Criar uma conclusão de chat

POST

chat

completions

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {
            "role": "developer",
            "content": "You are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello!",
        },
    ],
    reasoning_effort="low",
)

print(completion.choices[0].message)

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "annotations": [],
        "content": "Hi! How can I help you today?",
        "refusal": null,
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1788763703,
  "id": "chatcmpl_example",
  "model": "gpt-6-astra",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 12,
    "completion_tokens_details": {
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    },
    "prompt_tokens": 18,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 30
  }
}

{
  "error": {
    "code": "",
    "message": "model name is required (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": "",
    "message": "invalid token (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "field messages is required (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error",
    "param": "",
    "code": "invalid_request"
  }
}

Envie conversas pela API Chat Completions compatível com OpenAI. Configure seu SDK com base_url="https://api.cometapi.com/v1" e sua chave de API do CometAPI. Os exemplos básicos, de imagem, Streaming e saída estruturada usam gpt-6-astra. O exemplo de chamadas de função usa gpt-5.6-sol, e o exemplo de probabilidade de log usa gpt-4.1.

Use a referência do OpenAI Chat Completions para definições de parâmetros. Para chamadas de ferramentas do GPT-6 Astra, use Responses, seguindo as orientações de modelo da OpenAI.

Funções das mensagens

Função	Descrição
`system`	Define o comportamento e a personalidade do assistente. É colocada no início da conversa.
`developer`	Fornece instruções do aplicativo. Os exemplos do GPT-6 Astra usam esta função.
`user`	Mensagens do usuário final.
`assistant`	Respostas anteriores do modelo, usadas para manter o histórico da conversa.
`tool`	Resultados de chamadas de ferramenta/função. Deve incluir `tool_call_id` correspondente à chamada de ferramenta original.

Coloque as instruções do aplicativo em uma mensagem developer antes das mensagens do usuário ao usar os exemplos do GPT-6 Astra.

Enviar entrada Multimodal

Use uma matriz de partes de conteúdo para enviar uma imagem com texto:

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Describe the road and surrounding landscape in this image."
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://images.unsplash.com/photo-1500530855697-b586d89ba3ee?w=1200",
            "detail": "high"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "reasoning_effort": "low",
  "max_completion_tokens": 4096
}

Use image_url.detail para selecionar o nível de detalhe do processamento de imagem. Este exemplo usa high.

Transmitir respostas em Streaming

Para receber saída incremental, defina stream como true. A resposta é entregue como Server-Sent Events (SSE)). O texto chega em objetos chat.completion.chunk; este exemplo abreviado inclui o bloco de uso final:

data: {"choices":[{"delta":{"content":"","refusal":null,"role":"assistant"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1788765075,"id":"chatcmpl_example","model":"gpt-6-astra-2026-09-03","object":"chat.completion.chunk"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"Hi"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1788765075,"id":"chatcmpl_example","model":"gpt-6-astra-2026-09-03","object":"chat.completion.chunk"}

: Additional text deltas omitted

data: {"choices":[{"delta":{},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"created":1788765075,"id":"chatcmpl_example","model":"gpt-6-astra-2026-09-03","object":"chat.completion.chunk"}

data: {"choices":[],"created":1788765075,"id":"chatcmpl_example","model":"gpt-6-astra-2026-09-03","object":"chat.completion.chunk","usage":{"completion_tokens":12,"completion_tokens_details":{"accepted_prediction_tokens":0,"audio_tokens":0,"reasoning_tokens":0,"rejected_prediction_tokens":0},"prompt_tokens":18,"prompt_tokens_details":{"audio_tokens":0,"cache_write_tokens":0,"cached_tokens":0},"total_tokens":30}}

data: [DONE]

Para incluir estatísticas de uso de token nas respostas em Streaming, defina stream_options.include_usage como true. Os dados de uso aparecem em um bloco final antes de [DONE]. Os blocos podem ter uma matriz choices vazia; verifique-a antes de acessar choices[0].

Solicitar saída estruturada

Use response_format para solicitar saída estruturada:

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the capital of France? Return the answer and your confidence as a number from 0 to 1."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "low",
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "result",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "answer": {
            "type": "string",
            "description": "The answer to the question."
          },
          "confidence": {
            "type": "number",
            "description": "Confidence between zero and one."
          }
        },
        "required": [
          "answer",
          "confidence"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Return a JSON object with the key answer and the capital of France as its value."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "low",
  "response_format": {
    "type": "json_object"
  }
}

O modo JSON Schema especifica a estrutura necessária. O modo JSON Object solicita JSON válido sem impor seu schema. Verifique se há uma recusa ou uma resposta limitada por tamanho antes de consumir o resultado.

