Source: https://ailoot.ai/docs/de-at/api/responses/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/de-at/api/responses/ Language: de-at [API](https://ailoot.ai/docs/de-at/) # Responses [Markdown](https://ailoot.ai/docs/de-at/api/responses/index.md) Das neue OpenAI-Format: eine Eingabe, typisierte Ausgabe, Werkzeuge und Reasoning. Codex CLI verwendet dieses Format. POST`https://api.ailoot.ai/v1/responses` Responses ```bash curl https://api.ailoot.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-6.1-sol", "instructions": "Antworte kurz.", "input": "Was unterscheidet TCP von UDP?" }' ``` ```python from openai import OpenAI import os client = OpenAI(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) resp = client.responses.create( model="gpt-6.1-sol", instructions="Antworte kurz.", input="Was unterscheidet TCP von UDP?", ) print(resp.output_text) ``` ```js import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ maxRetries: 0, baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-6.1-sol", instructions: "Antworte kurz.", input: "Was unterscheidet TCP von UDP?", }); console.log(resp.output_text); ``` 200 OK ```json { "id": "resp_67f1…", "object": "response", "status": "completed", "model": "gpt-6.1-sol", "output": [ { "type": "message", "role": "assistant", "content": [ { "type": "output_text", "text": "TCP garantiert Zustellung und Reihenfolge, UDP nicht, ist dafür aber schneller…" } ] } ], "usage": { "input_tokens": 24, "output_tokens": 61, "total_tokens": 85 } } ``` ## Authentifizierung | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `Authorization` | header | erforderlich | Schlüssel in der Form `Bearer sk-…`. Alternativ akzeptiert Ailoot die Header `x-api-key` oder `x-goog-api-key`. | ## Request-Body | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | erforderlich | ID eines Modells mit Responses-Format. Davon gibt es 53 im Katalog: GPT, Claude, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, Grok. Gemini-Modelle sind in diesem Format nicht verfügbar. | | `input` | string \| array | erforderlich | Anfragetext oder Array aus Nachrichten und Teilen (Text, Bilder). | | `instructions` | string | optional | Systemanweisung. | | `stream` | boolean | optional | SSE-Ereignisstream; das letzte Ereignis ist `response.completed`. Kostenpflichtiger Text wird nach der Kostenberechnung in einem Block übermittelt. | | `max_output_tokens` | integer | optional | Maximale Anzahl an Antworttokens einschließlich Reasoning. Wird kein Wert angegeben, setzt Ailoot 4096 ein (oder weniger, wenn das Antwortlimit des Modells niedriger ist). Geben Sie für lange Antworten das Limit ausdrücklich an. Requests mit `previous_response_id` und mit den integrierten Werkzeugen `web_search` oder `code_interpreter` berücksichtigen bei neuen Textrequests gesonderte Schätzungen des gespeicherten Kontexts und der Werkzeugnutzung; sie gehen nicht automatisch von den Kosten des gesamten Eingabefensters aus. Frühere akzeptierte Reservierungen behalten ihre ursprünglichen Bedingungen. Bei Bildern, Video und Audio als Ausgabe werden die vollen Kosten des Ergebnisses reserviert. Ist die berechnete Reservierung durch das verfügbare Guthaben oder das Schlüssellimit nicht gedeckt, kann Ailoot bei einem unterstützten Modell und einer unterstützten Methode den Wert von `max_tokens` (`max_output_tokens` bei Responses) auf einen bezahlbaren Umfang reduzieren, jedoch nicht unter 256 Tokens oder das höhere Minimum der jeweiligen Methode, und meldet dies im Header `X-Ailoot-Max-Tokens-Capped`. Ob eine Reduzierung möglich ist, wird für das konkrete Textmodell und die Methode geprüft. Sie gilt für unterstützte Gemini-Textrouten im nativen Gemini-Format und im Format Anthropic Messages; `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`, `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`, `meta/muse-glimmer-30b`, `nvidia/ising-calibration-1.5-31b`, `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`, `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`, `nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b`, `nvidia/nemotron-3.5-content-safety`, `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`, `nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1`, `nvidia/riva-translate-4b-instruct-v2`, `poolside/laguna-xs-2.1`, `z-ai/glm-5.3-flash` — in den Formaten Chat Completions und Messages (sofern das Modell diese unterstützt). **Ausgabe** wird für die Reservierung eines neuen Textrequests anhand der typischen Antwortlänge und der akzeptierten Bedingungen geschätzt. Das angeforderte Limit definieren Sie mit `max_tokens` (`max_output_tokens` bei Responses). Das angeforderte Limit entspricht nicht automatisch der Tokenzahl, auf der die Reservierung beruht, und garantiert bei einem Modell ohne verlässliche Begrenzung keine bestimmte tatsächliche Antwortlänge. Der Ausgangswert 4096 gilt nur für die entsprechenden Routen; die konkrete Regel hängt vom Modell und der Methode ab. | | `reasoning` | object | optional | `{"effort": "low" \| "medium" \| "high"}` für Reasoning-Modelle. | | `tools` | array | optional | Funktionen, die das Modell aufrufen kann. | | `text` | object | optional | Antwortformat, zum Beispiel `{"format": {"type": "json_schema", ...}}`. | | `temperature` | number | optional | Zufälligkeit der Antwort, sofern das Modell dies unterstützt. | ## Antwort | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `output` | array | | Antwortelemente: Nachrichten (`message`), Reasoning, Funktionsaufrufe. Im SDK verwenden Sie bequem `output_text`. | | `status` | string | | `completed`, `incomplete` (Limit erreicht) oder `failed`. | | `usage` | object | | `input_tokens`, `output_tokens`, `total_tokens`. | Noch Fragen? Senden Sie uns die Request ID und eine Beschreibung — wir helfen Ihnen weiter.[Support kontaktieren](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.