对话补全
创建模型响应，用于处理单轮或多轮对话。这是最常用的端点，兼容 OpenAI Chat Completions 协议。
基本信息
方法POST
端点https://koprouter.kopglobal.com/v1/chat/completions
鉴权Authorization: Bearer sk-...
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model |
string | 是 | 要调用的模型 ID，取自 /v1/models 返回的 id |
messages |
array | 是 | 对话消息列表，每条包含 role 与 content |
temperature |
number | 否 | 采样温度，范围 0~2，默认 1 |
top_p |
number | 否 | 核采样概率，范围 0~1 |
max_tokens |
number | 否 | 生成的最大 token 数 |
stream |
boolean | 否 | 是否流式返回，默认 false |
stop |
string/array | 否 | 停止符，命中即停止生成 |
tools |
array | 否 | 工具定义列表，用于工具调用 |
tool_choice |
string/object | 否 | 工具调用策略，如 auto、none |
response_format |
object | 否 | 输出格式约束，如 JSON 模式 |
n |
number | 否 | 一次请求生成的候选数 |
请求示例
curl https://koprouter.kopglobal.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "MODEL_ID",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
{ "role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己。" }
],
"temperature": 0.7
}'
响应示例
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1720000000,
"model": "MODEL_ID",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！我是一个 AI 助手。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 18,
"completion_tokens": 12,
"total_tokens": 30
}
}
流式响应
设置 stream: true 后，响应以 Server-Sent Events（SSE）形式返回，每段数据形如：
data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"你"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"好"},"finish_reason":null}]}
data: [DONE]