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POST https://api.apione.ai/v1/chat/completions请求参数
messagesobject[]必填对话历史。每项含 role（system / user / assistant / tool）与 content。
streamboolean默认 false。为 true 时以 SSE 返回。
max_tokensinteger本次回复的最大 token 数，不超过模型上限。
temperaturenumber0–2，默认 1。与 top_p 建议只调其一。
top_pnumber0–1，核采样阈值。
stopstring | string[]最多 4 个停止序列，命中后立即结束生成。
toolsobject[]可调用的函数定义，格式与 OpenAI 一致。模型需具备函数调用能力。
tool_choice"auto" | "none" | object控制是否 / 调用哪个工具。
response_formatobject{"type":"json_object"} 或带 json_schema 的结构化输出约束。
seedinteger尽力而为的可复现采样，不保证完全一致。
userstring你自己的终端用户标识，写入日志便于排查滥用。
请求示例
json
{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "只用 JSON 回答。" },
{ "role": "user", "content": "把这句话的情感分类：今天效率很高" }
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 200,
"response_format": { "type": "json_object" }
}响应
idstring本次补全的 id。排查问题时请提供响应头里的 X-Maxx-Request-ID。
modelstring实际使用的模型。
choices[].messageobject回复内容，含 role、content，工具调用时还有 tool_calls。
choices[].finish_reasonstringstop / length / tool_calls / content_filter。
usageobjectprompt_tokens、completion_tokens、total_tokens，缓存命中时含 prompt_tokens_details.cached_tokens。
json
{
"id": "chatcmpl-01J8ZQ7K3M",
"object": "chat.completion",
"created": 1771286400,
"model": "claude-sonnet-4-6",
"choices": [{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "{\"sentiment\":\"positive\"}" },
"finish_reason": "stop"
}],
"usage": { "prompt_tokens": 38, "completion_tokens": 9, "total_tokens": 47 }
}流式响应
stream: true 时返回 text/event-stream，分片结构与格式见流式输出。
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