curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
]
}
'{
"background": false,
"completed_at": 1788668639,
"created_at": 1788668638,
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"model": "gpt-5.6-sol",
"object": "response",
"output": [
{
"content": [
{
"annotations": [],
"logprobs": [],
"text": "Hello! How can I help?",
"type": "output_text"
}
],
"id": "msg_074472f9988a119f006a9ceadecd488194a8a5c2f9f4c1d83e",
"phase": "final_answer",
"role": "assistant",
"status": "completed",
"type": "message"
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"presence_penalty": 0,
"previous_response_id": null,
"prompt_cache_key": null,
"prompt_cache_retention": "24h",
"reasoning": {
"context": "all_turns",
"effort": "medium",
"mode": "standard",
"summary": null
},
"safety_identifier": null,
"service_tier": "default",
"status": "completed",
"temperature": 1,
"text": {
"format": {
"type": "text"
},
"verbosity": "medium"
},
"tool_choice": "auto",
"tools": [],
"top_logprobs": 0,
"top_p": 0.98,
"truncation": "disabled",
"usage": {
"input_tokens": 7,
"input_tokens_details": {
"cache_write_tokens": 0,
"cached_read_tokens": 0,
"cached_tokens": 0,
"cached_write_tokens": 0
},
"output_tokens": 11,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
},
"total_tokens": 18
}
}OpenAI 协议
Responses
POST
https://api.tikway.ai
/
v1
/
responses
curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
]
}
'{
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"created_at": 1788668638,
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"role": "assistant",
"status": "completed",
"type": "message"
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"presence_penalty": 0,
"previous_response_id": null,
"prompt_cache_key": null,
"prompt_cache_retention": "24h",
"reasoning": {
"context": "all_turns",
"effort": "medium",
"mode": "standard",
"summary": null
},
"safety_identifier": null,
"service_tier": "default",
"status": "completed",
"temperature": 1,
"text": {
"format": {
"type": "text"
},
"verbosity": "medium"
},
"tool_choice": "auto",
"tools": [],
"top_logprobs": 0,
"top_p": 0.98,
"truncation": "disabled",
"usage": {
"input_tokens": 7,
"input_tokens_details": {
"cache_write_tokens": 0,
"cached_read_tokens": 0,
"cached_tokens": 0,
"cached_write_tokens": 0
},
"output_tokens": 11,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
},
"total_tokens": 18
}
}授权
Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.
请求体
application/json
用于生成响应的模型 ID，例如 gpt-5.6-sol。
提供给模型的文本、图片、音频或文件输入。可直接为字符串，或为输入消息数组。
插入模型上下文的系统或开发者指令。使用 previous_response_id 时，前一响应的 instructions 不会自动继承。
上一条 Response 的唯一 ID，用于多轮对话；不能与 conversation 同时使用。
本次响应所属的会话。会话项会自动加入本次上下文，输入和输出项也会写入该会话。
是否在后台运行模型响应。
指定需要额外包含在响应中的数据。
可用选项:
web_search_call.action.sources, code_interpreter_call.outputs, computer_call_output.output.image_url, file_search_call.results, message.input_image.image_url, message.output_text.logprobs, reasoning.encrypted_content 生成响应允许使用的最大词元数，包含可见输出和推理词元。
必填范围:
x >= 1响应中可处理的内置工具调用总次数上限。
必填范围:
x >= 0对请求输入和生成输出执行审核的配置。
Hide child attributes
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审核模型 ID，例如 omni-moderation-latest。
是否允许模型并行调用工具。
用于提高相似请求缓存命中率的稳定键；取代 user 字段。
已弃用，请使用 prompt_cache_options.ttl。
可用选项:
in_memory, 24h 推理模型配置。
Hide child attributes
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推理强度。
可用选项:
none, minimal, low, medium, high, xhigh, max 推理摘要级别。
可用选项:
auto, concise, detailed 推理摘要生成设置。
可用选项:
auto, concise, detailed 推理上下文设置。
可用选项:
auto, current_turn, all_turns 推理执行模式，常见值为 standard 或 pro。
稳定的终端用户标识符，用于协助检测滥用；建议使用用户名或邮箱的哈希值。
Maximum string length:
64请求的服务层级。
可用选项:
auto, default, flex, scale, priority, fast, ultrafast 是否以 SSE 流式返回事件。
采样温度；通常与 top_p 二选一调整。
必填范围:
0 <= x <= 2核采样阈值；通常与 temperature 二选一调整。
必填范围:
0 <= x <= 1模型在生成响应时可调用的工具，包括 function、web_search、file_search、code_interpreter、computer、MCP 等。
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工具类型。
函数或工具名称。
工具用途说明。
函数输入参数的 JSON Schema。
函数参数是否严格遵循 Schema。
函数输出的 JSON Schema。
file_search 使用的向量存储 ID 列表。
file_search 的筛选条件。
code_interpreter 容器配置。
MCP 服务器标签。
MCP 服务器 URL。
控制模型如何选择工具。
可用选项:
none, auto, required 每个输出位置最多返回的高概率词元数量。
必填范围:
0 <= x <= 20已弃用。输入超出上下文窗口时的截断策略。
可用选项:
auto, disabled 已弃用，请使用 safety_identifier 和 prompt_cache_key。
Qwen / 百炼兼容扩展，建议优先使用 reasoning.effort；两者同时设置时 reasoning.effort 优先。
Qwen OCR 扩展，仅支持 OCR 定制任务的模型可用。
响应
200 - application/json
Response 的唯一 ID。
对象类型，固定为 response。
可用选项:
response Response 创建时间的 Unix 时间戳，单位为秒。
实际使用的模型 ID。
模型生成的输出项列表，顺序和数量取决于模型响应。
Hide child attributes
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输出项 ID。
输出项类型。
可用选项:
message, function_call, custom_tool_call, reasoning, web_search_call, file_search_call, code_interpreter_call, computer_call, image_generation_call 输出项状态。
message 输出项的角色。
可用选项:
assistant message 输出项的内容块。
Hide child attributes
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内容块类型。
可用选项:
output_text, refusal, summary_text output_text 或 summary_text 的文本。
模型拒绝说明。
文本注释，例如文件引用或 URL 引用。
Hide child attributes
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注释类型。
被引用文件的 ID。
被引用文件名。
被引用 URL。
引用标题。
引用起始字符位置。
引用结束字符位置。
函数或工具调用 ID。
被调用函数或自定义工具名称。
JSON 字符串形式的函数调用参数。
自定义工具调用输入。
加密的推理内容；需通过 include 请求。
推理摘要内容。
Response 完成时间的 Unix 时间戳；仅 status 为 completed 时出现。
响应生成状态。
可用选项:
completed, failed, in_progress, cancelled, queued, incomplete SDK 便捷字段：输出中所有文本内容的拼接结果。
应用于该响应的系统或开发者指令。
上一条 Response 的 ID。
词元使用统计。
Hide child attributes
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输入词元数。
输出词元数。
总词元数。
是否允许并行工具调用。
本响应使用的采样温度。
本响应使用的核采样阈值。
请求设置的最大输出词元数。
请求设置的最大工具调用次数。
实际使用的服务层级。
是否后台运行。
请求使用的安全标识符。