チャット補完の作成

使用するモデルのID。利用可能なオプションについては Models を参照してください。

会話を構成するメッセージの一覧。

各メッセージオブジェクトは次を含みます:

• role (string): system, developer, user, assistant, tool, function
• content (string | array | null): メッセージの内容

tool_calls を含む assistant メッセージでは、content を省略するか null にできます。

content が配列の場合、TokenLab は互換モデル向けに構造化されたマルチモーダルブロックをサポートします:

• text: { "type": "text", "text": "..." }
• 画像: { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }
• 動画: { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }
• 音声: { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }

マルチモーダル入力には公開アクセス可能な https URL を使用してください。対応するメディアの種類は選択したモデルによって異なります。

サンプリング温度。対応状況、指定可能な値、既定値は選択したモデルによって異なります。省略するとモデルの既定値を使用します。

生成する最大トークン数。

true の場合、部分的なメッセージ差分が SSE イベントとして送信されます。

ストリーミングのオプション。include_usage: true を設定するとストリームチャンクでトークン使用量を受け取れます。

Nucleus sampling のパラメータ。temperature または top_p のどちらかを変更することを推奨します（両方は推奨されません）。

-2.0 から 2.0 の値。正の値は繰り返しトークンにペナルティを与えます。

-2.0 から 2.0 の値。正の値は既にテキスト内に存在するトークンにペナルティを与えます。

停止シーケンス、またはそのリスト。対応状況とシーケンス数の上限は選択したモデルによって異なります。

モデルが呼び出す可能性のあるツールの一覧（関数呼び出し）。

モデルがツールをどのように使用するかを制御します。オプション: auto, none, required, または特定のツールオブジェクト。

選択したモデルが対応している場合、アシスタントの1ターンで複数のツール呼び出しを許可します。

補完に使用される最大トークン数。max_tokens の代替で、新しい推論対応モデルファミリーに有用です。

対応モデルの推論強度。指定可能な値は選択したモデルによって異なります。

対応モデルのサンプリング用シード。同一の出力は保証されません。

生成する補完の数 (1-128)。

ログ確率を返すかどうか。

返す上位ログ確率の数 (0-20)。logprobs: true が必要です。

対応モデル向けの Top-K サンプリングパラメーター。

レスポンス形式。JSON モードには {"type": "json_object"}、JSON Schema には {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} を使用します。対応状況は選択したモデルによって異なります。

指定したトークンが出現する可能性を変更します。トークンID（文字列）を -100 から 100 のバイアス値にマップしてください。

悪用監視のためにエンドユーザーを一意に識別する識別子。

補完の一意の識別子。

常に chat.completion。

補完が作成された Unix タイムスタンプ。

補完に使用されたモデル。

補完の選択肢の一覧。

各選択肢は次を含みます:

• index (integer): 選択肢のインデックス
• message (object): 生成されたメッセージ
• finish_reason (string): モデルが停止した理由。例：stop、length、tool_calls

トークン使用状況の統計。

• prompt_tokens (integer): プロンプト内のトークン数
• completion_tokens (integer): 補完内のトークン数
• total_tokens (integer): 使用された合計トークン数