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# Créer une complétion de chat

> Crée une complétion pour le message de chat

## Corps de la requête

<ParamField body="model" type="string" required>
  ID du modèle à utiliser. Voir [Modèles](https://tokenlab.sh/fr/models) pour les options disponibles.
</ParamField>

<ParamField body="messages" type="array" required>
  Une liste de messages constituant la conversation.

  Chaque objet message contient :

  * `role` (string) : `system`, `user`, ou `assistant`
  * `content` (string | array) : Le contenu du message

  Lorsque `content` est un tableau, TokenLab prend en charge des blocs multimodaux structurés pour les modèles compatibles :

  * text: `{ "type": "text", "text": "..." }`
  * image: `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }`
  * vidéo: `{ "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }`
  * audio: `{ "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }`

  Pour le trafic multimodal en production, privilégiez des URLs publiques en `https`. TokenLab traduira ces blocs médias dans la forme de requête spécifique au fournisseur requise par le modèle physique routé.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number" default="1">
  Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Des valeurs plus élevées rendent la sortie plus aléatoire.
</ParamField>

<ParamField body="max_tokens" type="integer">
  Nombre maximal de tokens à générer.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean" default="false">
  Si true, des deltas de message partiels seront envoyés comme événements SSE.
</ParamField>

<ParamField body="stream_options" type="object">
  Options pour le streaming. Définissez `include_usage: true` pour recevoir l'utilisation des tokens dans les fragments de stream.
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number" default="1">
  Paramètre de sampling nucleus. Nous recommandons de modifier celui-ci ou la température, pas les deux.
</ParamField>

<ParamField body="frequency_penalty" type="number" default="0">
  Nombre entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens répétés.
</ParamField>

<ParamField body="presence_penalty" type="number" default="0">
  Nombre entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens déjà présents dans le texte.
</ParamField>

<ParamField body="stop" type="string | array">
  Jusqu'à 4 séquences où l'API arrêtera de générer des tokens.
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="array">
  Une liste d'outils que le modèle peut appeler (appel de fonctions).
</ParamField>

<ParamField body="tool_choice" type="string | object">
  Contrôle la manière dont le modèle utilise les outils. Options : `auto`, `none`, `required`, ou un objet outil spécifique.
</ParamField>

<ParamField body="parallel_tool_calls" type="boolean" default="true">
  Permet d'activer l'appel de fonctions en parallèle. Définir sur false pour appeler les fonctions séquentiellement.
</ParamField>

<ParamField body="max_completion_tokens" type="integer">
  Nombre maximal de tokens pour la complétion. Alternative à `max_tokens`, utile pour les familles de modèles plus récentes activées pour le raisonnement.
</ParamField>

<ParamField body="reasoning_effort" type="string">
  Effort de raisonnement pour les modèles activés pour le raisonnement. Options : `low`, `medium`, `high`.
</ParamField>

<ParamField body="seed" type="integer">
  Seed aléatoire pour un échantillonnage déterministe.
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Nombre de complétions à générer (1-128).
</ParamField>

<ParamField body="logprobs" type="boolean">
  Indique s'il faut retourner les log-probabilités.
</ParamField>

<ParamField body="top_logprobs" type="integer">
  Nombre de log-probabilités les plus élevées à retourner (0-20). Nécessite `logprobs: true`.
</ParamField>

<ParamField body="top_k" type="integer">
  Paramètre d’échantillonnage Top-K (pour les modèles Anthropic/Gemini).
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="object">
  Spécification du format de réponse. Utiliser `{"type": "json_object"}` pour le mode JSON. Considérez `{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}` comme une approche best-effort qui dépend du modèle sélectionné et du comportement routé.
</ParamField>

<ParamField body="logit_bias" type="object">
  Modifier la probabilité d'apparition de tokens spécifiés. Mappez les IDs de tokens (comme des chaînes) à des valeurs de biais entre -100 et 100.
</ParamField>

<ParamField body="user" type="string">
  Identifiant unique représentant votre utilisateur final pour la surveillance des abus.
</ParamField>

## Réponse

<ResponseField name="id" type="string">
  Identifiant unique de la complétion.
</ResponseField>

<ResponseField name="object" type="string">
  Toujours `chat.completion`.
</ResponseField>

<ResponseField name="created" type="integer">
  Timestamp Unix du moment où la complétion a été créée.
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  Le modèle utilisé pour la complétion.
</ResponseField>

<ResponseField name="choices" type="array">
  Liste des choix de complétion.

  Chaque choix contient :

  * `index` (integer) : Index du choix
  * `message` (object) : Le message généré
  * `finish_reason` (string) : Pourquoi le modèle s'est arrêté (`stop`, `length`, `tool_calls`)
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  Statistiques d'utilisation des tokens.

  * `prompt_tokens` (integer) : Tokens dans le prompt
  * `completion_tokens` (integer) : Tokens dans la complétion
  * `total_tokens` (integer) : Total des tokens utilisés
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions" \
    -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gpt-4o",
      "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
      ],
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 1000
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  from openai import OpenAI

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

  response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-4o",
      messages=[
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "Hello!"}
      ],
      temperature=0.7,
      max_tokens=1000
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  import OpenAI from 'openai';

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

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
      { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1000
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php
  $ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions');

  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',
          'messages' => [
              ['role' => 'system', 'content' => 'You are a helpful assistant.'],
              ['role' => 'user', 'content' => 'Hello!']
          ],
          'temperature' => 0.7,
          'max_tokens' => 1000
      ])
  ]);

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

  $data = json_decode($response, true);
  echo $data['choices'][0]['message']['content'];
  ```
</RequestExample>

## Exemple multimodal

```json theme={null}
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe this video briefly." },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64
}
```

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "id": "chatcmpl-abc123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1706000000,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Hello! How can I help you today?"
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 20,
      "completion_tokens": 9,
      "total_tokens": 29
    }
  }
  ```
</ResponseExample>