curl --request POST \
--url https://api.aichs365.com/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-4.1-mini",
"instructions": "回答要简洁,并使用中文。",
"input": "给我三个短视频选题。",
"stream": false,
"max_output_tokens": 500
}
'const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4.1-mini',
instructions: '回答要简洁,并使用中文。',
input: '给我三个短视频选题。',
stream: false,
max_output_tokens: 500
})
};
fetch('https://api.aichs365.com/v1/responses', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));import requests
url = "https://api.aichs365.com/v1/responses"
payload = {
"model": "gpt-4.1-mini",
"instructions": "回答要简洁,并使用中文。",
"input": "给我三个短视频选题。",
"stream": False,
"max_output_tokens": 500
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text){
"id": "resp_demo",
"object": "response",
"status": "completed",
"created_at": 1788067200,
"model": "gpt-4.1-mini",
"output": [
{
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "1. 城市一日挑战。\\n2. 产品改造前后对比。\\n3. 三十秒行业知识。"
}
]
}
],
"usage": {
"input_tokens": 18,
"output_tokens": 36,
"total_tokens": 54
}
}{
"error": {
"message": "model 字段必填",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "invalid api key",
"type": "invalid_api_key",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "上游请求失败",
"type": "server_error",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "upstream request rejected",
"type": "upstream_error",
"code": "provider_error"
}
}创建 Responses 对话
使用 OpenAI Responses 兼容格式创建同步或流式对话。请先确认所选模型和上游提供商支持 Responses API。
curl --request POST \
--url https://api.aichs365.com/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-4.1-mini",
"instructions": "回答要简洁,并使用中文。",
"input": "给我三个短视频选题。",
"stream": false,
"max_output_tokens": 500
}
'const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4.1-mini',
instructions: '回答要简洁,并使用中文。',
input: '给我三个短视频选题。',
stream: false,
max_output_tokens: 500
})
};
fetch('https://api.aichs365.com/v1/responses', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));import requests
url = "https://api.aichs365.com/v1/responses"
payload = {
"model": "gpt-4.1-mini",
"instructions": "回答要简洁,并使用中文。",
"input": "给我三个短视频选题。",
"stream": False,
"max_output_tokens": 500
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text){
"id": "resp_demo",
"object": "response",
"status": "completed",
"created_at": 1788067200,
"model": "gpt-4.1-mini",
"output": [
{
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "1. 城市一日挑战。\\n2. 产品改造前后对比。\\n3. 三十秒行业知识。"
}
]
}
],
"usage": {
"input_tokens": 18,
"output_tokens": 36,
"total_tokens": 54
}
}{
"error": {
"message": "model 字段必填",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "invalid api key",
"type": "invalid_api_key",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "上游请求失败",
"type": "server_error",
"param": null,
"code": "gateway_error"
}
}{
"error": {
"message": "upstream request rejected",
"type": "upstream_error",
"code": "provider_error"
}
}Authorizations
仅服务端使用的应用密钥。Authorization 请求头格式为 Bearer APP_SECRET;不要在浏览器或客户端应用中暴露。
Body
Responses 兼容请求;除下列通用字段外,模型支持的扩展字段会原样传递给上游。
模型目录返回的 model_code;调用前需确认模型支持 Responses API。
1发送给模型的文本,或 OpenAI Responses 兼容输入项数组。
本次响应使用的系统级指令。
是否使用 SSE 流式返回;只有 JSON 布尔值 true 会启用流式。
本次响应允许生成的最大输出 Token 数。
x >= 1兼容部分上游模型的最大输出 Token 字段;Responses 优先使用 max_output_tokens。
x >= 1兼容仍使用旧字段的上游模型;Responses 优先使用 max_output_tokens。
x >= 1采样随机度;支持范围由实际模型决定。
可供模型调用的工具定义列表;结构遵循所选模型的 Responses 兼容格式。
用于延续上一轮 Responses 对话的响应 ID;仅在上游模型支持时使用。
推理模型的推理参数,例如努力程度;仅在所选模型支持时使用。
Response
非流式请求返回 JSON;stream=true 时返回 SSE 数据流。
Responses 非流式成功响应;上游模型可能附带额外兼容字段。
本次 Responses 响应的唯一标识。
响应对象类型,通常为 response。
响应处理状态,例如 completed、in_progress 或 failed。
实际执行本次响应的模型标识。
模型生成的输出项列表,可能包含消息、工具调用或推理项。
响应创建时的秒级 Unix 时间戳。
部分上游提供的聚合文本便捷字段;未提供时请从 output 中提取。