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": "Wyjaśnij w dwóch zdaniach, czym jest 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": "Wyjaśnij w dwóch zdaniach, czym jest 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: "Wyjaśnij w dwóch zdaniach, czym jest 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": "API to ustalenia określające, jak jeden program prosi drugi o wykonanie jakiejś czynności…"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 21,
    "completion_tokens": 48,
    "total_tokens": 69
  }
}

Autoryzacja

• Authorizationheaderwymagany

  Klucz w postaci Bearer sk-…. Można też użyć nagłówków x-api-key lub x-goog-api-key.

Treść żądania

• modelstringwymagany

  ID modelu z katalogu, na przykład claude-sonnet-5-5. Model musi obsługiwać format OpenAI Chat.

• messagesarraywymagany

  Historia dialogu: obiekty z role (system, developer, user, assistant, tool) i content — jako ciąg znaków lub tablicę części (tekst, image_url).

• streambooleanopcjonalny

  Odpowiedź w formacie Server-Sent Events. Domyślnie false. Płatny tekst przychodzi w jednym bloku po obliczeniu kosztu, a nie słowo po słowie.

• stream_optionsobjectopcjonalny

  {"include_usage": true} — przesłać końcowe usage jako ostatnie zdarzenie strumienia.

• max_tokensintegeropcjonalny

  Maksymalna liczba tokenów odpowiedzi. Nowa nazwa — max_completion_tokens. Jeśli limit nie jest podany, Ailoot ustawia 4096 (lub mniej, jeśli limit odpowiedzi modelu jest niższy; Grok ma własny limit). Dla długich odpowiedzi podaj limit jawnie, inaczej odpowiedź zakończy się po 4096 tokenach z finish_reason: "length". Limit wchodzi do rezerwacji: im jest większy, tym więcej wolnych środków trzeba mieć na saldzie.

• temperaturenumberopcjonalny

  Losowość odpowiedzi, zwykle od 0 do 2. W modelach rozumujących może być ignorowana.

• top_pnumberopcjonalny

  Alternatywa dla temperature: udział masy prawdopodobieństwa używany do wyboru tokenów.

• stopstring | arrayopcjonalny

  Ciągi znaków, na których generowanie się zatrzyma.

• toolsarrayopcjonalny

  Opisy funkcji, które model może wywołać. Format — taki jak w OpenAI: {"type": "function", "function": {...}}.

• tool_choicestring | objectopcjonalny

  auto, none, required lub konkretna funkcja.

• response_formatobjectopcjonalny

  {"type": "json_object"} lub {"type": "json_schema", ...} dla odpowiedzi strukturalnej — jeśli model ją obsługuje.

• reasoning_effortstringopcjonalny

  Głębokość rozumowania w modelach rozumujących: low, medium, high.

Pozostałe parametry OpenAI są przekazywane bez zmian; to twórca modelu określa, czy dany model je obsługuje.

Odpowiedź

• choices[].messageobject

  Odpowiedź modelu: content, przy wywoływaniu narzędzi — tool_calls.

• choices[].finish_reasonstring

  stop — odpowiedź zakończona; length — osiągnięto limit max_tokens (taka odpowiedź nadal jest pełna i rozliczana według faktycznego zużycia); tool_calls — model wywołuje narzędzie.

• usageobject

  prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens — na ich podstawie oblicza się obciążenie.