Чат и текстовые дополнения

Создание текста с помощью Chat Completions и Completions.

Chat Completions — рекомендуемый API для генерации текста. Он поддерживает многоходовые сообщения, потоковую передачу, вызовы инструментов, мультимодальный ввод и структурированный вывод. Устаревший API Text Completions по-прежнему доступен для совместимости.

Конечные точки

Метод	Путь	Описание
`POST`	`/v1/chat/completions`	OpenAI-совместимые Chat Completions
`POST`	`/v1/completions`	Устаревшие Text Completions с использованием `prompt`

Поля запроса

Поле	Тип	Обязательное	Описание
`model`	string	Да	ID модели
`messages`	array	Обязательно для Chat	Сообщения диалога. FIM-модели могут вместо этого использовать `prefix` / `suffix`
`prompt`	string или array	Обязательно для Completions	Устаревший ввод для текстового дополнения
`stream`	boolean	Нет	Возвращать SSE-поток
`stream_options`	object	Нет	Параметры потоковой передачи
`max_tokens`	integer	Нет	Максимальное количество выходных токенов
`max_completion_tokens`	integer	Нет	Новое поле максимального количества выходных токенов
`temperature`, `top_p`, `top_k`	number	Нет	Параметры сэмплирования
`stop`	string или array	Нет	Стоп-последовательность
`tools`, `tool_choice`	array/object	Нет	Конфигурация вызова инструментов
`parallel_tool_calls`	boolean	Нет	Разрешить параллельные вызовы инструментов
`response_format`	object	Нет	Структурированный вывод, например JSON object или JSON schema
`reasoning_effort`	string	Нет	Уровень усилий на рассуждение для reasoning-моделей
`modalities`, `audio`	object	Нет	Параметры мультимодальных или аудио-моделей
`metadata`	object	Нет	Сквозные метаданные
`store`, `service_tier`, `safety_identifier`	any	Нет	Расширенные поля OpenAI; настройки канала могут их фильтровать

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)

Потоковая передача

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

При включённом stream ответ передаётся в виде SSE. Клиентам следует читать события data: до завершения потока.

Мультимодальный ввод

messages[].content может быть строкой или массивом частей контента. Бэкенд распознаёт типы контента text, image_url, input_audio и связанные с ними; фактическая поддержка зависит от выбранной модели и вышестоящего канала.