Nach Fähigkeit
Chat
Modell wählen, Anfrage kopieren, Antwort lesen. Alle Chatmodelle nehmen dieselbe Anfrage im OpenAI-Stil an.
#1. Modell wählen
gpt-5.6-luna$0.20 Eingabe · $1.20 Ausgabe / 1 Mio.Limits und Status
5 Modelle sind dafür online. Ein Wechsel ändert den Code unten.
#2. Anfrage kopieren
Ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren Schlüssel und führen Sie die Anfrage aus. Angezeigt werden die Optionen, die dieses Modell akzeptiert.
https://www.aisplice.store/v1/chat/completionsBearer API keyDirekte AntwortAPI_KEY="${API_KEY:-YOUR_API_KEY}"
curl --fail-with-body -sS https://www.aisplice.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "GPT-5.6 Luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Say hello."
}
],
"stream": false
}'Alle Parameter
Alle Felder, die dieses Modell akzeptiert, mit den zulässigen Werten.
Alle Parameter
Alle Felder, die dieses Modell akzeptiert, mit den zulässigen Werten.
modelExakte Modellkennung für diese Anfrage.
messagesRequired on /v1/chat/completions.
inputRequired on /v1/responses.
Ablauf der Antwort
Beispiel einer erfolgreichen Antwort für diesen Endpunkt.
Ablauf der Antwort
Beispiel einer erfolgreichen Antwort für diesen Endpunkt.
{
"id": "chatcmpl_xxx",
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello!"
}
}
]
}#3. Ergebnis abrufen
Eine 200-Antwort enthält die Antwort in choices[0].message.content. Fügen Sie "stream": true hinzu, um sie schon während des Schreibens zu empfangen.
#Wenn etwas schiefgeht
- 400 mit einem Feldnamen: Diese Option akzeptiert das Modell nicht; verwenden Sie die Werte aus Schritt 2.
- 402: Das Guthaben deckt diese Anfrage nicht; laden Sie im Wallet auf und versuchen Sie es dann erneut.
- 429: Langsamer werden und nach Retry-After Sekunden erneut versuchen.
- 503 model_not_found: Der Modellname ist falsch oder das Modell ist offline; wählen Sie eines aus Schritt 1.
StreamingDie Antwort schon während des Schreibens anzeigen.
#So funktioniert es
Setzen Sie stream:true, und das Gateway leitet Server-Sent Events genau so weiter, wie OpenAI sie ausgibt: ein data:-Frame pro Delta, abgeschlossen mit data: [DONE]. Jeder SSE-Client und die offiziellen SDKs verarbeiten das unverändert.
#Ausführen
curl -N https://www.aisplice.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"stream": true,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a haiku about the sea."
}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://www.aisplice.store/v1", api_key="sk-YOUR_KEY")
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-luna",
stream=True,
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the sea."}],
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")#Teilabrechnung
Nur bezahlen, was gestreamt wurde
Tool-CallingDas Modell Ihre eigenen Funktionen aufrufen lassen.
#Tools deklarieren
Senden Sie das standardmäßige OpenAI-tools-Array. Das Gateway leitet es an jedes toolfähige Modell weiter — OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek — und normalisiert die Antwort wieder zu tool_calls. Streaming von Tool-Call-Deltas wird unterstützt.
curl https://www.aisplice.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [{"role":"user","content":"Weather in Tokyo?"}],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string"}},
"required": ["city"]
}
}
}]
}'#tool_calls verarbeiten
Entscheidet sich das Modell für einen Tool-Aufruf, kommt die Antwort mit finish_reason:"tool_calls" und einem arguments-String, den Ihr Code parst und ausführt.
{
"choices": [{
"finish_reason": "tool_calls",
"message": {
"role": "assistant",
"tool_calls": [{
"id": "call_abc123",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\": \"Tokyo\"}"
}
}]
}
}]
}#Ergebnisse zurücksenden
Hängen Sie die Assistant-Runde und pro Aufruf eine role:"tool"-Nachricht an (zugeordnet über tool_call_id) und senden Sie die Anfrage erneut — das Modell bezieht das Ergebnis in seine endgültige Antwort ein.
curl https://www.aisplice.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [
{"role":"user","content":"Weather in Tokyo?"},
{"role":"assistant","tool_calls":[{"id":"call_abc123","type":"function",
"function":{"name":"get_weather","arguments":"{\"city\":\"Tokyo\"}"}}]},
{"role":"tool","tool_call_id":"call_abc123","content":"{\"temp_c\": 22, \"sky\": \"clear\"}"}
]
}'BildeingabeBilder zusammen mit dem Text senden.
#Bild senden
Chatmodelle mit Vision nehmen ein content-Array, das Textteile und image_url-Teile mischt. Verwenden Sie eine öffentliche URL oder eine Inline-base64-Data-URL — in beiden Fällen dasselbe Feld.
curl https://www.aisplice.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What is in this image?"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/cat.png"}}
]
}]
}'#Base64-Bilder
Für lokale Dateien eine Data-URL inline einbetten: "url": "data:image/png;base64,<bytes>". Bild-Tokens werden als Eingabe-Tokens abgerechnet; maximale Bildgröße und -anzahl pro Anfrage hängen vom Anbieter ab — verkleinern Sie Bilder vor dem Senden, um Kosten zu sparen.
import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://www.aisplice.store/v1", api_key="sk-YOUR_KEY")
b64 = base64.b64encode(open("photo.png", "rb").read()).decode()
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "Describe this photo."},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64}"}},
]}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Immer noch nicht gelöst?
Senden Sie uns die Anfrage-ID oder die Fehlermeldung, und wir sehen uns das an.