/v1/chat/completions分清图片消息与文档输入，使用明确的 PDF、音频和视频工作流。
Chat 的 image_url 用于图片，不能仅把链接换为 PDF 就成为文档接口。兼容层能处理的文件内容形态与客户端不同；本目录推荐原生媒体输入，避免文件类型被误判或专用配置丢失。
PDF 文档 · 音频理解 · 视频理解 使用 inlineData.mimeType 与实际文件 Base64。图片可继续使用 Chat 识图。
去掉旧 gemini-2.5-flash-all 等未说明的自定义后缀，选择模型列表内的准确 ID。把 messages 改为 contents，image_url 改为正确 MIME 的 inlineData，响应从 choices 改读 candidates。保留每轮完整 model content。
不要从其他账号复制 file_id 或厂商临时上传 URI。本站本目录不提供 Files 上传操作；大文件先压缩或切分，再使用内联示例。
/v1/chat/completionsBodyobjectmodelstring必填要使用的模型的 ID。有关哪些模型可与聊天 API 一起使用的详细信息,请参阅模型端点兼容性表。
messagesarray<object>必填至今为止对话所包含的消息列表。Python 代码示例。
元素objectrolestringcontentstringtemperatureinteger使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。 我们通常建议改变这个或`top_p`但不是两者。
top_pinteger一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。 我们通常建议改变这个或`temperature`但不是两者。
ninteger默认为 1 为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。
streamboolean默认为 false 如果设置,则像在 ChatGPT 中一样会发送部分消息增量。标记将以仅数据的服务器发送事件的形式发送,这些事件在可用时,并在 data: [DONE] 消息终止流。Python 代码示例。
stopstring默认为 null 最多 4 个序列,API 将停止进一步生成标记。
max_tokensinteger默认为 inf 在聊天补全中生成的最大标记数。 输入标记和生成标记的总长度受模型的上下文长度限制。计算标记的 Python 代码示例。
presence_penaltynumber-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。 [查看有关频率和存在惩罚的更多信息。](https://platform.openai.com/docs/api-reference/parameter-details)
frequency_penaltynumber默认为 0 -2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据文本目前的存在频率惩罚新标记,降低模型重复相同行的可能性。 有关频率和存在惩罚的更多信息。
logit_biasnull修改指定标记出现在补全中的可能性。 接受一个 JSON 对象,该对象将标记(由标记器指定的标记 ID)映射到相关的偏差值(-100 到 100)。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到模型生成的 logit 中。确切效果因模型而异,但-1 和 1 之间的值应减少或增加相关标记的选择可能性;如-100 或 100 这样的值应导致相关标记的禁用或独占选择。
userstring代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。[了解更多](https://platform.openai.com/docs/guides/safety-best-practices/end-user-ids)。
response_formatobject指定模型必须输出的格式的对象。 将 { "type": "json_object" } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。 重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason="length",则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。 显示属性
seeninteger此功能处于测试阶段。如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数进行重复请求应返回相同的结果。不能保证确定性,您应该参考 system_fingerprint 响应参数来监控后端的更改。
toolsarray<string>必填模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。
元素stringtool_choiceobject必填控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 强制模型调用该函数。 如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。 显示可能的类型
| 参数 | 位置 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|---|
Content-Type | Header | string | 是 | - | application/json |
Accept | Header | string | 是 | - | application/json |
Authorization | Header | string | 是 | 必填。使用青云TOP API 的 API Key，保留 Bearer 后的空格。 | Bearer YOUR_API_KEY |
200响应 200objectidstring必填objectstring必填createdinteger必填choicesarray<object>必填元素objectindexintegermessageobjectrolestring必填contentstring必填finish_reasonstringusageobject必填prompt_tokensinteger必填completion_tokensinteger必填total_tokensinteger必填