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Documentation Index

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https://docs.123api.co/llms.txt
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文字系列

通用对话接口

POST/v1/chat/completions
试一试

Authorizations

Authorizationstring必填

所有接口均需要使用 Bearer Token 进行认证。

获取 API Key：

访问 控制台 获取您的 API Key。

使用时在请求头中添加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

modelstring必填默认 gpt-5

模型名称。

支持的模型包括：

  • OpenAI: gpt-5, gpt-5-chat-latest, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-pro

  • Anthropic: claude-sonnet-4-5-20250929, claude-opus-4-1-20250805, claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-4-1-20250805-thinking, claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

  • Google: gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro-thinking, gemini-2.5-flash-lite

  • DeepSeek: deepseek-v3.1-250821, deepseek-v3.1-think-250821, deepseek-v3-0324

  • Doubao: doubao-seed-1-6-251015, doubao-seed-1-6-flash-250828, doubao-seed-1-6-thinking-250715

  • 更多模型持续更新中…
messagesarray必填

对话消息列表。

消息数组，每条消息包含 role 和 content 两个字段。

快速填写（Try it 区域）：

  1. 点击 “+ Add an item” 添加一条消息

  2. role 输入：user、assistant 或 system

  3. content 输入：你想说的话

详细字段说明
rolestring必填默认 user

角色类型。

可选值：user（用户消息）、assistant（AI 回复，用于多轮对话）、system （系统提示词，设置 AI 行为）

contentstring必填

消息内容。

填写你想说的话或问题。

示例：

[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}]

进阶用法：

添加系统提示词（让 AI 扮演特定角色）：

[
  {"role": "system", "content": "你是专业的 Python 导师"},
  {"role": "user", "content": "如何学习编程？"}
]

多轮对话（包含上下文）：

[
  {"role": "user", "content": "你好"},
  {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮你的？"},
  {"role": "user", "content": "介绍一下人工智能"}
]

角色说明：

  • user: 用户消息（大多数情况用这个）

  • system: 系统提示词，设置 AI 的行为和角色

  • assistant: AI 的历史回复，用于多轮对话时提供上下文

temperaturenumber

控制输出随机性，范围 0-2。

  • 较低的值（如 0.2）使输出更确定
  • 较高的值（如 1.8）使输出更随机

默认值：1.0

max_tokensinteger

生成的最大 token 数量。

不同模型有不同的最大值限制，请参考具体模型文档。

streamboolean

是否使用流式输出。

  • true: 流式返回（SSE 格式）

  • false: 一次性返回完整响应

默认值：true

top_pnumber

核采样参数，范围 0-1。

控制生成文本的多样性，建议与 temperature 二选一使用。

默认值：1.0

frequency_penaltynumber

频率惩罚，范围 -2.0 到 2.0。

正值会降低重复使用相同词汇的可能性。

默认值：0

presence_penaltynumber

存在惩罚，范围 -2.0 到 2.0。

正值会增加谈论新主题的可能性。

默认值：0

stopstring or array

停止序列。

最多 4 个序列，遇到这些序列时将停止生成。

ninteger

生成的回复数量。

默认值：1。

注意： 必须输入纯数字（如 1），不要加引号，否则会报错。

Response

idstring

响应的唯一标识符。

objectstring

对象类型，固定为 chat.completion。

createdinteger

创建时间戳。

modelstring

实际使用的模型名称。

choicesarray

生成的回复列表。

属性
indexinteger

选项索引。

messageobject

消息内容。

属性
rolestring

角色类型（assistant）。

contentstring

生成的文本内容。

finish_reasonstring

结束原因。

  • stop - 自然结束

  • length - 达到最大长度

  • content_filter - 内容过滤

  • function_call - 函数调用

usageobject

token 使用统计。

属性
prompt_tokensinteger

输入消息的 token 数。

completion_tokensinteger

生成内容的 token 数。

total_tokensinteger

总 token 数。

支持的模型列表

OpenAI 系列

Anthropic 系列

Google 系列

DeepSeek 系列

Doubao 系列

使用示例

基础对话

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ]
}

系统提示词

{
  "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一位专业的 Python 编程导师"},
    {"role": "user", "content": "如何使用列表推导式？"}
  ]
}

多轮对话

{
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "什么是机器学习？"},
    {"role": "assistant", "content": "机器学习是人工智能的一个分支..."},
    {"role": "user", "content": "能举个例子吗？"}
  ]
}

流式输出

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}
  ],
  "stream": true
}