对话补全

为对话生成模型响应。

端点

POST

$ POST https://api.alltoken.ai/v1/chat/completions

请求体

JSON

1	{
2	"model": "deepseek-chat",
3	"messages": [
4	{ "role": "system", "content": "你是一个有用的助手。" },
5	{ "role": "user", "content": "你好！" }
6	],
7	"stream": false,
8	"temperature": 0.7,
9	"max_tokens": 1024
10	}

参数

model （必填） — 模型 ID（如 "deepseek-chat"）
messages （必填） — 消息对象数组，包含 role 和 content
stream — true 启用 SSE 流式响应，false 返回完整响应（默认：false）
temperature — 采样温度，0-2（默认：1）
top_p — 核采样，0-1（默认：1）
max_tokens — 最大生成 token 数
frequency_penalty — 频率惩罚，-2 到 2（默认：0）
presence_penalty — 存在惩罚，-2 到 2（默认：0）
tools — 工具/函数定义数组
response_format — {"type": "json_object"} 保证输出 JSON
web_search — true 启用联网搜索（取决于模型）

消息角色

system — 设置模型的行为和上下文
user — 用户消息
assistant — 模型之前的回复（用于多轮对话）
tool — 函数调用的结果（带 tool_call_id）

响应

JSON

1	{
2	"id": "chatcmpl-abc123",
3	"object": "chat.completion",
4	"created": 1700000000,
5	"model": "deepseek-chat",
6	"choices": [
7	{
8	"index": 0,
9	"message": {
10	"role": "assistant",
11	"content": "你好！有什么可以帮你的？"
12	},
13	"finish_reason": "stop"
14	}
15	],
16	"usage": {
17	"prompt_tokens": 12,
18	"completion_tokens": 10,
19	"total_tokens": 22
20	}
21	}