Chat et complétions de texte

Les complétions de chat sont l'API de génération de texte recommandée. Elles prennent en charge les messages multi-tours, le streaming, les appels d'outils, l'entrée multimodale et la sortie structurée. L'API historique de complétions de texte reste disponible à des fins de compatibilité.

Points de terminaison

Méthode	Chemin	Description
`POST`	`/v1/chat/completions`	Complétions de chat compatibles OpenAI
`POST`	`/v1/completions`	Complétions de texte historiques utilisant `prompt`

Champs de la requête

Champ	Type	Obligatoire	Description
`model`	string	Oui	ID du modèle
`messages`	array	Requis pour le chat	Messages de la conversation. Les modèles FIM peuvent utiliser `prefix` / `suffix` à la place
`prompt`	string or array	Requis pour les complétions	Entrée de complétion de texte historique
`stream`	boolean	Non	Renvoie un flux SSE
`stream_options`	object	Non	Options de streaming
`max_tokens`	integer	Non	Nombre maximal de tokens en sortie
`max_completion_tokens`	integer	Non	Champ plus récent pour le nombre maximal de tokens en sortie
`temperature`, `top_p`, `top_k`	number	Non	Contrôles d'échantillonnage
`stop`	string or array	Non	Séquence d'arrêt
`tools`, `tool_choice`	array/object	Non	Configuration des appels d'outils
`parallel_tool_calls`	boolean	Non	Autoriser les appels d'outils en parallèle
`response_format`	object	Non	Sortie structurée telle qu'un objet JSON ou un schéma JSON
`reasoning_effort`	string	Non	Effort de raisonnement pour les modèles de raisonnement
`modalities`, `audio`	object	Non	Paramètres multimodaux ou audio du modèle
`metadata`	object	Non	Métadonnées transmises telles quelles
`store`, `service_tier`, `safety_identifier`	any	Non	Champs d'extension OpenAI ; les paramètres du canal peuvent les filtrer

curl

curl https://api.tensoraxis.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TENSORAXIS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
      {"role": "user", "content": "Describe TENSORAXIS in one sentence"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-tensoraxis-api-key",
    base_url="https://api.tensoraxis.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TENSORAXIS_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.tensoraxis.ai/v1',
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)

Diffusion en continu

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Write a three-line poem"}],
  "stream": true
}

Avec stream activé, la réponse est un flux SSE. Les clients doivent lire les événements data: jusqu'à la fin du flux.

Entrée multimodale

messages[].content peut être une chaîne de caractères ou un tableau de parties de contenu. Le backend reconnaît les types de contenu text, image_url, input_audio et apparentés ; la prise en charge effective dépend du modèle sélectionné et du canal en amont.