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": "Magyarázza el két mondatban, mi az az API."}
    ]
  }' 

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": "Magyarázza el két mondatban, mi az az API."}],
)
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: "Magyarázza el két mondatban, mi az az API." }],
});
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": "Az API megállapodás arról, hogyan kérhet egy program valamilyen műveletet egy másiktól…"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 21,
    "completion_tokens": 48,
    "total_tokens": 69
  }
}

Hitelesítés

• Authorizationheaderkötelező

  A kulcs formátuma Bearer sk-…. A következő fejlécek is használhatók: x-api-key vagy x-goog-api-key.

A kérés törzse

• modelstringkötelező

  A modell azonosítója a katalógusból, például claude-sonnet-5-5. A modellnek támogatnia kell az OpenAI Chat formátumot.

• messagesarraykötelező

  Beszélgetési előzmények: objektumok a következő mezőkkel: role (system, developer, user, assistant, tool) és content — karakterlánc vagy részekből álló tömb (szöveg, image_url).

• streambooleannem kötelező

  Válasz Server-Sent Events formátumban. Alapértelmezett értéke false. A díjköteles szöveg a költség kiszámítása után egyetlen blokkban érkezik, nem szavanként.

• stream_optionsobjectnem kötelező

  {"include_usage": true} — az összesített usage adatokat küldi el a folyam utolsó eseményében.

• max_tokensintegernem kötelező

  A válasz tokenjeinek maximális száma. Az új neve: max_completion_tokens. Ha nincs megadva korlát, az Ailoot 4096-ot állít be (vagy kevesebbet, ha a modell válaszkorlátja alacsonyabb; a Grok saját korlátot használ). Hosszú válaszokhoz adja meg a korlátot kifejezetten, különben a válasz 4096 tokennél megáll, a jelzés pedig finish_reason: "length". A korlát beleszámít a zárolt összegbe: minél nagyobb, annál több szabad egyenleg szükséges.

• temperaturenumbernem kötelező

  A válasz véletlenszerűsége, általában 0 és 2 között. A következtető modellek figyelmen kívül hagyhatják.

• top_pnumbernem kötelező

  A temperature alternatívája: a tokenválasztáshoz figyelembe vett valószínűségi tömeg aránya.

• stopstring | arraynem kötelező

  Karakterláncok, amelyeknél a generálás leáll.

• toolsarraynem kötelező

  A modell által meghívható függvények leírása. A formátum az OpenAI-éval megegyező: {"type": "function", "function": {...}}.

• tool_choicestring | objectnem kötelező

  auto, none, required vagy egy konkrét függvény.

• response_formatobjectnem kötelező

  {"type": "json_object"} vagy {"type": "json_schema", ...} strukturált válaszhoz — ha a modell támogatja.

• reasoning_effortstringnem kötelező

  A következtetés mélysége következtető modelleknél: low, medium, high.

A többi OpenAI-paramétert változatlanul továbbítjuk; azt, hogy egy adott modell támogatja-e őket, a modell fejlesztője határozza meg.

Válasz

• choices[].messageobject

  A modell válasza: content, eszközhívás esetén tool_calls.

• choices[].finish_reasonstring

  stop — a válasz befejeződött; length — elérte a következő korlátot: max_tokens (az ilyen válasz is teljesnek számít, és a tényleges használat alapján díjköteles); tool_calls — a modell egy eszközt hív meg.

• usageobject

  prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens — ezek alapján számítjuk ki a terhelést.