API 規格

傳送第一個請求、從目錄選擇模型，並保留請求識別碼供診斷使用。

在 Bearer 標頭中傳送 API 金鑰，並將正式環境憑證與開發環境憑證分開。

OpenAI 風格與 Messages 用戶端應使用不同的基底 URL；兩者以同一規格為目標，但路徑組合方式不同。

使用金鑰、模型及符合用戶端協定的基底 URL 設定用戶端，並將機密保存在環境中。

提供有關金鑰、基底 URL、模型、成本及整合診斷的簡短實用解答。

依目錄資料建立模型選擇功能，不要在應用程式中使用硬編碼清單。

在不同應用程式與工作區之間分開管理金鑰、擁有者、預算與用量追蹤記錄。

將金鑰、組織、模型與路由限制納入使用者工作流程。

將回覆中繼資料及您自己的請求記錄連結至實際使用者動作。

盡量減少傳輸資料，將終端使用者識別碼與內容分開，並在產品中控制保留期限。

使用熟悉的 messages 格式建立多輪對話，並為每次請求選擇模型。

對於具有頂層系統指示與明確輸出上限的對話，請使用 Messages 格式。

若應用程式適合在單一資料模型中處理輸出項目與動作，請使用單一輸入物件。

透過 SSE 接收 token 與結構化增量，無須等待完整回覆。

使用 JSON Schema 說明函式，在應用程式中執行呼叫，並將結果回傳至對話。

若回覆將由軟體而非人員使用，請要求 JSON 物件或 JSON Schema。

僅對宣告支援此功能的模型，逐次請求設定推理強度。

在 provider 偏好中表達執行要求，並保留實際結果供可觀測性使用。

將重複出現的脈絡分開，讓用戶端可在所選模型支援時使用相容快取。

透過用戶端執行的 `web_search` 函式擷取最新來源，並將連結與生成文字分開保存。

透過專用操作上傳檔案、保留其 ID，並在後續相容請求中傳送參照。

透過單一路由建立圖像，並依所選模型的功能選擇參數。

以非同步工作啟動視訊，保留其工作 ID，並將建立作業與讀取結果分開。

語音合成、轉錄，以及將音訊輸入模型，請分別使用不同的操作。

將文字或支援的輸入轉換為向量，用於搜尋、分群與推薦。

依查詢重新排序一小組候選項目，以提高最終擷取的精準度。

工作流程允許非同步交付時，請以受控群組處理彼此獨立的操作。

透過帳戶設定發行的連線 URL，將 AI 用戶端連接至獲准使用的工具、資源與提示。

請依 HTTP 狀態、結構化錯誤本文與請求 ID 設計處理方式，而非依訊息文字。