Chat Completions

curl https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Erkläre in zwei Sätzen, was eine API ist."}
    ]
  }' 

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.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre in zwei Sätzen, was eine API ist."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

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.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Erkläre in zwei Sätzen, was eine API ist." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

{
  "id": "chatcmpl-8f2c…",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1790812800,
  "model": "claude-sonnet-5-5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Eine API ist eine Vereinbarung darüber, wie ein Programm ein anderes auffordert, etwas zu tun…"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 21,
    "completion_tokens": 48,
    "total_tokens": 69
  }
}

Authentifizierung

• Authorizationheadererforderlich

  Schlüssel im Format Bearer sk-…. Alternativ eignen sich die Header x-api-key oder x-goog-api-key.

Anfrageinhalt

• modelstringerforderlich

  Modell-ID aus dem Katalog, zum Beispiel claude-sonnet-5-5. Das Modell muss das Format OpenAI Chat unterstützen.

• messagesarrayerforderlich

  Dialogverlauf: Objekte mit role (system, developer, user, assistant, tool) und content als Zeichenfolge oder als Array von Teilen (Text, image_url).

• streambooleanoptional

  Antwort im Format Server-Sent Events. Standardmäßig false. Kostenpflichtiger Text wird nach der Kostenberechnung als ein Block geliefert, nicht Wort für Wort.

• stream_optionsobjectoptional

  {"include_usage": true} — das abschließende usage als letztes Ereignis des Streams senden.

• max_tokensintegeroptional

  Maximale Anzahl an Antworttokens. Der neue Name lautet max_completion_tokens. Wenn kein Limit angegeben ist, setzt Ailoot 4096 ein (oder weniger, wenn das Antwortlimit des Modells niedriger ist; Grok hat ein eigenes Limit). Geben Sie für lange Antworten ausdrücklich ein Limit an, sonst endet die Antwort bei 4096 Tokens mit finish_reason: "length". Das Limit fließt in die Reservierung ein: Je höher es ist, desto mehr freies Guthaben ist erforderlich.

• temperaturenumberoptional

  Zufälligkeit der Antwort, normalerweise von 0 bis 2. Bei Reasoning-Modellen kann dieser Parameter ignoriert werden.

• top_pnumberoptional

  Alternative zu temperature: Anteil der Wahrscheinlichkeitsmasse für die Token-Auswahl.

• stopstring | arrayoptional

  Zeichenfolgen, bei denen die Generierung endet.

• toolsarrayoptional

  Beschreibungen von Funktionen, die das Modell aufrufen kann. Format wie bei OpenAI: {"type": "function", "function": {...}}.

• tool_choicestring | objectoptional

  auto, none, required oder eine bestimmte Funktion.

• response_formatobjectoptional

  {"type": "json_object"} oder {"type": "json_schema", ...} für eine strukturierte Antwort, sofern das Modell dies unterstützt.

• reasoning_effortstringoptional

  Reasoning-Tiefe für Reasoning-Modelle: low, medium, high.

Weitere OpenAI-Parameter werden unverändert weitergereicht; ob ein bestimmtes Modell sie unterstützt, entscheidet der Modellentwickler.

Antwort

• choices[].messageobject

  Antwort des Modells: content, bei Tool-Aufrufen tool_calls.

• choices[].finish_reasonstring

  stop — die Antwort ist abgeschlossen; length — das Limit max_tokens wurde erreicht (auch eine solche Antwort gilt als vollständig und wird nach dem tatsächlichen Verbrauch abgerechnet); tool_calls — das Modell ruft ein Tool auf.

• usageobject

  prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens — auf dieser Grundlage wird die Abbuchung berechnet.