Chamar ferramentas e funções

Use gpt-5.6-sol com uma definição de função:

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather in Boston, MA, in celsius? Use the weather tool."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "none",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather for a city.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "City and state, for example Boston, MA."
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": [
                "celsius",
                "fahrenheit"
              ],
              "description": "Temperature unit."
            }
          },
          "required": [
            "location",
            "unit"
          ],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

Uma chamada de função retorna finish_reason: "tool_calls" e uma matriz message.tool_calls. Analise os arguments codificados em JSON da função, execute sua função e, em seguida, acrescente a mensagem do assistente e uma mensagem de resultado tool com seu tool_call_id correspondente.

Escolha os parâmetros da solicitação

Parâmetros específicos do modelo

Use reasoning_effort e max_completion_tokens com o Astra GPT-6. Os exemplos de Functions e Logprobs mostram as opções de solicitação para gpt-5.6-sol e gpt-4.1, respectivamente.Para formatos de solicitação específicos de Claude ou Gemini, consulte Anthropic Messages e Gemini Generate content.

max_tokens e max_completion_tokens

Use max_completion_tokens para limitar os tokens gerados nos exemplos do Astra GPT-6. Isso inclui o raciocínio e a saída visível, portanto, reserve espaço para ambos. max_tokens é um parâmetro legado.

Funções de instrução

Use developer para instruções do aplicativo nos exemplos do Astra GPT-6. Mantenha o conteúdo do usuário final em mensagens user e preserve as respostas anteriores do assistente ao continuar uma conversa.

Perguntas frequentes

Como lidar com limites de taxa?

Ao encontrar 429 Too Many Requests, implemente recuo exponencial:

import os
import time
import random
from openai import OpenAI, RateLimitError

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

def chat_with_retry(messages, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="gpt-6-astra",
                messages=messages,
                reasoning_effort="low",
            )
        except RateLimitError:
            if i < max_retries - 1:
                wait_time = (2 ** i) + random.random()
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise

Como manter o contexto da conversa?

Inclua o histórico completo da conversa no array messages:

messages = [
    {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is Python?"},
    {"role": "assistant", "content": "Python is a high-level programming language..."},
    {"role": "user", "content": "What are its main advantages?"},
]

O que `finish_reason` significa?

Valor	Significado
`stop`	Conclusão natural ou atingiu uma sequência de parada.
`length`	Atingiu o limite de `max_tokens` ou `max_completion_tokens`.
`tool_calls`	O modelo invocou uma ou mais chamadas de ferramenta/função.
`content_filter`	A saída foi filtrada devido à política de conteúdo.

Como controlar custos?

Use max_completion_tokens para limitar o comprimento da saída.
Compare os preços dos modelos e escolha um modelo que atenda aos requisitos da sua carga de trabalho.
Mantenha os Prompts concisos — evite contexto redundante.
Monitore o uso de Tokens no campo de resposta usage.

Autorizações

Authorization

string

header

obrigatório

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

Corpo

application/json

model

string

padrão:gpt-6-astra

obrigatório

Model ID to use for this request. See the Models page for current options.

Exemplo:

"gpt-6-astra"

messages

object[]

obrigatório

Conversation messages, including instructions, user input, assistant replies, and tool results.

Show child attributes

stream

boolean

If true, partial response tokens are delivered incrementally via server-sent events (SSE). The stream ends with a data: [DONE] message.

temperature

number

Sampling temperature. Omit this field for GPT-6 Astra.

Intervalo necessário: 0 <= x <= 2

top_p

number

Nucleus sampling threshold. Omit this field for GPT-6 Astra. For sampling overrides, adjust either top_p or temperature.

Intervalo necessário: 0 <= x <= 1

integer

Number of completion choices to generate for each input message. Defaults to 1.

stop

Stop string or list of up to four strings, for models that support stop sequences.

max_tokens

integer

obsoleto

Legacy output-token limit. Use max_completion_tokens for the GPT-6 Astra examples.

presence_penalty

number

Number between -2.0 and 2.0. Positive values penalize tokens based on whether they have already appeared, encouraging the model to explore new topics.

