Yanıt Oluştur

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, OpenAI’nin yerel durumlu yanıt protokolüdür. TokenLab bunu yalnızca model ayrıntıları Responses biçimini yayımladığında ve aynı protokolde bir upstream rota bulunduğunda sunar; model veya sağlayıcı adından çıkarım yapılmaz ve Chat Completions’a fallback edilmez. Bilinmeyen alanlar, açık null ve boş diziler dahil JSON şekli korunarak best-effort iletilir.

İstek Gövdesi

string

gerekli

Kullanılacak modelin ID’si. Mevcut seçenekler için Models sayfasına bakın.

string | array

İstek bunun yerine yeniden kullanılabilir bir prompt kullandığında veya previous_response_id ile saklanan bir yanıtı sürdürdüğünde input isteğe bağlıdır.Konuşmayı oluşturan giriş öğelerinin listesi.Her öğe şunlardan biri olabilir:

message: rol ve içerik içeren bir konuşma mesajı
function_call: bir fonksiyon çağrısı isteği
function_call_output: bir fonksiyon çağrısından gelen çıktı

Multimodal giriş için, message.content ya düz bir string ya da içerik blokları dizisi olabilir. GPT-5.4 gibi görsel işleme yeteneği olan modeller için resimleri doğrudan düz metin içine URL veya Base64 dizeleri yerleştirmek yerine input_image blokları olarak iletin.Örnek içerik blokları:

{ "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

Model için sistem talimatları (system message ile eşdeğer).

integer

Üretilmesi gereken maksimum token sayısı.

number

varsayılan:"1"

0 ile 2 arasında örnekleme sıcaklığı.

array

Modelin çağırabileceği araçların listesi. TokenLab yerel tanımları yerel bir allowlist olmadan iletir; desteklenen tür ve kombinasyonlara seçilen upstream karar verir.

boolean

varsayılan:"false"

Eğer true ise, olayların bir akışını döndürür.

string

Konuşmaya devam etmek için önceki bir yanıtın ID’si.

boolean

varsayılan:"true"

Yanıtın daha sonra alınmak üzere depolanıp depolanmayacağı.

object

İzleme amaçlı yanıtla iliştirilecek metadata.

object

Metin üretimi yapılandırma seçenekleri. text.format davranışı seçilen model ve yönlendirilen yola bağlıdır; her modelde aynı şekilde garanti edilmez.

boolean

varsayılan:"true"

Birden fazla araç çağrısına paralel izin verilip verilmeyeceği.

number

Nucleus örnekleme parametresi (0-1).

object

GPT-5 ailesi varyantları gibi akıl yürütme etkin modeller için akıl yürütme yapılandırması.

effort (string): Akıl yürütme çabası seviyesi (low, medium, high)

Yanıt

string

Yanıt için benzersiz tanımlayıcı.

string

Her zaman response.

integer

Yanıtın oluşturulduğu zamanın Unix zaman damgası.

array

Model tarafından oluşturulan çıktı öğelerinin listesi.

object

Token kullanım istatistikleri.

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']);

Görsel işleme yeteneği olan modelleri, resimleri message.content içinde input_image blokları olarak yerleştirerek kullanın. image_url değeri ya herkese açık bir URL ya da Base64 veri URL’si olabilir.

{
  "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
  }
}

Temel

Metin

Dosyalar ve toplu işler

Görseller

Ses ve gerçek zamanlı

Müzik

Video ve materyaller

Worlds

3D

Asenkron işler

Gemini yerel

Yönetim

İstek Gövdesi

Yanıt

​İstek Gövdesi

​Yanıt

İstek Gövdesi

Yanıt