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": "Spiega in due frasi che cos’è un’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": "Spiega in due frasi che cos’è un’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: "Spiega in due frasi che cos’è un’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": "Un’API è un accordo su come un programma chiede a un altro di fare qualcosa…"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 21,
    "completion_tokens": 48,
    "total_tokens": 69
  }
}

Autorizzazione

• Authorizationheaderobbligatorio

  Chiave nel formato Bearer sk-…. Sono accettati anche gli header x-api-key oppure x-goog-api-key.

Corpo della richiesta

• modelstringobbligatorio

  ID del modello dal catalogo, ad esempio claude-sonnet-5-5. Il modello deve supportare il formato OpenAI Chat.

• messagesarrayobbligatorio

  Cronologia della conversazione: oggetti con role (system, developer, user, assistant, tool) e content — una stringa o un array di parti (testo, image_url).

• streambooleanfacoltativo

  Risposta nel formato Server-Sent Events. Per impostazione predefinita false. Il testo a pagamento arriva in un unico blocco dopo il calcolo del costo, non parola per parola.

• stream_optionsobjectfacoltativo

  {"include_usage": true} — invia il valore di usage finale come ultimo evento del flusso.

• max_tokensintegerfacoltativo

  Numero massimo di token della risposta. Il nuovo nome è max_completion_tokens. Se il limite non è specificato, Ailoot imposta 4096 (o meno, se il limite di risposta del modello è inferiore; Grok ha un limite proprio). Per risposte lunghe imposta il limite esplicitamente, altrimenti la risposta si fermerà a 4096 token con finish_reason: "length". Il limite rientra nella riserva: più è alto, più saldo libero serve.

• temperaturenumberfacoltativo

  Casualità della risposta, solitamente da 0 a 2. Può essere ignorata dai modelli di ragionamento.

• top_pnumberfacoltativo

  Alternativa a temperature: quota della massa di probabilità usata per scegliere i token.

• stopstring | arrayfacoltativo

  Stringhe che interrompono la generazione.

• toolsarrayfacoltativo

  Descrizioni delle funzioni che il modello può chiamare. Il formato è quello di OpenAI: {"type": "function", "function": {...}}.

• tool_choicestring | objectfacoltativo

  auto, none, required oppure una funzione specifica.

• response_formatobjectfacoltativo

  {"type": "json_object"} oppure {"type": "json_schema", ...} per una risposta strutturata — se il modello la supporta.

• reasoning_effortstringfacoltativo

  Profondità del ragionamento per i modelli di ragionamento: low, medium, high.

Gli altri parametri OpenAI sono inoltrati senza modifiche; il loro supporto nel singolo modello è deciso dallo sviluppatore del modello.

Risposta

• choices[].messageobject

  Risposta del modello: content, in caso di chiamate agli strumenti — tool_calls.

• choices[].finish_reasonstring

  stop — risposta conclusa; length — raggiunto il limite max_tokens (la risposta è comunque completa e viene addebitato il consumo effettivo); tool_calls — il modello chiama uno strumento.

• usageobject

  prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens — su questi valori viene calcolato l’addebito.