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# 上傳檔案

> 上傳 JSONL 批次輸入檔案以便後續批次創建。

## 概述

此端點是 TokenLab 的 OpenAI 相容批次 API 的一部分。批次作業使用上傳的 JSONL 檔案，異步運行，並且可以稍後返回輸出/錯誤檔案。

## 支援的檔案模式

TokenLab 將 `/v1/files` 明確分成三種模式：

* 批次檔案：使用 `purpose=batch`，供 `/v1/batches` 使用。
* 圖像/參考檔案：使用 `purpose=user_data` 或 `purpose=vision`，供以檔案為基礎的圖像請求使用。
* Anthropic Files API 模式：加入 `anthropic-beta: files-api-2025-04-14`，使用 Anthropic 原生檔案儲存。

## 注意事項

* 批次輸入檔案必須使用 `purpose=batch`。
* `completion_window` 目前為 `24h`。
* 輸出順序不保證；始終根據 `custom_id` 匹配。
* 批次項目內不支援串流。

## 範例

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/files" \
    -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
    -F "purpose=batch" \
    -F "file=@batch-input.jsonl;type=application/jsonl"
  ```
</RequestExample>

## 請求 / 回應

使用上方的互動式 OpenAPI 面板以獲取確切的架構。

## 操作提示

* 使用 `custom_id` 進行冪等的下游對帳。
* 只有在工作者完成批次後，才會期待 `output_file_id` 和 `error_file_id`。
* 批次定價可能與同步定價不同，因為適用 `isBatchRequest=true` 的折扣規則。

## 圖像檔案輸入

同一個 `/v1/files` 路由也可以為 `/v1/images/edits` 上傳圖像參考檔案。

* 使用 `purpose=user_data` 或 `purpose=vision`。
* 可選傳入 `model` 來選擇圖像編輯模型；預設為 `gpt-image-2`。
* 回傳的 `file_id` 會綁定到選中的圖像編輯設定，可在 `images[].file_id` 中重複使用。

## Anthropic Files API 模式

這個 `/v1/files` 路由也支援 Anthropic Files API 路徑。

* 加上 `anthropic-beta: files-api-2025-04-14` 請求標頭即可切換到 Anthropic 模式。
* 在 Anthropic 模式下，直接上傳原始檔案，不要傳 `purpose=batch`。
* 回傳的 `file_id` 會綁定到同一個官方 Anthropic 渠道/工作區，後續應在 `/v1/messages` 請求中重用。
* 如果你要在 Anthropic 訊息內容中引用這個檔案，請持續使用 Anthropic 原生請求標頭（`x-api-key`、`anthropic-version`，以及需要時的 beta header）。

## 回應範例

<ResponseExample>
  ```json 200 OK theme={null}
  {
    "id": "file_abc123",
    "object": "file",
    "bytes": 32768,
    "created_at": 1706000000,
    "filename": "batch-input.jsonl",
    "purpose": "batch"
  }
  ```
</ResponseExample>

## 重要欄位

<ResponseField name="id" type="string">供相關 API 使用的檔案識別符。</ResponseField>
<ResponseField name="purpose" type="string">分配給檔案的用途。上傳目前接受 `batch`、`user_data` 或 `vision`。</ResponseField>
<ResponseField name="bytes" type="integer">檔案大小，單位為位元組。</ResponseField>