API仕様

最初のリクエストを送信し、カタログからモデルを選択して、診断用のリクエスト識別子を保持します。

APIキーをBearerヘッダーで送信し、本番用認証情報を開発用認証情報と分離します。

OpenAI形式とMessagesのクライアントでは異なるベースURLを使用します。同じ仕様を対象にしていますが、パスの組み立て方が異なります。

キー、モデル、およびクライアントのプロトコルに合ったベースURLでクライアントを設定し、秘密情報は環境内に保持します。

キー、ベースURL、モデル、コスト、連携診断に関する簡潔で実用的な回答。

モデル選択は、アプリケーション内のハードコードされた一覧ではなく、カタログデータから構築します。

アプリケーションやワークスペースごとに、キー、所有者、予算、利用記録を分けます。

キー、組織、モデル、ルーティングの各上限をユーザーワークフローの一部として扱います。

応答メタデータと自社のリクエストログを、実際のユーザー操作に結び付けます。

送信データを最小限にし、エンドユーザー識別子をコンテンツから分離して、製品内の保持期間を管理します。

一般的なmessages形式で複数ターンの会話を作成し、リクエストごとにモデルを選択します。

トップレベルのシステム指示と明示的な出力上限を持つ会話にはMessages形式を使用します。

アプリケーションで出力項目と操作を一つのデータモデルとして扱う利点がある場合は、一つのinputオブジェクトを使用します。

完全な応答を待たずに、SSEでトークンと構造化された差分を受信します。

JSON Schemaで関数を記述し、アプリケーション内で呼び出しを実行して、結果を会話に返します。

人ではなくソフトウェアが応答を利用する場合は、JSONオブジェクトまたはJSON Schemaを要求します。

機能の対応を明示するモデルに対してのみ、リクエストごとに推論強度を設定します。

provider設定で実行要件を表し、実際の結果を可観測性のために保持します。

繰り返し使うコンテキストを分離し、選択したモデルが対応している場合にクライアントが互換キャッシュを利用できるようにします。

クライアント側で実行する`web_search`関数を使って最新の出典を取得し、リンクは生成テキストと分けて保持します。

専用操作でファイルをアップロードし、そのIDを保持して、後続の互換リクエストで参照を渡します。

一つのルートで画像を作成し、選択したモデルの機能からパラメーターを選びます。

動画生成は非同期ジョブとして開始し、ジョブIDを保持して、作成と結果の読み取りを分離します。

音声合成、文字起こし、モデルへの音声入力には、それぞれ別の操作を使用します。

テキストや対応入力をベクトルに変換し、検索、クラスタリング、レコメンデーションに使用します。

クエリに対して少数の候補を並べ替え、最終的な検索精度を高めます。

ワークフローで非同期での配信を許容できる場合は、互いに独立した操作を管理されたグループで処理します。

アカウント設定で発行された接続URLを介して、AIクライアントを許可済みのツール、リソース、プロンプトへ接続します。

メッセージテキストではなく、HTTPステータス、構造化されたエラー本文、リクエストIDを基準に処理を構築します。