Chat Completions

Créez des réponses de complétion de chat. Prend en charge la génération de texte, l’entrée multimodale, l’appel de fonctions, la réponse en streaming et plus encore.

Pour les nouveaux projets, nous recommandons la Responses API. La Responses API sépare instructions et input : les instructions système bénéficient automatiquement du Prompt Caching, avec un meilleur taux de succès du cache et des coûts et latences nettement réduits. Chat Completions reste pris en charge à long terme ; les intégrations existantes n’ont pas besoin de migrer.

Endpoint


POST https://api.ofox.io/v1/chat/completions

Paramètres de requête

Paramètre	Type	Obligatoire	Description
`model`	string	✅	Identifiant du modèle, ex. `openai/gpt-6.1-sol`
`messages`	array	✅	Tableau de messages
`temperature`	number	—	Température d’échantillonnage 0-2, par défaut 1
`max_tokens`	number	—	Nombre maximum de tokens à générer
`stream`	boolean	—	Activer la réponse en streaming
`top_p`	number	—	Paramètre d’échantillonnage nucleus
`frequency_penalty`	number	—	Pénalité de fréquence -2 à 2
`presence_penalty`	number	—	Pénalité de présence -2 à 2
`tools`	array	—	Définition des outils (Function Calling)
`tool_choice`	string/object	—	Stratégie de sélection d’outils
`response_format`	object	—	Format de réponse (JSON Mode)
`provider`	object	—	Extension OfoxAI : configuration de routage et repli

Format de Message


interface Message {
  role: 'system' | 'user' | 'assistant' | 'tool'
  content: string | ContentPart[]  // Texte ou contenu multimodal
  name?: string
  tool_calls?: ToolCall[]          // Appels d'outils du message assistant
  tool_call_id?: string            // ID d'appel du message tool
}
 
// Contenu multimodal
type ContentPart =
  | { type: 'text'; text: string }
  | { type: 'image_url'; image_url: { url: string; detail?: 'auto' | 'low' | 'high' } }

Exemple de requête

cURL

Terminal


curl https://api.ofox.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile."},
      {"role": "user", "content": "Expliquez ce qu'est un API Gateway"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

Python

chat.py


from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.io/v1",
    api_key="<votre OFOXAI_API_KEY>"
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile."},
        {"role": "user", "content": "Expliquez ce qu'est un API Gateway"}
    ],
    temperature=0.7
)
 
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

chat.ts


import OpenAI from 'openai'
 
const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ofox.io/v1',
  apiKey: '<votre OFOXAI_API_KEY>'
})
 
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'openai/gpt-6.1-sol',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'Vous êtes un assistant utile.' },
    { role: 'user', content: "Expliquez ce qu'est un API Gateway" }
  ],
  temperature: 0.7
})
 
console.log(response.choices[0].message.content)

Format de réponse


{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1703123456,
  "model": "openai/gpt-6.1-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Un API Gateway est un..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 150,
    "total_tokens": 175
  }
}

Réponse en streaming

Activez la réponse en streaming SSE avec stream: true :

Python

stream.py


stream = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Racontez-moi une histoire"}],
    stream=True
)
 
for chunk in stream:
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

Format de réponse en streaming

Chaque chunk est envoyé via SSE :


data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Bonjour"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" monde"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

Entrée multimodale (vision)

Envoyez des images pour que le modèle les analyse :


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Qu'y a-t-il dans cette image ?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
        ]
    }]
)

Les modèles avec capacité de vision incluent : openai/gpt-6.1-sol, anthropic/claude-sonnet-5.5, google/gemini-3.8-flash, entre autres. Consultez le guide de compréhension visuelle.

Function Calling

Consultez le guide d’appel de fonctions.