聊天生成
https://api.tokencube.net/v2/llm/chat/completions专为对话设计,支持多轮上下文、角色区分,更贴近聊天的自然交互,适用于日常聊天/问答、多轮任务协作、个性化服务等场景。
当前展示通用接口文档,各模型支持的参数存在差异。请在顶部切换模型,或直接点击下方模型标签,查看专属文档。
请求参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
Authorizationstring | 鉴权令牌,格式为 Bearer ${AIGATEWAY_TOKEN} |
Content-Typestring | 内容类型,固定为 application/json |
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
modelstring | 模型名称,根据AI网关配置,可不传 |
messagesarray | 对话的内容。元素为消息对象,含role和content。纯文本输入示例:"messages": [{"role": "system", "content": "你是一个产品咨询助手。"}, {"role": "user", "content": "请介绍下example的ECA边缘应用产品?"}];图片url输入示例:"messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "请解答图片中的题目"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/my-image.jpg"}}]}];图片base64输入示例:"messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "请解答图片中的题目"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABAAAAAQ...."}}]}] |
rolestring | 消息发送者角色 |
contentobject | 消息内容。当为字符串时,直接携带消息内容;当为数组时,元素为对象,包含type(枚举text/image_url,必填)、text(字符串,type为text时必填)、image_url(对象,type为image_url时必填,含url字段:图片URL或Base64编码,Base64格式为 data:image/{IMAGE_FORMAT};base64,{IMAGE_BASE64},IMAGE_FORMAT为jpeg/png等图片格式) |
streamboolean | 是否流式输出 |
max_tokensinteger | 最大token数量 |
temperaturenumber | 采样温度。较高数值输出更随机,较低数值输出更集中和确定 |
top_pnumber | 影响输出文本的多样性。取值越大则生成文本的多样性越强 |
toolsarray | 包含一个或多个工具对象的数组,供模型在Function Calling中调用。设置tools且模型判断需要调用工具时,响应会通过tool_calls返回工具信息。工具调用示例:"tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather", "description": "Get the current weather in a given location", "parameters": {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string", "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}}, "required": ["location"]}}}] |
typestring | 工具类型 |
functionobject | 函数定义 |
namestring | 函数名称 |
descriptionstring | 函数描述 |
parametersobject | 函数参数JSON Schema |
typestring | |
propertiesobject | |
requiredarray | |
reasoning_effortstring | 模型思考等级。支持的模型有OpenAI的o系列(不支持指定为none)、阿里云qwen3、百度ernie-4.5、Anthropic的claude系列(不支持none)及谷歌的gemini系列。与eca_thinking_config参数一起使用时eca_thinking_config优先生效 |
eca_thinking_configobject | 指定思考长度,claude系列与gemini 2.5系列支持,gemini 3系列建议使用reasoning_effort。JSON 示例:"eca_thinking_config": {"type": "enabled", "budget_tokens": 128} |
typestring | 是否在回答中返回思考内容,仅claude系列支持adaptive |
budget_tokensinteger | 指定thinking的tokens数量,type=enabled时生效 |
response_formatobject | 返回内容的格式,仅OpenAI(从gpt-4o开始)与Google Gemini系列的模型支持。{"type":"text"}输出文字回复;{"type":"json_schema","json_schema":{...}}输出指定格式的JSON字符串,构造方式见 https://json-schema.org/docs |
typestring | text=输出文字;json_schema=输出指定格式JSON |
json_schemaobject | 结构化输出schema |
namestring | |
schemaobject | |
strictboolean | |
eca_enable_searchboolean | 是否开启联网搜索 |
eca_ragobject | RAG参数。RAG示例:"eca_rag": {"knowledge_id": "xxx"} |
knowledge_idstring | 知识库的ID,必填 |
