Créer une réponse

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 est le protocole natif stateful d’OpenAI. TokenLab ne l’expose que lorsque les détails du modèle annoncent le format Responses et qu’une route upstream du même protocole est disponible ; cela n’est pas déduit du nom du modèle ou du fournisseur, et la requête ne se replie jamais sur Chat Completions. TokenLab conserve la forme JSON, y compris les champs inconnus, null explicite et les tableaux vides, puis la transmet au mieux.

Corps de la requête

string

requis

ID du modèle à utiliser. Voir Models pour les options disponibles.

string | array

L’entrée est facultative lorsque la requête utilise à la place un prompt réutilisable ou poursuit une réponse stockée avec previous_response_id.Une liste d’éléments d’entrée constituant la conversation.Chaque élément peut être :

message : Un message de conversation avec rôle et contenu
function_call : Une requête d’appel de fonction
function_call_output : Sortie d’un appel de fonction

Pour les entrées multimodales, message.content peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu. Pour les modèles capables de traiter des images, comme les variantes GPT-5.4, transmettez les images en tant que blocs input_image au lieu d’incorporer directement des URLs ou des chaînes Base64 dans du texte brut.Exemples de blocs de contenu :

{ "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

Instructions système pour le modèle (équivalent du message système).

integer

Nombre maximal de tokens à générer.

number

défaut:"1"

Température d’échantillonnage entre 0 et 2.

array

Liste des outils que le modèle peut appeler. TokenLab transmet les définitions natives sans allowlist locale ; l’upstream sélectionné décide des types et combinaisons pris en charge.

boolean

défaut:"false"

Si true, renvoie un flux d’événements.

string

ID d’une réponse précédente à partir de laquelle continuer la conversation.

boolean

défaut:"true"

Indique s’il faut stocker la réponse pour une récupération ultérieure.

object

Métadonnées à attacher à la réponse à des fins de suivi.

object

Options de configuration pour la génération de texte. Le comportement de text.format dépend du modèle sélectionné et du chemin routé ; il n’est pas garanti de manière uniforme sur tous les modèles.

boolean

défaut:"true"

Indique s’il faut autoriser plusieurs appels d’outils en parallèle.

number

Paramètre de sampling Nucleus (0-1).

object

Configuration du raisonnement pour les modèles prenant en charge le raisonnement, tels que les variantes de la famille GPT-5.

effort (string) : Niveau d’effort de raisonnement (low, medium, high)

Réponse

string

Identifiant unique de la réponse.

string

Toujours response.

integer

Timestamp Unix de création de la réponse.

array

Liste des éléments de sortie générés par le modèle.

object

Statistiques d’utilisation des 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']);

Utilisez les modèles capables d’images en plaçant les images dans message.content sous forme de blocs input_image. La valeur de image_url peut être soit une URL publique, soit une URL de données 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
  }
}

Essentiel

Texte

Fichiers & lots

Images

Audio & temps réel

Musique

Vidéo & ressources

Worlds

3D

Tâches asynchrones

Gemini natif

Gestion

Créer une réponse

Corps de la requête

Réponse

​Corps de la requête

​Réponse

Corps de la requête

Réponse