Responses API

创建回应

以 OpenAI Responses API 的请求格式(input/instructions)获取模型回应,内部转换成 Chat Completions 格式后路由到任何支持的模型——这是一层转译,不是独立的推理路径。这是无状态端点:传 store: true 或非 null 的 previous_response_id 会直接返回 400(见下方 400 说明的专属错误格式),每次调用都要在 input 带完整的对话内容。串流时,推理过程会以 response.reasoning_text.delta 事件与 type:"reasoning" 的 output item 呈现。

POST/api/v1/responses

验证

Authorization必填

string · header

在 Authorization 标头以 Bearer token 传入 API 密钥。

Body

model必填

string

要使用的模型,供应商前缀格式,例如 "openai/gpt-5.2"。

minLength: 1

Example: "openai/gpt-5.2"

input必填

string | InputItem[]

对话输入——单一字符串,或结构化项目数组(message/function_call/function_call_output)。消息可用文本或含 input_image 的内容区块数组。

instructions

string

系统层级指示,转换时会作为第一条 system 消息插入 messages 数组最前面。

stream

boolean

true 时以 Responses API 的 SSE 事件流回应(response.created、response.output_item.added、response.output_text.delta、response.reasoning_text.delta、response.completed 等);省略或 false 为一次性 JSON 回应。

max_output_tokens

integer

响应可生成的最大 token 数(转换为上游 Chat Completions 的 max_tokens)。

tools

Tool[]

模型可调用的工具/函数定义列表。接受 Responses 规格的扁平格式 {type:"function", name, description, parameters}(建议用法),也接受 Chat Completions 的嵌套格式 {type:"function", function:{...}}(向后兼容,原样放行)。响应对象里的 tools 字段会回显这里实际传入的值。

tool_choice

string | object

控制模型是否/如何被强制调用工具,例如 {type:"function", name:"..."}(扁平格式,建议用法,自动转换给上游)或 "auto"。响应对象里的 tool_choice 字段会回显这里实际传入的值,省略时默认 "auto"。

parallel_tool_calls

boolean

有提供 tools 时,是否允许并行工具调用。省略时默认 true;响应对象里的 parallel_tool_calls 字段会回显这里实际传入的值。

plugins

object[]

插件数组(例如 {id:"web"} 启用网页搜索)。仅部分模型路由支持,不支持时无效;:online 模型变体会在你没有传 plugins 时自动注入 {id:"web"},同样仅限支持的路由。

store

boolean

⚠️ 这个端点是无状态的——传 true 会直接返回 400,不会被接受或忽略。省略或传 false 才是唯一合法用法。

previous_response_id

string

⚠️ 这个端点是无状态的——传任何非 null 值都会直接返回 400,不会被接受或忽略。要延续对话,请把完整历史记录放进 input 数组一起发送。

models

string[]

备用模型列表——依序尝试,主要模型的候选组全部失败时才会用到。

reasoning

object

推理模型的思考控制对象(例如 {effort, max_tokens}),原样转发给上游,不注入默认值。

reasoning_effort

string

reasoning.effort 的简写平面字段。

lowmediumhigh

thinking

object

Claude 扩展思考的加成 token 预算(例如 {type:"enabled", budget_tokens:2048}),叠加在 max_output_tokens 之上,原样转发不注入默认值。

enable_thinking

boolean

Qwen3 / GLM 系列的思考开关,原样转发用户的选择。

POST /api/v1/responses

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curl https://bazaarlink.ai/api/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $BAZAARLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.2",
    "input": "What is the capital of France?"
  }'

响应示例

成功。默认(或 stream: false)返回如下的 Response 对象;stream: true 时改返回 Responses API 的 SSE 事件流。model 一律返回你请求时传入的名称。output[] 依实际输出组成:有推理内容时包含 type:"reasoning" 项目在前,接着是 type:"message" 的文本项目(文本内容的 annotations 数组可能含引用来源,如 web search 命中的 url_citation),或 type:"function_call" 项目。usage 字段是从 Chat Completions 的 usage 换算而来(input_tokens/output_tokens/total_tokens/cost),有推理 token 时另外带 output_tokens_details.reasoning_tokens。tool_choice/tools/parallel_tool_calls 回显你请求里实际传入的值。

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{
  "id": "resp_6f2a1c9d8e7b4a3f9c1d2e3f",
  "object": "response",
  "created_at": 1753500000,
  "completed_at": 1753500002,
  "status": "completed",
  "model": "openai/gpt-5.2",
  "output": [
    {
      "type": "reasoning",
      "id": "rs_1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1e2f",
      "status": "completed",
      "summary": [],
      "content": [
        {
          "type": "reasoning_text",
          "text": "The user is asking a simple geography fact..."
        }
      ]
    },
    {
      "type": "message",
      "id": "msg_9f8e7d6c5b4a3f2e1d0c9b8a",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "The capital of France is Paris.",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 14,
    "output_tokens": 32,
    "total_tokens": 46,
    "cost": 0.00021,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 18
    }
  },
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "truncation": "auto",
  "parallel_tool_calls": true,
  "metadata": {},
  "store": false
}