eca_context_managementobject | 上下文管理配置,包含工具调用结果清理策略。上下文管理配置参数示例:"eca_context_management": {"edits": [{"type": "clear_tool_uses_20250919", "trigger": {"type": "input_tokens", "value": 100000}, "keep": {"type": "tool_uses", "value": 3}, "clear_tool_inputs": false}]} |
editsarray | 上下文编辑策略列表 |
typestring | 编辑策略类型(工具调用结果清理策略) |
triggerobject | 触发清理策略的条件 |
typestring | 触发类型:input_tokens=输入token数;tool_uses=工具调用次数 |
valuenumber | 触发阈值,正整数 |
keepobject | 清理后保留的最近工具调用/结果对的数量 |
typestring | |
valuenumber | 保留数量,正整数 |
clear_tool_inputsboolean | 是否在清理工具结果时同时清理工具调用参数 |
eca_image_configobject | 图片生成参数,仅gemini-3.1-flash-image-preview、gemini-3-pro-image-preview、gemini-2.5-flash-image支持。示例:"eca_image_config": {"aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K"} |
aspect_ratiostring | 生成图片宽高比 |
image_sizestring | 生成图片分辨率,仅gemini-3.1-flash-image-preview、gemini-3.0-pro-image-preview支持 |
modalitiesarray | 模型生成的输出类型,一个模型可能支持多种类型组合,仅openai与gemini系列支持该参数。text=返回文本;image=返回图片(仅gemini系列支持);audio=返回音频(仅openai系列支持)。示例:"modalities": ["text", "image"] |
请求示例
curl -v 'https://${base_url}/v2/llm/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer ***" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-r1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is 1+1?"
}
]
}'响应参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
idstring | 此次响应的唯一标识符,用于追踪和识别特定的响应 |
modelstring | 实际处理本次请求的模型名称 |
objectstring | 响应的对象类型,chat.completion表明是聊天完成后的响应 |
createdinteger | 响应生成的时间戳,从Unix纪元(1970-01-01 00:00:00 UTC)到响应生成时刻所经过的秒数 |
choicesarray | 候选回复数组,含 index/message/finish_reason |
indexinteger | 当前选择在choices数组中的索引位置,一般从0开始 |
messageobject | 包含模型回复消息的相关信息 |
rolestring | 消息发送者角色,assistant表示是模型(助手)的回复 |
contentstring | 模型生成的具体回复内容,生图请求返回图片url或图片的base64编码,Base64格式为 data:image/${IMAGE_FORMAT};base64,${IMAGE_BASE64} |
reasoning_contentstring | 思考内容 |
tool_callsarray | 工具调用列表 |
idstring | |
typestring | |
functionobject | |
namestring | 工具函数名 |
argumentsstring | 工具调用参数JSON字符串 |
finish_reasonstring | 停止原因。stop=模型自然停止或遇到stop序列;length=输出达到上下文长度或max_tokens限制;content_filter=内容触发过滤策略被过滤;insufficient_system_resource=系统推理资源不足被打断;tool_calls=模型判断需调用工具 |
usageobject | 此次请求和响应所使用的token数量统计信息 |
prompt_tokensinteger | 请求中使用token数,即用户输入内容占用token数 |
completion_tokensinteger | 模型响应使用token数,即模型回复内容占用token数 |
total_tokensinteger | 请求和响应总共使用token数,等于prompt_tokens与completion_tokens之和 |
prompt_tokens_detailsobject | 请求token详细分类 |
completion_tokens_detailsobject | 响应token详细分类 |
响应示例
{
"id": "chatcmpl-8g199l9xsC4fPyEYpLywUtI2pQOl7",
"model": "gpt-4o",
"object": "chat.completion",
"created": 1705024875,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "China example Company is ..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 14,
"completion_tokens": 100,
"total_tokens": 114
}
}状态码
| 描述(message) | HTTP状态码 |
|---|---|
| 请求成功 | 200 |
| 访问被拒绝,拒绝原因见响应主体。 可能的原因有:缺少Authorization请求头,token错误等。 | 401 |
| 访问被拒绝,拒绝原因见响应主体。 可能的原因有:请求主体格式错误、请求主体缺少用户问题等。 | 403 |
| 服务器内部错误,原因见响应主体 | 500 |