aisplice

Nach Fähigkeit

Chat

Modell wählen, Anfrage kopieren, Antwort lesen. Alle Chatmodelle nehmen dieselbe Anfrage im OpenAI-Stil an.

#1. Modell wählen

#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.

Andere Fehler nachschlagen →

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

terminal — live
Zum Ausführen anmelden
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."
      }
    ]
  }'
streaming.py
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

Trennt ein Client die Verbindung mitten im Stream, verbucht das Gateway die Teilnutzung, die tatsächlich übertragen wurde — Sie zahlen nur für das, was geliefert 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.

tools.sh
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.

response.json
{
  "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.

round-trip.sh
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.

vision.sh
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.

base64.py
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.

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