> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Tạo Hoàn Thiện Cuộc Trò Chuyện

> Tạo một kết quả hoàn chỉnh cho tin nhắn chat

## Thân yêu cầu

<ParamField body="model" type="string" required>
  ID của mô hình để sử dụng. Xem [Models](https://tokenlab.sh/vi/models) để biết các tùy chọn có sẵn.
</ParamField>

<ParamField body="messages" type="array" required>
  Danh sách các tin nhắn tạo thành cuộc trò chuyện.

  Mỗi đối tượng tin nhắn chứa:

  * `role` (string): `system`, `user`, hoặc `assistant`
  * `content` (string | array): Nội dung tin nhắn

  Khi `content` là một mảng, TokenLab hỗ trợ các khối đa phương tiện có cấu trúc cho các mô hình tương thích:

  * text: `{ "type": "text", "text": "..." }`
  * hình ảnh: `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }`
  * video: `{ "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }`
  * âm thanh: `{ "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }`

  Đối với lưu lượng sản xuất đa phương tiện, ưu tiên các URL công khai `https`. TokenLab sẽ chuyển đổi các khối media này thành dạng yêu cầu cụ thể của nhà cung cấp cần thiết cho mô hình vật lý được chuyển hướng.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number" default="1">
  Tham số nhiệt độ sampling trong khoảng 0 đến 2. Giá trị cao hơn làm đầu ra ngẫu nhiên hơn.
</ParamField>

<ParamField body="max_tokens" type="integer">
  Số token tối đa được sinh.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean" default="false">
  Nếu true, các delta tin nhắn từng phần sẽ được gửi dưới dạng sự kiện SSE.
</ParamField>

<ParamField body="stream_options" type="object">
  Các tùy chọn cho streaming. Đặt `include_usage: true` để nhận thông tin sử dụng token trong các đoạn stream.
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number" default="1">
  Tham số Nucleus sampling. Chúng tôi khuyến nghị điều chỉnh tham số này hoặc temperature, không cả hai.
</ParamField>

<ParamField body="frequency_penalty" type="number" default="0">
  Số trong khoảng -2.0 đến 2.0. Giá trị dương phạt các token lặp lại.
</ParamField>

<ParamField body="presence_penalty" type="number" default="0">
  Số trong khoảng -2.0 đến 2.0. Giá trị dương phạt các token đã xuất hiện trong văn bản.
</ParamField>

<ParamField body="stop" type="string | array">
  Tối đa 4 chuỗi mà tại đó API sẽ ngừng sinh token.
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="array">
  Danh sách các công cụ mà mô hình có thể gọi (gọi hàm).
</ParamField>

<ParamField body="tool_choice" type="string | object">
  Điều khiển cách mô hình sử dụng công cụ. Tùy chọn: `auto`, `none`, `required`, hoặc một đối tượng công cụ cụ thể.
</ParamField>

<ParamField body="parallel_tool_calls" type="boolean" default="true">
  Có bật gọi hàm song song hay không. Đặt thành false để gọi hàm tuần tự.
</ParamField>

<ParamField body="max_completion_tokens" type="integer">
  Số token tối đa cho phần completion. Thay thế cho `max_tokens`, hữu ích cho các họ mô hình mới hỗ trợ reasoning.
</ParamField>

<ParamField body="reasoning_effort" type="string">
  Mức độ nỗ lực suy luận cho các mô hình hỗ trợ reasoning. Tùy chọn: `low`, `medium`, `high`.
</ParamField>

<ParamField body="seed" type="integer">
  Giá trị seed ngẫu nhiên cho sampling mang tính xác định.
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Số completions cần sinh (1-128).
</ParamField>

<ParamField body="logprobs" type="boolean">
  Có trả về log probabilities hay không.
</ParamField>

<ParamField body="top_logprobs" type="integer">
  Số log probabilities hàng đầu cần trả về (0-20). Yêu cầu `logprobs: true`.
</ParamField>

<ParamField body="top_k" type="integer">
  Tham số lấy mẫu Top-K (dành cho mô hình Anthropic/Gemini).
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="object">
  Đặc tả định dạng phản hồi. Sử dụng `{"type": "json_object"}` cho chế độ JSON. Xem `{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}` như một cách tiếp cận cố gắng tốt nhất phụ thuộc vào mô hình được chọn và hành vi chuyển hướng.
</ParamField>

<ParamField body="logit_bias" type="object">
  Thay đổi khả năng xuất hiện của các token được chỉ định. Map token IDs (dưới dạng chuỗi) tới giá trị bias từ -100 đến 100.
</ParamField>

<ParamField body="user" type="string">
  Một định danh duy nhất đại diện cho người dùng cuối của bạn để giám sát lạm dụng.
</ParamField>

## Phản hồi

<ResponseField name="id" type="string">
  Định danh duy nhất cho kết quả hoàn thiện.
</ResponseField>

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

<ResponseField name="created" type="integer">
  Unix timestamp khi kết quả hoàn thiện được tạo.
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  Mô hình được sử dụng cho completion.
</ResponseField>

<ResponseField name="choices" type="array">
  Danh sách các lựa chọn completion.

  Mỗi lựa chọn chứa:

  * `index` (integer): Chỉ số của lựa chọn
  * `message` (object): Tin nhắn được sinh ra
  * `finish_reason` (string): Lý do mô hình dừng (`stop`, `length`, `tool_calls`)
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  Thống kê sử dụng token.

  * `prompt_tokens` (integer): Số token trong prompt
  * `completion_tokens` (integer): Số token trong completion
  * `total_tokens` (integer): Tổng số token đã sử dụng
</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>

## Ví dụ đa phương tiện

```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>