AIAI Gateway/API-Dokumentation/Chat Completions

OpenAI Chat Completions API

Verwende die OpenAI Chat Completions API für Konversationen. Dies ist das klassische OpenAI-Chat-API-Format.

Endpunkt

POST/api/ai/v1/chat/completions

Authentifizierung

AuthorizationErforderlich

Bearer YOUR_API_KEY

Anfrage

Parameter	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`model`	string	Erforderlich	Modellname, z. B. deepseek-v4.1-flash, qwen3.8-max
`messages`	array	Erforderlich	Nachrichten-Array im Format
`max_tokens`	integer	Optional	Maximale Anzahl der Ausgabe-Tokens
`temperature`	float	Optional	Sampling-Temperatur, steuert die Zufälligkeit (0-2)
`stream`	boolean	Optional	Streaming-Antwort aktivieren, für SSE auf true setzen

Antwort

Parameter	Typ	Beschreibung
`id`	string	Eindeutige Antwort-ID
`model`	string	Tatsächlich verwendetes Modell
`choices`	array	Array der Antwortoptionen, üblicherweise die erste verwenden
`usage`	object	Token-Nutzungsstatistik

Beispiele

cURL

curl --location 'https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --data '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"}
    ],
    "max_tokens": 1000,
    "temperature": 0.7
  }'

Python

import requests

response = requests.post(
    "https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "model": "deepseek-v4.1-flash",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"}
        ],
        "max_tokens": 1000,
        "temperature": 0.7
    }
)
print(response.json())

Streaming-Beispiel

curl --location 'https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --data '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1000,
    "stream": true
  }'

← Responses Anthropic Messages →

Anfrage

Parameter	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`model`	string	Erforderlich	Modellname, z. B. deepseek-v4.1-flash, qwen3.8-max
`messages`	array	Erforderlich	Nachrichten-Array im Format
`max_tokens`	integer	Optional	Maximale Anzahl der Ausgabe-Tokens
`temperature`	float	Optional	Sampling-Temperatur, steuert die Zufälligkeit (0-2)
`stream`	boolean	Optional	Streaming-Antwort aktivieren, für SSE auf true setzen

Parameter

Typ

Beschreibung

id

string

Eindeutige Antwort-ID

model

string

Tatsächlich verwendetes Modell

choices

array

Array der Antwortoptionen, üblicherweise die erste verwenden

usage

object

Token-Nutzungsstatistik

Beispiele

cURL

curl --location 'https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --data '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"}
    ],
    "max_tokens": 1000,
    "temperature": 0.7
  }'

Python

import requests

response = requests.post(
    "https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "model": "deepseek-v4.1-flash",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"}
        ],
        "max_tokens": 1000,
        "temperature": 0.7
    }
)
print(response.json())

Streaming-Beispiel

curl --location 'https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --data '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1000,
    "stream": true
  }'