curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
]
}
'{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "你好！很高兴见到你。有什么我可以帮你的吗？",
"role": "assistant"
}
}
],
"created": 1788668575,
"id": "resp_0adb07c2e5dd99b5016a9cea9f1ea887d09cf2363ffb74d438",
"model": "gpt-5.6-sol",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 20,
"prompt_tokens": 8,
"total_tokens": 28
}
}Chat Completions
curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
]
}
'{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "你好！很高兴见到你。有什么我可以帮你的吗？",
"role": "assistant"
}
}
],
"created": 1788668575,
"id": "resp_0adb07c2e5dd99b5016a9cea9f1ea887d09cf2363ffb74d438",
"model": "gpt-5.6-sol",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 20,
"prompt_tokens": 8,
"total_tokens": 28
}
}授权
Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.
请求体
用于生成回复的模型 ID，例如 gpt-5.6-sol 或 o3。
gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna, gpt-5.4 截至当前的对话消息列表。
1Hide child attributes
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消息作者角色。较新的推理模型建议用 developer 替代 system。
developer, system, user, assistant, tool, function 可选的参与者名称，用于区分同一角色下的不同参与者。
消息内容。可为字符串，或由文本、图片、音频、文件内容块组成的数组。assistant 工具调用消息中可为 null。
role 为 tool 时，本消息所响应的工具调用 ID。
role 为 assistant 时模型生成的工具调用列表。
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工具调用 ID。
工具类型。
function, custom 助手的拒绝消息。
采样温度。较高值使输出更随机；通常与 top_p 二选一调整。
0 <= x <= 2核采样阈值；通常与 temperature 二选一调整。
0 <= x <= 1为每条输入生成的候选回复数量。
x >= 1是否以 SSE 流式返回增量结果。
最大生成词元数，包含可见输出与推理词元。
x >= 1已弃用，请使用 max_completion_tokens。
x >= 1频率惩罚。正值减少重复表达。
-2 <= x <= 2存在惩罚。正值鼓励模型引入新内容。
-2 <= x <= 2是否返回输出词元的对数概率。
每个输出位置返回的高概率候选词元数；需同时启用 logprobs。
0 <= x <= 20停止序列，部分新模型不支持。
输出格式配置。
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输出格式类型。
text, json_object, json_schema 控制模型是否调用工具、自动选择工具或强制调用指定工具。
none, auto, required 是否允许模型并行调用多个工具。
推理强度设置，用于在速度、成本与推理深度之间权衡。
输出详细程度。
low, medium, high 用于尽力使输出可复现的随机种子。
请求的服务层级。
auto, default, flex, scale, priority, fast 是否存储该请求的输出。
指定输出类型。
text, audio 提示词缓存的稳定键。
提示词缓存保留时长。
in_memory, 24h 用于协助检测滥用行为的稳定终端用户标识，不应为直接个人身份信息。
旧版终端用户标识，建议使用 safety_identifier。
网页搜索工具配置。
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搜索上下文大小。
用户大致位置，用于提高本地化搜索相关性。
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响应
Chat Completions 非流式响应（chat.completion）。适用于 Apifox 的“通过 JSON 等生成 → JSON Schema”直接导入。
本次聊天补全的唯一 ID。
对象类型，固定为 chat.completion。
chat.completion 响应创建时间的 Unix 时间戳，单位为秒。
实际用于生成回复的模型 ID。
模型生成的候选回复列表。
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候选回复的序号，从 0 开始。
生成结束原因：stop 为自然结束，length 为达到长度限制，tool_calls 为工具调用，content_filter 为内容过滤。
stop, length, tool_calls, content_filter, function_call, null Hide child attributes
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消息作者角色，固定为 assistant。
assistant 模型生成的文本内容；工具调用时可能为 null。
模型拒绝请求时生成的说明。
回复注释，例如 URL 引用。
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注释类型，例如 url_citation。
模型请求调用的工具列表。
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工具调用的唯一 ID。
工具类型。
function 输出词元的对数概率信息；仅在请求启用 logprobs 时返回。
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输出内容中每个词元的概率信息。
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词元文本。
词元对应的 UTF-8 字节序列。
该词元的对数概率。
本次请求的词元使用统计。
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输入提示词使用的词元数。
模型生成内容使用的词元数。
请求使用的词元总数。
输入词元明细。
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输入中命中缓存的词元数。
输入中的音频词元数。
输入中的图片词元数。
输入中的文本词元数。
写入提示词缓存的原始词元数。
生成词元明细。
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模型推理使用的词元数。
模型生成的音频词元数。
模型生成的文本词元数。
实际出现在生成结果中的预测词元数。
未出现在生成结果中的预测词元数。
实际用于处理该请求的服务层级。
模型运行的后端配置指纹。