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/chat/completions

チャット会話に対するモデルの応答を作成します。インタラクティブなAIアプリケーションの主要なエンドポイントです。

POST
/v1/chat/completions

指定されたチャット会話に対するモデルの応答を作成します。

リクエストボディ

model使用するモデルのID（必須）
messages会話を構成するメッセージのリスト（必須）
temperatureサンプリング温度 0-2（デフォルト: 1）。高いほどランダム
max_tokens生成する最大トークン数
streamサーバー送信イベントでストリーミング（デフォルト: false）
top_p核サンプリングしきい値 0-1（temperatureの代替）
toolsモデルが呼び出せるツール（関数）のリスト
tool_choiceツール使用の制御: 'auto'、'none'、または特定のツール
reasoning思考（推論）の制御。{"effort": "low"} で強度、{"max_tokens": 2000} で思考トークンの上限、{"enabled": false} でオフ。対応モデルと既定値は 思考（推論）の制御を参照
Request Body
{
  "model": "your-model",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000,
  "reasoning": {"effort": "low"},
  "stream": false
}

レスポンス

選択肢、使用量メトリクス、終了理由を含むチャット補完オブジェクトを返します。

Response
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677858242,
  "model": "your-model",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 32,
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}

推論モデルでは、思考の本文が message.reasoning_content（ストリーミングでは delta.reasoning_content）に入り、そのトークン数が usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens に出ます。思考トークンは completion_tokens に含まれ、出力単価で課金されます。