Skip to main content
POST
Надсилайте розмови через сумісний з OpenAI API Chat Completions. Налаштуйте SDK за допомогою base_url="https://api.cometapi.com/v1" і вашого ключа API CometAPI. У базовому прикладі, а також прикладах із зображеннями, Streaming і структурованим виводом використовується gpt-6-astra. У прикладі Function Calling використовується gpt-5.6-sol, а в прикладі з імовірностями журналу — gpt-4.1.
Скористайтеся довідником OpenAI Chat Completions для визначень параметрів. Для виклику інструментів GPT-6 Astra використовуйте Responses, дотримуючись рекомендацій OpenAI щодо моделей.

Ролі повідомлень

Розміщуйте інструкції застосунку в повідомленні developer перед повідомленнями користувача під час використання прикладів GPT-6 Astra.

Надсилання multimodal input

Використовуйте масив частин вмісту, щоб надіслати зображення разом із текстом:
Використовуйте image_url.detail для вибору рівня деталізації обробки зображення. У цьому прикладі використовується high.

Потокові відповіді

Щоб отримувати вивід поступово, установіть stream у значення true. Відповідь надсилається у форматі Server-Sent Events (SSE)). Текст надходить в об’єктах chat.completion.chunk; цей скорочений приклад містить фінальний чанк використання:
Щоб включити статистику використання Token у потокові відповіді, установіть stream_options.include_usage у значення true. Дані про використання з’являються у фінальному чанку перед [DONE]. Чанки можуть мати порожній масив choices; перевіряйте його перед доступом до choices[0].

Запит структурованого виводу

Використовуйте response_format, щоб запросити структурований вивід:
Режим JSON Schema визначає необхідну структуру. Режим JSON Object запитує дійсний JSON без застосування вашої схеми. Перш ніж використовувати результат, перевірте наявність відмови або відповіді, обмеженої за довжиною.

Виклик інструментів і функцій

Використовуйте gpt-5.6-sol із визначенням функції:
Виклик функції повертає finish_reason: "tool_calls" і масив message.tool_calls. Розберіть JSON-кодований arguments функції, виконайте свою функцію, а потім додайте повідомлення асистента та повідомлення з результатом tool із відповідним tool_call_id.

Вибір параметрів запиту

Використовуйте reasoning_effort і max_completion_tokens з GPT-6 Astra. Приклади Functions і Logprobs показують параметри запиту для gpt-5.6-sol і gpt-4.1 відповідно.Відомості про формати запитів, специфічні для Claude або Gemini, див. в Anthropic Messages і Gemini Generate content.
Використовуйте max_completion_tokens, щоб обмежити кількість згенерованих tokens у прикладах GPT-6 Astra. Це включає міркування та видимий результат, тож залиште місце для обох. max_tokens — застарілий параметр.
Використовуйте developer для інструкцій застосунку в прикладах GPT-6 Astra. Зберігайте вміст кінцевого користувача в повідомленнях user і зберігайте попередні відповіді асистента під час продовження розмови.

Поширені запитання

Як працювати з обмеженнями швидкості?

У разі виникнення 429 Too Many Requests реалізуйте експоненційну затримку між повторними спробами:

Як підтримувати контекст розмови?

Додайте всю історію розмови до масиву messages:

Що означає finish_reason ?

Як контролювати витрати?

  1. Використовуйте max_completion_tokens, щоб обмежити довжину виводу.
  2. Порівняйте ціни на моделі та виберіть модель, що відповідає вимогам вашого робочого навантаження.
  3. Зберігайте Prompt лаконічними — уникайте надлишкового контексту.
  4. Відстежуйте використання токенів у полі відповіді usage.

Авторизації

Authorization
string
header
обов'язково

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

Тіло

application/json
model
string
за замовчуванням:gpt-6-astra
обов'язково

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

Приклад:

"gpt-6-astra"

messages
object[]
обов'язково

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

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.

Необхідний діапазон: 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.

Необхідний діапазон: 0 <= x <= 1
n
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
застаріло

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.

Необхідний діапазон: -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.

Необхідний діапазон: -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.

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.

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.

Необхідний діапазон: 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.

service_tier
enum<string>

Specifies the processing tier.

Доступні опції:
auto,
default,
flex,
priority

Відповідь

Successful chat completion response.

id
string

Unique completion identifier.

Приклад:

"chatcmpl_example"

object
enum<string>

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

Доступні опції:
chat.completion
Приклад:

"chat.completion"

created
integer

Unix timestamp of creation.

Приклад:

1788763703

model
string

The model used (may include version suffix).

Приклад:

"gpt-6-astra"

choices
object[]

Array of completion choices.

usage
object

Token accounting for this request. Billing uses these counts.

service_tier
string

Service tier that processed the request, when returned.

system_fingerprint
string | null

Model configuration fingerprint, when returned.

Останнє оновлення 8 вересня 2026 р.