Intervalo necessário: -2 <= x <= 2

frequency_penalty

number

Number between -2.0 and 2.0. Positive values penalize tokens proportionally to how often they have appeared, reducing verbatim repetition.

Intervalo necessário: -2 <= x <= 2

logit_bias

object

A JSON object mapping token IDs to bias values from -100 to 100. The bias is added to the model's logits before sampling. Values between -1 and 1 subtly adjust likelihood; -100 or 100 effectively ban or force selection of a token.

user

string

A unique identifier for your end-user. Helps with abuse detection and monitoring.

max_completion_tokens

integer

Maximum generated tokens, including visible output and reasoning. Leave enough room for both, as in the image-input example.

response_format

object

Specifies the output format. Use {"type": "json_object"} for JSON mode, or {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} for strict structured output.

Show child attributes

tools

object[]

Function definitions for a model that supports tool calling on Chat Completions. The function example uses GPT-5.6 Sol; use Responses for GPT-6 Astra tool calls.

Show child attributes

tool_choice

Controls how the model selects tools. auto (default): model decides. none: no tools. required: must call a tool.

logprobs

boolean

Return token log probabilities. Use gpt-4.1 as shown in the Logprobs example.

top_logprobs

integer

Number of most likely tokens to return at each position (0-20). Requires logprobs to be true.

Intervalo necessário: 0 <= x <= 20

reasoning_effort

string

Reasoning effort supported by the selected model. The GPT-6 Astra examples use low; the GPT-5.6 Sol function example uses none. See the model reference for other supported levels.

stream_options

object

Options for streaming. Only valid when stream is true.

Show child attributes

service_tier

enum<string>

Specifies the processing tier.

Opções disponíveis:

auto,

default,

flex,

priority

Resposta

Successful chat completion response.

string

Unique completion identifier.

Exemplo:

"chatcmpl_example"

object

enum<string>

Object type. Non-streaming responses use chat.completion.

Opções disponíveis:

chat.completion

Exemplo:

"chat.completion"

created

integer

Unix timestamp of creation.

Exemplo:

1788763703

model

string

The model used (may include version suffix).

Exemplo:

"gpt-6-astra"

choices

object[]

Array of completion choices.

Show child attributes

usage

object

Token accounting for this request. Billing uses these counts.

Show child attributes

service_tier

string

Service tier that processed the request, when returned.

system_fingerprint

string | null

Model configuration fingerprint, when returned.

Última modificação em 8 de setembro de 2026

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {
            "role": "developer",
            "content": "You are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello!",
        },
    ],
    reasoning_effort="low",
)

print(completion.choices[0].message)

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "annotations": [],
        "content": "Hi! How can I help you today?",
        "refusal": null,
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1788763703,
  "id": "chatcmpl_example",
  "model": "gpt-6-astra",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 12,
    "completion_tokens_details": {
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    },
    "prompt_tokens": 18,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 30
  }
}

{
  "error": {
    "code": "",
    "message": "model name is required (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": "",
    "message": "invalid token (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "field messages is required (request id: <request_id>)",
    "type": "comet_api_error",
    "param": "",
    "code": "invalid_request"
  }
}

Moderação de conteúdo

Chaves de API

Funções das mensagens

Enviar entrada Multimodal

Transmitir respostas em Streaming

Solicitar saída estruturada

Chamar ferramentas e funções

Escolha os parâmetros da solicitação

Perguntas frequentes

Como lidar com limites de taxa?

Como manter o contexto da conversa?

O que `finish_reason` significa?

Como controlar custos?

Autorizações

Corpo

Resposta

​Funções das mensagens

​Enviar entrada Multimodal

​Transmitir respostas em Streaming

​Solicitar saída estruturada

​Chamar ferramentas e funções

​Escolha os parâmetros da solicitação

​Perguntas frequentes

​Como lidar com limites de taxa?

​Como manter o contexto da conversa?

​O que finish_reason significa?

​Como controlar custos?

Autorizações

Corpo

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Enviar entrada Multimodal

Transmitir respostas em Streaming

Solicitar saída estruturada

Chamar ferramentas e funções

Escolha os parâmetros da solicitação

Perguntas frequentes

Como lidar com limites de taxa?

Como manter o contexto da conversa?

O que `finish_reason` significa?

Como controlar custos?