Kernleitfäden
Strukturierte Ausgaben & Tool-Aufrufe
Verwenden Sie den JSON-Modus, Funktionstools und native Tool-Routen, ohne anzunehmen, dass jedes Modell denselben Vertrag unterstützt.
Strukturierte Ausgaben und Tool-Aufrufe sind routenspezifische Verträge. TokenLab leitet mehrere öffentliche API-Formate weiter, daher ist das sicherste Produktionsmuster, jede provider-native Tool-Form auf der Route zu belassen, die sie besitzt, und die Modelausgabe in Ihrer eigenen Anwendung zu validieren.
Wählen Sie die Route
| Bedarf | Route | Verwenden Sie diese Form |
|---|---|---|
| Tragbare JSON-Objektantworten | /v1/chat/completions | response_format: {"type": "json_object"} |
| OpenAI-kompatibles Funktionsaufrufen | /v1/chat/completions | tools: [{ "type": "function", "function": ... }] |
| OpenAI-Antworten Tools | /v1/responses | Antworten tools, tool_choice und text Felder |
| Claude-native Tool-Nutzung oder Denken | /v1/messages | Anthropic Messages Tool-Schema |
| Gemini Funktionsdeklarationen oder integrierte Tools | /v1beta/models/:model:generateContent | Gemini-native tools und Inhaltsbestandteile |
Senden Sie keine provider-native integrierten Tools über eine andere Route und erwarten Sie, dass TokenLab sie stillschweigend übersetzt.
JSON-Modus
Für tragbare strukturierte Antworten beginnen Sie mit dem Chat Completions JSON-Modus:
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Geben Sie ein JSON-Objekt mit Stadt und Wetter zurück."
}
],
"response_format": { "type": "json_object" }
}Die stabile gemeinsame Validierung für Chat Completions akzeptiert text und json_object. json_schema, strict und provider-spezifische Schema-Durchsetzung können für einige upstream-Routen oder Konvertierungspfade existieren, aber sie sind kein allgemeines Versprechen für jede TokenLab-Route und jedes Modell. Überprüfen Sie sie gegen das ausgewählte Modell, bevor Sie sich darauf verlassen.
Analysieren und validieren Sie immer das zurückgegebene JSON auf Ihrem Server. Der JSON-Modus verbessert die Form, ersetzt jedoch nicht die schema-Validierung auf Anwendungsebene.
Tool-Aufrufschleife
TokenLab führt Ihre Funktionen nicht aus. Ihre Anwendung besitzt die Schleife:
- Senden Sie Nachrichten plus Tool-Definitionen.
- Lesen Sie die Modellantwort auf
tool_calls,function_call, Anthropictool_useoder Gemini Funktionsaufrufteile. - Führen Sie das Tool in Ihrem eigenen Backend aus.
- Fügen Sie das Tool-Ergebnis im Format hinzu, das von derselben Route benötigt wird.
- Führen Sie das Gespräch fort, bis das Modell eine endgültige Antwort zurückgibt.
Halten Sie die gleiche Route während einer Tool-Schleife bei. Das Mischen von Chat Completions, Responses, Messages und Gemini-Formaten in einem Gespräch führt normalerweise zu subtilen Zustands- und Schema-Fehlern.
Chat Completions Beispiel
curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Extrahieren Sie Name und E-Mail als JSON. Wenn nötig, suchen Sie den Kunden."
}
],
"response_format": { "type": "json_object" },
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "lookup_customer",
"description": "Suchen Sie einen Kunden nach E-Mail",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"email": { "type": "string" }
},
"required": ["email"]
}
}
}
]
}'Schema-Design
- Halten Sie Schemas klein und explizit. Große verschachtelte Schemas fügen Tokens hinzu und verringern die Zuverlässigkeit.
- Bevorzugen Sie erforderliche Felder für Werte, ohne die Ihr Produkt nicht fortfahren kann.
- Verwenden Sie Enums für geschlossene Mengen, von denen Ihre UI oder Ihr Backend abhängt.
- Fügen Sie Beispiele in die Eingabeaufforderung ein, wenn das Modell Schwierigkeiten mit einer Form hat.
- Behandeln Sie Fehler bei nicht unterstützten Feldern als Vertragsfeedback. Entfernen Sie das Feld oder verwenden Sie die native Route, die es dokumentiert.
Produktions-Checkliste
- Protokollieren Sie Route, Modell, Tool-Namen und bereinigte Schema-Formate in den Logs.
- Validieren Sie Tool-Argumente, bevor Sie Nebenwirkungen ausführen.
- Wenden Sie Ihre eigenen Berechtigungsprüfungen vor der Tool-Ausführung an.
- Machen Sie die Tool-Ausführung idempotent, wenn ein Client-Wiederholungsversuch denselben Tool-Aufruf wiederholen kann.
- Protokollieren Sie keine Geheimnisse, die von Tools in modellsichtbare Nachrichten zurückgegeben werden.
API-Referenz
| Thema | Referenz |
|---|---|
| Multi-Format API | Multi-Format API |
| Chat Completion erstellen | Chat Completion erstellen |
| Antwort erstellen | Antwort erstellen |
| Nachricht erstellen | Nachricht erstellen |
| Gemini-Inhalt generieren | Gemini-Inhalt generieren |