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POST
/
v1
/
responses
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "input": [
      {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_output_tokens": 1000
  }'

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created_at": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 22
  }
}
Responses API 是 OpenAI 較新的有狀態對話 API。LemonData 為相容模型提供此格式的支援。

​
請求主體

​
model
string
必填
要使用的模型 ID。請參閱 Models 以查看可用選項。
​
input
array
必填
組成對話的輸入項目列表。每個項目可以是：
  • message：包含角色和內容的對話訊息
  • function_call：函式呼叫請求
  • function_call_output：函式呼叫的輸出
​
instructions
string
模型的系統指令（相當於系統訊息）。
​
max_output_tokens
integer
要生成的最大 token 數量。
​
temperature
number
預設值:"1"
介於 0 到 2 之間的取樣溫度。
​
tools
array
模型可能呼叫的工具列表。
​
stream
boolean
預設值:"false"
若為 true，則回傳事件串流。
​
previous_response_id
string
先前回應的 ID，用於接續對話。
​
store
boolean
預設值:"true"
是否儲存回應以便稍後檢索。
​
metadata
object
附加到回應的元數據，用於追蹤目的。
​
text
object
文字生成配置選項。
​
parallel_tool_calls
boolean
預設值:"true"
是否允許同時進行多個工具呼叫。
​
top_p
number
核取樣參數 (0-1)。
​
reasoning
object
o1/o3 模型的推理配置。
  • effort (string)：推理強度等級 (low, medium, high)

​
回應

​
id
string
回應的唯一識別碼。
​
object
string
固定為 response。
​
created_at
integer
回應建立時的 Unix 時間戳記。
​
output
array
模型生成的輸出項目列表。
​
usage
object
Token 使用量統計。
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "input": [
      {"type": "message", "role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_output_tokens": 1000
  }'

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created_at": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Hello! How can I help you today?"}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 10,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 22
  }
}