Chat Completions と Text Completions

Chat Completions は推奨されるテキスト生成 API です。マルチターンのメッセージ、ストリーミング、ツール呼び出し、マルチモーダル入力、構造化出力をサポートしています。従来の Text Completions API も互換性のために引き続き利用できます。

エンドポイント

メソッド	パス	説明
`POST`	`/v1/chat/completions`	OpenAI 互換のチャット補完
`POST`	`/v1/completions`	`prompt` を使用する従来のテキスト補完

リクエストフィールド

フィールド	型	必須	説明
`model`	string	はい	モデル ID
`messages`	array	チャットでは必須	会話メッセージ。FIM モデルでは代わりに `prefix` / `suffix` を使用する場合があります
`prompt`	string or array	Completions では必須	従来のテキスト補完の入力
`stream`	boolean	いいえ	SSE ストリームを返します
`stream_options`	object	いいえ	ストリーミングオプション
`max_tokens`	integer	いいえ	最大出力トークン数
`max_completion_tokens`	integer	いいえ	より新しい最大出力トークン数のフィールド
`temperature`, `top_p`, `top_k`	number	いいえ	サンプリング制御
`stop`	string or array	いいえ	停止シーケンス
`tools`, `tool_choice`	array/object	いいえ	ツール呼び出しの設定
`parallel_tool_calls`	boolean	いいえ	並列ツール呼び出しを許可
`response_format`	object	いいえ	JSON オブジェクトや JSON スキーマなどの構造化出力
`reasoning_effort`	string	いいえ	推論モデル向けの推論エフォート
`modalities`, `audio`	object	いいえ	マルチモーダルまたは音声モデルのパラメータ
`metadata`	object	いいえ	パススルーされるメタデータ
`store`, `service_tier`, `safety_identifier`	any	いいえ	OpenAI の拡張フィールド。チャンネル設定によってフィルタされる場合があります

curl

curl https://api.tensoraxis.com/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.com/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.com/v1',
})

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

ストリーミング

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

stream を有効にすると、レスポンスは SSE になります。クライアントはストリームが終了するまで data: イベントを読み取る必要があります。

マルチモーダル入力

messages[].content は文字列、またはコンテンツパートの配列を指定できます。バックエンドは text、image_url、input_audio などの関連するコンテンツタイプを認識しますが、実際のサポート状況は選択したモデルとアップストリームチャネルに依存します。