Crear Respuesta

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "input": [
      {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_output_tokens": 1000
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input=[
        {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    max_output_tokens=1000
)

print(response.output)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.responses.create({
  model: 'gpt-4o',
  input: [
    { type: 'message', role: 'user', content: 'Hello!' }
  ],
  max_output_tokens: 1000
});

console.log(response.output);

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    payload := map[string]interface{}{
        "model": "gpt-4o",
        "input": []map[string]interface{}{
            {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"},
        },
        "max_output_tokens": 1000,
    }
    body, _ := json.Marshal(payload)

    req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.tokenlab.sh/v1/responses", bytes.NewBuffer(body))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var result map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
    fmt.Println(result["output"])
}

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/responses');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gpt-4o',
        'input' => [
            ['type' => 'message', 'role' => 'user', 'content' => 'Hello!']
        ],
        'max_output_tokens' => 1000
    ])
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
print_r($data['output']);

{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "https://example.com/demo.jpg"
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 22
  }
}

Responses es el protocolo nativo con estado de OpenAI. TokenLab lo expone solo cuando los detalles del modelo anuncian el formato Responses y existe una ruta upstream del mismo protocolo; no se infiere por el nombre del modelo o proveedor y nunca vuelve a Chat Completions. TokenLab conserva la forma JSON, incluidos campos desconocidos, null explícito y arrays vacíos, y la reenvía con el mejor esfuerzo.

Cuerpo de la solicitud

string

requerido

ID del modelo a usar. Vea Modelos para las opciones disponibles.

string | array

La entrada es opcional cuando la solicitud usa en su lugar un prompt reutilizable o continúa una respuesta almacenada con previous_response_id.Una lista de elementos de entrada que componen la conversación.Cada elemento puede ser:

message: Un mensaje de la conversación con role y content
function_call: Una solicitud de llamada a función
function_call_output: Salida de una llamada a función

Para entrada multimodal, message.content puede ser una cadena de texto simple o un arreglo de bloques de contenido. Para modelos con capacidad de imágenes, como las variantes GPT-5.4, pase las imágenes como bloques input_image en lugar de incrustar URLs o cadenas Base64 directamente en texto plano.Ejemplos de bloques de contenido:

{ "type": "input_text", "text": "Describe this image" }
{ "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg" }
{ "type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,..." }

string

Instrucciones del sistema para el modelo (equivalente al mensaje del sistema).

integer

Número máximo de tokens a generar.

number

predeterminado:"1"

Temperatura de muestreo entre 0 y 2.

array

Lista de herramientas que el modelo puede invocar. TokenLab reenvía las definiciones nativas sin una allowlist local; el upstream elegido decide qué tipos y combinaciones admite.

boolean

predeterminado:"false"

Si es true, devuelve un flujo de eventos.

string

ID de una respuesta previa desde la cual continuar la conversación.

boolean

predeterminado:"true"

Si se debe almacenar la respuesta para recuperación posterior.

object

Metadatos para adjuntar a la respuesta con fines de seguimiento.

object

Opciones de configuración de generación de texto. El comportamiento de text.format depende del modelo seleccionado y de la ruta enrutada; no está garantizado de forma uniforme en todos los modelos.

boolean

predeterminado:"true"

Si se permiten múltiples llamadas a herramientas en paralelo.

number

Parámetro de muestreo por núcleo (nucleus sampling) (0-1).

object

Configuración de razonamiento para modelos con capacidades de razonamiento, como las variantes de la familia GPT-5.

effort (string): Nivel de esfuerzo de razonamiento (low, medium, high)

Respuesta

string

Identificador único de la respuesta.

string

Siempre response.

integer

Marca de tiempo Unix de cuando se creó la respuesta.

array

Lista de elementos de salida generados por el modelo.

object

Estadísticas de uso de tokens.

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "input": [
      {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_output_tokens": 1000
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input=[
        {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    max_output_tokens=1000
)

print(response.output)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.responses.create({
  model: 'gpt-4o',
  input: [
    { type: 'message', role: 'user', content: 'Hello!' }
  ],
  max_output_tokens: 1000
});

console.log(response.output);

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    payload := map[string]interface{}{
        "model": "gpt-4o",
        "input": []map[string]interface{}{
            {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"},
        },
        "max_output_tokens": 1000,
    }
    body, _ := json.Marshal(payload)

    req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.tokenlab.sh/v1/responses", bytes.NewBuffer(body))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var result map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
    fmt.Println(result["output"])
}

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/responses');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gpt-4o',
        'input' => [
            ['type' => 'message', 'role' => 'user', 'content' => 'Hello!']
        ],
        'max_output_tokens' => 1000
    ])
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
print_r($data['output']);

Use modelos con capacidad para imágenes colocando las imágenes dentro de message.content como bloques input_image. El valor de image_url puede ser una URL pública o una URL de datos Base64.

{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "https://example.com/demo.jpg"
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Please describe this image."
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 22
  }
}

Base

Texto

Archivos y lotes

Imágenes

Audio y tiempo real

Música

Video y recursos

Worlds

3D

Trabajos asíncronos

Gemini nativo

Administración

Cuerpo de la solicitud

Respuesta

​Cuerpo de la solicitud

​Respuesta

Cuerpo de la solicitud

Respuesta