Chat Completions 聊天对话

Chat Completions 是 AISP 最核心的接口,支持多轮对话、流式输出(SSE)、Function Calling、多模态(Vision)等能力。 接口完全兼容 OpenAI Chat Completions API,可无缝替换 OpenAI SDK。

接口地址
POST /api/openai/chatCompletions

请求头 Headers

名称是否必须说明
AuthorizationBearer API_KEY
Content-Typeapplication/json

请求参数

参数类型必填说明
modelstring模型名称,见下方支持模型
messagesarray聊天消息数组
streamboolean是否流式输出,默认 false
temperaturenumber随机性 0~2,默认 0.7
max_tokensint最大生成 Token 数

messages 格式

[
  { "role": "system", "content": "你是一名AI助手" },
  { "role": "user", "content": "你好" },
  { "role": "assistant", "content": "你好,请问有什么可以帮助你?" }
]

Role 说明

Role说明
system系统提示词,用于设置 AI 行为
user用户输入
assistantAI 历史回复

普通请求示例

POST /api/openai/chatCompletions
Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx
Content-Type: application/json

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好,介绍一下你自己" }
  ]
}

普通返回示例

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1710000000,
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "你好!我是..." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

流式输出

stream 设为 true,使用 SSE 协议返回:

POST /api/openai/chatCompletions

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "stream": true,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好" }
  ]
}
data: {
  "id": "chatcmpl-1",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "choices": [ { "delta": { "content": "你好" } } ]
}

data: {
  "id": "chatcmpl-2",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "choices": [ { "delta": { "content": "!" } } ]
}

data: [DONE]
说明 每个 data: 块代表模型生成的一段增量内容,客户端收到后拼接即可实现打字机效果。

支持模型

模型厂商上下文特点输入价格输出价格
deepseek-v4-proDeepSeek128K旗舰·推荐¥12 / 百万¥24 / 百万
deepseek-r1DeepSeek32K推理模型¥4 / 百万¥16 / 百万
qwen-max阿里32K旗舰¥2.4 / 百万¥9.6 / 百万
qwen-plus阿里32K推荐¥0.8 / 百万¥2 / 百万
qwen-turbo阿里32K高速低价¥0.3 / 百万¥0.6 / 百万
qwen3-235b-a22b阿里128K多模态旗舰¥2 / 百万¥8 / 百万
qwen3-32b阿里128K多模态¥1 / 百万¥4 / 百万
qwen3-14b阿里128K多模态¥0.5 / 百万¥2 / 百万
qwen3-8b阿里128K多模态¥0.2 / 百万¥0.8 / 百万
qwen3-coder-plus阿里128K代码模型¥3 / 百万¥12 / 百万
glm-4.5智谱128K国产旗舰·推理¥1 / 百万¥4 / 百万
kimi/kimi-k2.5Moonshot128K长文本·推理¥1 / 百万¥4 / 百万
baichuan4百川32K国产通用¥1 / 百万¥4 / 百万
minimax-text-01MiniMax32K国产通用¥1 / 百万¥4 / 百万

计费说明

  • 计费方式:按实际消耗 Token 数计费
  • 费用 = prompt_tokens / 1,000,000 × input_price + completion_tokens / 1,000,000 × output_price
  • 费用保留 6 位小数,实时从账户余额扣除
  • 余额不足时接口直接返回 403,不会调用模型

错误返回

{ "error": { "message": "Invalid API Key" } }
{ "error": { "message": "Model not found" } }
{ "error": { "message": "Insufficient balance" } }

Token Usage 字段

字段说明
prompt_tokens输入 Token 数
completion_tokens输出 Token 数
reasoning_tokens推理 Token(部分模型)
total_tokens总 Token 数

最佳实践

  • 推荐使用 stream=true 获得更好的用户体验
  • 保留历史 messages 实现多轮对话
  • 合理设置 max_tokens 控制成本
  • 服务端保存 request_id 便于日志查询