API-Spezifikation

Senden Sie eine erste Anfrage, wählen Sie ein Modell aus dem Katalog und speichern Sie eine Anfragekennung für die Diagnose.

Senden Sie einen API-Schlüssel in einem Bearer-Header und halten Sie Produktionszugangsdaten von Entwicklungszugangsdaten getrennt.

Verwenden Sie unterschiedliche Basis-URLs für OpenAI-kompatible Clients und Messages-Clients: Sie zielen auf dieselbe Spezifikation ab, setzen Pfade jedoch unterschiedlich zusammen.

Konfigurieren Sie einen Client mit einem Schlüssel, einem Modell und einer Basis-URL, die seinem Protokoll entspricht; bewahren Sie das Geheimnis in der Umgebung auf.

Kurze praktische Antworten zu Schlüsseln, Basis-URLs, Modellen, Kosten und Integrationsdiagnose.

Erstellen Sie die Modellauswahl aus Katalogdaten statt aus einer fest codierten Liste in Ihrer Anwendung.

Trennen Sie Schlüssel, Eigentümer, Budgets und Nutzungsverläufe nach Anwendungen und Arbeitsbereichen.

Behandeln Sie Grenzwerte für Schlüssel, Organisation, Modell und Routing als Teil des Benutzerarbeitsablaufs.

Verknüpfen Sie Antwortmetadaten und Ihre eigenen Anfrageprotokolle mit tatsächlichen Benutzeraktionen.

Minimieren Sie übertragene Daten, trennen Sie eine Endbenutzerkennung vom Inhalt und steuern Sie die Aufbewahrung in Ihrem Produkt.

Erstellen Sie Unterhaltungen über mehrere Gesprächsrunden im vertrauten messages-Format und wählen Sie für jede Anfrage ein Modell aus.

Verwenden Sie für Unterhaltungen das Messages-Format mit einer Systemanweisung auf oberster Ebene und einer ausdrücklichen Ausgabebegrenzung.

Verwenden Sie ein Eingabeobjekt, wenn Ihre Anwendung davon profitiert, Ausgabeelemente und Aktionen in einem einzigen Datenmodell zu verarbeiten.

Empfangen Sie Token und strukturierte Deltas über SSE, ohne auf die vollständige Antwort zu warten.

Beschreiben Sie Funktionen mit JSON Schema, führen Sie den Aufruf in Ihrer Anwendung aus und geben Sie das Ergebnis an die Unterhaltung zurück.

Fordern Sie ein JSON-Objekt oder ein JSON Schema an, wenn Software statt einer Person die Antwort verarbeitet.

Legen Sie den Reasoning-Aufwand pro Anfrage nur für Modelle fest, die diese Funktion angeben.

Drücken Sie Ausführungsanforderungen in den Anbieterpräferenzen aus und speichern Sie das tatsächliche Ergebnis zur Beobachtbarkeit.

Trennen Sie wiederkehrenden Kontext, damit ein Client kompatibles Caching nutzen kann, sofern das gewählte Modell dies unterstützt.

Rufen Sie aktuelle Quellen über eine vom Client ausgeführte Funktion `web_search` ab und halten Sie Links vom generierten Text getrennt.

Laden Sie eine Datei über einen eigenen Vorgang hoch, speichern Sie ihre ID und übergeben Sie in einer späteren kompatiblen Anfrage einen Verweis.

Erstellen Sie Bilder über eine Route und wählen Sie Parameter aus den Funktionen des gewählten Modells aus.

Starten Sie die Videogenerierung als asynchronen Auftrag, speichern Sie die Auftrags-ID und halten Sie Erstellung und Abruf des Ergebnisses getrennt.

Verwenden Sie getrennte Vorgänge für Sprachsynthese, Transkription und Audioeingabe in ein Modell.

Wandeln Sie Text oder unterstützte Eingaben in Vektoren für Suche, Clustering und Empfehlungen um.

Ordnen Sie eine kleine Kandidatengruppe gegenüber einer Abfrage neu an, um die Präzision des endgültigen Abrufs zu erhöhen.

Verarbeiten Sie unabhängige Vorgänge in kontrollierten Gruppen, wenn der Arbeitsablauf eine asynchrone Bereitstellung zulässt.

Verbinden Sie einen KI-Client über eine in den Kontoeinstellungen ausgegebene Verbindungs-URL mit zulässigen Tools, Ressourcen und Prompts.

Richten Sie die Verarbeitung am HTTP-Status, einem strukturierten Fehlertext und der Anfrage-ID aus, nicht am Nachrichtentext.