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Corpo da Requisição

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model
string
obrigatório
ID do modelo a ser usado. Veja Models para opções disponíveis.
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messages
array
obrigatório
Uma lista de mensagens que compõem a conversa.Cada objeto de mensagem contém:
  • role (string): system, user ou assistant
  • content (string | array): O conteúdo da mensagem
Quando content é um array, a LemonData dá suporte a blocos multimodais estruturados para modelos compatíveis:
  • 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://..." } }
Para tráfego multimodal de produção, prefira URLs públicas https. LemonData irá traduzir esses blocos de mídia para a forma de requisição específica do provedor exigida pelo modelo físico roteado.
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temperature
number
padrão:"1"
Temperatura de amostragem entre 0 e 2. Valores mais altos tornam a saída mais aleatória.
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max_tokens
integer
Número máximo de tokens a serem gerados.
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stream
boolean
padrão:"false"
Se true, deltas parciais da mensagem serão enviados como eventos SSE.
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stream_options
object
Opções para streaming. Defina include_usage: true para receber uso de tokens em chunks do stream.
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top_p
number
padrão:"1"
Parâmetro de amostragem Nucleus. Recomendamos alterar este ou temperature, não ambos.
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frequency_penalty
number
padrão:"0"
Número entre -2.0 e 2.0. Valores positivos penalizam tokens repetidos.
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presence_penalty
number
padrão:"0"
Número entre -2.0 e 2.0. Valores positivos penalizam tokens já presentes no texto.
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stop
string | array
Até 4 sequências nas quais a API irá parar de gerar tokens.
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tools
array
Uma lista de ferramentas que o modelo pode chamar (chamada de função).
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tool_choice
string | object
Controla como o modelo usa ferramentas. Opções: auto, none, required, ou um objeto de ferramenta específico.
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parallel_tool_calls
boolean
padrão:"true"
Se deve habilitar chamadas de função em paralelo. Defina como false para chamar funções sequencialmente.
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max_completion_tokens
integer
Máximo de tokens para a conclusão. Alternativa a max_tokens, útil para famílias de modelos mais novas com suporte a raciocínio.
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reasoning_effort
string
Esforço de raciocínio para modelos com suporte a raciocínio. Opções: low, medium, high.
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seed
integer
Semente aleatória para amostragem determinística.
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n
integer
padrão:"1"
Número de conclusões a gerar (1-128).
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logprobs
boolean
Se deve retornar probabilidades logarítmicas.
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top_logprobs
integer
Número das maiores probabilidades logarítmicas a retornar (0-20). Requer logprobs: true.
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top_k
integer
Parâmetro de amostragem Top-K (para modelos Anthropic/Gemini).
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response_format
object
Especificação do formato de resposta. Use {"type": "json_object"} para o modo JSON. Trate {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} como um caminho de melhor esforço que depende do modelo selecionado e do comportamento roteado.
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logit_bias
object
Modifique a probabilidade de tokens especificados aparecerem. Mapeie IDs de tokens (como strings) para valores de bias de -100 a 100.
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user
string
Um identificador único representando seu usuário final para monitoramento de abuso.
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cache_control
object
Opções de controle de cache da LemonData.
  • type (string): Estratégia de cache - default, no_cache, no_store, response_only, semantic_only
  • max_age (integer): TTL do cache em segundos (máx 86400)

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Resposta

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id
string
Identificador único para a conclusão.
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object
string
Sempre chat.completion.
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created
integer
Timestamp Unix de quando a conclusão foi criada.
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model
string
O modelo usado para a conclusão.
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choices
array
Lista de opções de conclusão.Cada opção contém:
  • index (integer): Índice da escolha
  • message (object): A mensagem gerada
  • finish_reason (string): Por que o modelo parou (stop, length, tool_calls)
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usage
object
Estatísticas de uso de tokens.
  • prompt_tokens (integer): Tokens no prompt
  • completion_tokens (integer): Tokens na conclusão
  • total_tokens (integer): Total de tokens usados
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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Exemplo Multimodal

{
  "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
  }
}