではこのパラメータは効果がなく、常に true として動作します。レスポンスを保存しない場合は、保存を無効化できるモデルを選択してください。

例:

true

include
string[]

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

注意 gpt-6-astra と gpt-6.1-sol は message.output_text.logprobs に対応していません。

GPT-6:Astra と 6.1 Sol は出力 logprobs 非対応です。Sol / Luna では推論レベル none の場合のみ使用してください。他のレベルでは logprobs、top_logprobs、Responses の include 内の message.output_text.logprobs を削除してください。

例:
temperature
number

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。

GPT-6:gpt-6-astra と gpt-6.1-sol ではこのパラメータを省略してください。gpt-6-sol / gpt-6-luna では推論レベル none の場合のみ調整できます。他のレベルでは省略してください。推論レベルを省略すると none ではなく medium になります。

既存モデル:gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 は temperature: 0 をデフォルト値 1 として扱います。より決定的な出力には 0.01 などの正の値を使用してください。

必須範囲: 0 <= x <= 2
例:

1

top_p
number

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。

GPT-6:gpt-6-astra と gpt-6.1-sol ではこのパラメータを省略してください。gpt-6-sol / gpt-6-luna では推論レベル none の場合のみ調整できます。他のレベルでは省略してください。推論レベルを省略すると none ではなく medium になります。

必須範囲: 0 <= x <= 1
例:

1

top_logprobs
integer

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。

GPT-6:Astra と 6.1 Sol は出力 logprobs 非対応です。Sol / Luna では推論レベル none の場合のみ使用してください。他のレベルでは logprobs、top_logprobs、Responses の include 内の message.output_text.logprobs を削除してください。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

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。

必須範囲: 0 <= x <= 20
例:

2

frequency_penalty
number

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。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

注意 gpt-5.6 ファミリーでは調整できます。その他の既存モデルはこのパラメータに対応していません。GPT-6 Astra では調整できず、デフォルト値 0 のみを受け付け、それ以外の値を渡すと 400 が返されます。

必須範囲: -2 <= x <= 2
例:

0

presence_penalty
number

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。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

注意 gpt-5.6 ファミリーでは調整できます。その他の既存モデルはこのパラメータに対応していません。GPT-6 Astra では調整できず、デフォルト値 0 のみを受け付け、それ以外の値を渡すと 400 が返されます。

必須範囲: -2 <= x <= 2
例:

0

truncation
enum<string>
デフォルト:disabled

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)。

利用可能なオプション:
auto,
disabled
例:

"auto"

context_management
object[]

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-6-astra / gpt-6-sol / gpt-6-luna と gpt-5.6 ファミリーのみ対応しています。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。

GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

prompt_cache_key
string

キャッシュのグループキーです。GPT-6 / GPT-5.6 はルーティングを自動処理するため、その最適化にこの値は不要です。顧客やユーザーごとの再利用と課金を分けるには別々のキーを使用できます。プレフィックスを共有するリクエストではキーを固定してください。旧モデルでは安定したキーがキャッシュのルーティングに役立ちます。

例:

"app-agent-v1"

prompt_cache_retention
enum<string>

旧モデルのキャッシュ保持設定。GPT-6 / GPT-5.6 では prompt_cache_options.ttl: "30m" を使用し、新しいフィールドに 24h を指定しないでください。

利用可能なオプション:
in_memory,
24h
例:

"in_memory"

prompt
object

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": {...}}。

metadata
object

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。

例:
safety_identifier
string

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。

GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol:このパラメータの対応範囲は未確認です。基本的なリクエストでは省略してください。

以下は GPT-6 Sol / Luna と GPT-6.1 Sol を除く既存モデルの仕様です:

注意 gpt-6-astra と gpt-5.6 ファミリーのみ対応しています。その他のモデルはこのパラメータに対応していません。

例:

"user-1024"

user
string

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。

例:

"user-1024"

prompt_cache_options
object

GPT-6 / GPT-5.6 のキャッシュ設定。デフォルトは暗黙のブレークポイントです。mode: "explicit" は明示したブレークポイントのみ使用し、未指定ならキャッシュされません。

例:

レスポンス

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)

id
string

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

例:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

object
enum<string>

レスポンスタイプ

利用可能なオプション:
response
例:

"response"

status
enum<string>

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

利用可能なオプション:
completed,
incomplete,
failed
例:

"completed"

model
string

実際に使用されたモデル名

例:

"gpt-6.1-sol"

created_at
integer

作成タイムスタンプ

例:

1786705221

output
object[]

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、image_generation_call など)、そして最後に output_text の内容を含む message 項目。

incomplete_details
object

status が incomplete の場合にその理由を示します

usage
object

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。

GPT-6 は通常入力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、出力を別々に課金します。入力が 272,000 tokens を超える場合、リクエスト全体で入力とキャッシュは通常料金の 2 倍、出力は 1.5 倍になります。内蔵の画像生成は別料金です。最新料金をご確認ください。

tool_usage
object

組み込みツールの使用量。image_generation を使用する場合、image_gen は画像生成で消費した token を示します。usage とは別に集計され、token 単位で別途課金されます

metadata
object

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