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Anfragekörper

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model
string
erforderlich
ID des zu verwendenden Modells. Siehe Models für verfügbare Optionen.
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messages
array
erforderlich
Eine Liste von Nachrichten, die die Konversation bilden.Jedes Nachrichtenobjekt enthält:
  • role (string): system, user, or assistant
  • content (string | array): Der Nachrichteninhalt
Wenn content ein Array ist, unterstützt LemonData strukturierte multimodale Blöcke für kompatible Modelle:
  • text: { "type": "text", "text": "..." }
  • image: { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }
  • video: { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }
  • audio: { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }
Für multimodalen Produktionstraffic bevorzugen Sie öffentliche https-URLs. LemonData übersetzt diese Medienblöcke in die anbieter-spezifische Anforderungsform, die vom gerouteten physischen Modell benötigt wird.
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temperature
number
Standard:"1"
Sampling-Temperatur zwischen 0 und 2. Höhere Werte machen die Ausgabe zufälliger.
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max_tokens
integer
Maximale Anzahl an zu generierenden Tokens.
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stream
boolean
Standard:"false"
Wenn true, werden partielle Nachrichtendeltas als SSE-Ereignisse gesendet.
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stream_options
object
Optionen fürs Streaming. Setzen Sie include_usage: true, um Token-Nutzungsdaten in Stream-Chunks zu erhalten.
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top_p
number
Standard:"1"
Nucleus-Sampling-Parameter. Wir empfehlen, entweder diesen oder die Temperatur zu verändern, aber nicht beide.
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frequency_penalty
number
Standard:"0"
Zahl zwischen -2.0 und 2.0. Positive Werte bestrafen wiederholte Tokens.
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presence_penalty
number
Standard:"0"
Zahl zwischen -2.0 und 2.0. Positive Werte bestrafen Tokens, die bereits im Text vorhanden sind.
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stop
string | array
Bis zu 4 Sequenzen, bei denen die API das Generieren von Tokens stoppt.
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tools
array
Eine Liste von Tools, die das Modell aufrufen kann (Funktionsaufrufe).
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tool_choice
string | object
Steuert, wie das Modell Tools verwendet. Optionen: auto, none, required, oder ein spezifisches Tool-Objekt.
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parallel_tool_calls
boolean
Standard:"true"
Ob parallele Funktionsaufrufe aktiviert werden sollen. Auf false setzen, um Funktionen nacheinander aufzurufen.
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max_completion_tokens
integer
Maximale Tokens für die Vervollständigung. Alternative zu max_tokens, nützlich für neuere modellfamilien mit Reasoning-Unterstützung.
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reasoning_effort
string
Reasoning-Aufwand für reasoning-fähige Modelle. Optionen: low, medium, high.
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seed
integer
Zufallsseed für deterministisches Sampling.
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n
integer
Standard:"1"
Anzahl der zu erzeugenden Vervollständigungen (1-128).
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logprobs
boolean
Ob Log-Wahrscheinlichkeiten zurückgegeben werden sollen.
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top_logprobs
integer
Anzahl der obersten Log-Wahrscheinlichkeiten, die zurückgegeben werden sollen (0-20). Erfordert logprobs: true.
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top_k
integer
Top-K Sampling-Parameter (für Anthropic/Gemini-Modelle).
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response_format
object
Spezifikation des Antwortformats. Verwenden Sie {"type": "json_object"} für den JSON-Modus. Behandeln Sie {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} als eine Best-Effort-Option, die vom ausgewählten Modell und dem gerouteten Verhalten abhängt.
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logit_bias
object
Anpassung der Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Tokens erscheinen. Mappen Sie Token-IDs (als Strings) auf Bias-Werte von -100 bis 100.
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user
string
Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihren Endbenutzer für Missbrauchsüberwachung repräsentiert.
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cache_control
object
LemonData Cache-Control-Optionen.
  • type (string): Cache-Strategie - default, no_cache, no_store, response_only, semantic_only
  • max_age (integer): Cache-TTL in Sekunden (max. 86400)

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Antwort

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id
string
Eindeutiger Bezeichner für die Vervollständigung.
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object
string
Immer chat.completion.
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created
integer
Unix-Zeitstempel, wann die Vervollständigung erstellt wurde.
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model
string
Das für die Vervollständigung verwendete Modell.
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choices
array
Liste der Vervollständigungsoptionen.Jede Auswahl enthält:
  • index (integer): Index der Auswahl
  • message (object): Die generierte Nachricht
  • finish_reason (string): Weshalb das Modell gestoppt hat (stop, length, tool_calls)
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usage
object
Statistiken zur Token-Nutzung.
  • prompt_tokens (integer): Tokens im Prompt
  • completion_tokens (integer): Tokens in der Vervollständigung
  • total_tokens (integer): Insgesamt verwendete Tokens
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

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Multimodales Beispiel

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe this video briefly." },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64
}

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 9,
    "total_tokens": 29
  }
}