OpenAI
响应接口
DeerAPI OpenAI Responses 接口（POST /v1/responses）文档：支持文本/图像多模态输入、函数调用与工具集成，实现有状态对话与高质量文本输出。
POST
/
v1
/
responses
Copy
curl https://api.deerapi.com/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "gpt-4.1",
"input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
}'Copy
{
"id": "<string>",
"object": "<string>",
"created_at": 123,
"status": "<string>",
"background": true,
"content_filters": null,
"error": null,
"incomplete_details": null,
"instructions": null,
"max_output_tokens": null,
"max_tool_calls": null,
"model": "<string>",
"output": [
{
"id": "<string>",
"type": "<string>",
"status": "<string>",
"content": [
{
"type": "<string>",
"annotations": [
"<string>"
],
"logprobs": [
"<string>"
],
"text": "<string>"
}
],
"role": "<string>",
"phase": "<string>"
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"previous_response_id": null,
"prompt_cache_key": null,
"reasoning": {
"effort": "<unknown>",
"summary": "<unknown>"
},
"safety_identifier": null,
"service_tier": "<string>",
"store": true,
"temperature": 123,
"text": {
"format": {
"type": "<string>"
},
"verbosity": "<string>"
},
"tool_choice": "<string>",
"tools": [
"<string>"
],
"top_logprobs": 123,
"top_p": 123,
"truncation": "<string>",
"usage": {
"input_tokens": 123,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 123
},
"output_tokens": 123,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 123
},
"total_tokens": 123
},
"user": "<unknown>",
"metadata": {},
"output_text": "<string>"
}概述
responses 是 OpenAI 最先进的模型响应生成接口，支持更丰富的交互能力和工具集成。
核心特性
- 多模态输入：支持文本和图像输入
- 文本输出：生成高质量的文本响应
- 有状态交互：将先前响应的输出作为后续输入，保持对话连贯性
- 内置工具：集成文件搜索、网络搜索、计算机使用等功能
- 函数调用：允许模型访问外部系统和数据源
重要说明
⚠️ 模型差异性不同模型供应商支持的请求参数和返回的响应字段可能存在差异。我们强烈建议您查阅相应模型供应商的官方文档以了解完整的参数列表和使用方法。 ⚠️ 响应透传原则
DeerAPI 通常情况下不会修改逆向格式之外的模型响应结果，确保您能获得与原始 API 一致的响应内容。
参考文档
如果您想了解更多关于responses 接口的详细信息，建议参考 OpenAI 官方文档。
OpenAI 相关指南：
Authorizations
Bearer token authentication. Use your DeerAPI key.
Body
application/json
兼容 OpenAI Responses API。对于新项目，如果你需要统一处理多模态输入、推理模型、结构化输出、工具调用或会话续接，通常优先选择这个接口。这里的参数说明更偏向日常使用，而不是逐字照搬官方术语。
输入内容。最简单时直接传字符串；需要多轮对话、多模态或显式角色时，再传消息数组。推荐优先从字符串或单条 user 消息开始，只有在确实需要上下文拼接、图像或文件输入时再切到结构化数组。
要调用的模型 ID。适合 Responses 的通常是新一代 OpenAI 文本或推理模型。示例：gpt-5.4、gpt-5-mini、gpt-4.1。
系统级说明，用来设定回答身份、风格、边界或输出约束。它和 Chat Completions 里的 developer/system 消息作用相近，但写起来更直接。
是否启用 SSE 流式输出。需要边生成边显示、长任务进度可见或工具调用过程可视化时，建议打开。
是否让任务在后台执行。适合超长任务或不希望前端持续占用连接的场景。
上一轮 Responses 的 ID。用于续接会话时最省事，不必把完整历史重新拼回 input。如果你需要替换系统说明，可继续传新的 instructions。
把请求显式挂到一个 conversation 上。可以传对话 ID 字符串或配置对象。它和 previous_response_id 一样都能管理上下文，但两者不要同时使用。
采样温度，范围通常为 0-2。抽取、分类、结构化输出建议偏低；创意写作、头脑风暴可适当提高。
Required range:
0 <= x <= 2限制这次响应最多生成多少 token。对于推理模型，它通常同时约束可见输出和思考 token。
核采样阈值，范围 0-1。更适合希望控制候选词覆盖范围的场景。
Required range:
0 <= x <= 1推理相关配置。对支持推理的模型，可以在这里控制思考强度和是否返回思维摘要。并不是所有模型都支持。
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文本输出配置。最常见的用法是要求 JSON 输出或调低/调高文本冗长度。
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允许模型调用的工具列表。既可以是你自定义的 function 工具，也可以是模型原生支持的内建工具。
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控制工具选择策略。可以让模型自动判断，也可以强制使用某一个工具。
是否允许模型并行发起多个工具调用。需要多个独立查询同时执行时很有用。
要求响应里额外带回更多调试或中间结果，例如工具调用明细、logprobs、图片 URL 等。适合排查行为或做高级工作流编排。
附加业务元数据，最多 16 组键值。适合挂任务 ID、租户 ID、链路追踪字段。
上下文超长时的处理策略。disabled 会直接报错；auto 允许系统自动裁剪较早内容。
Available options:
auto, disabled 是否存储本次响应，便于后续检索、续接或审计。
提示词缓存键。对高频、长前缀、模板化请求尤其有价值，可以帮助提高缓存命中率。
提示词缓存保留时间策略。
Available options:
in-memory, 24h 限制本次请求中内建工具的总调用次数上限。超出后模型的工具调用请求会被忽略。
每个位置返回前 N 个最可能的 token 及其 log 概率。
Required range:
0 <= x <= 20流式输出的附加控制项。只有 stream=true 时才需要传。
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引用已保存的提示词模板及其变量。
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更适合新项目的终端用户稳定标识，可用于安全风控和违规追踪。
指定处理档位。不同档位在延迟、价格和可用性上会有区别。
Available options:
auto, default, flex, priority 旧版最终用户标识字段。新项目更建议使用 safety_identifier 或 prompt_cache_key。
Response
200 - application/json
成功
本次API请求的唯一标识符。
返回对象的类型，
本次请求所使用的具体模型名称。
响应输出项。最常见的是 message，但在工具调用或推理场景下也可能出现其他 item 类型。
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本次请求的 token 使用量统计。
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用户标识。未传时通常为 null。
服务端聚合后的纯文本输出。需要注意的是，当前兼容层下这个字段不一定总会填充；若返回 null，请改为遍历 output[].content[] 中 type=output_text 的文本块。
⌘I
Copy
curl https://api.deerapi.com/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "gpt-4.1",
"input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
}'Copy
{
"id": "<string>",
"object": "<string>",
"created_at": 123,
"status": "<string>",
"background": true,
"content_filters": null,
"error": null,
"incomplete_details": null,
"instructions": null,
"max_output_tokens": null,
"max_tool_calls": null,
"model": "<string>",
"output": [
{
"id": "<string>",
"type": "<string>",
"status": "<string>",
"content": [
{
"type": "<string>",
"annotations": [
"<string>"
],
"logprobs": [
"<string>"
],
"text": "<string>"
}
],
"role": "<string>",
"phase": "<string>"
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"previous_response_id": null,
"prompt_cache_key": null,
"reasoning": {
"effort": "<unknown>",
"summary": "<unknown>"
},
"safety_identifier": null,
"service_tier": "<string>",
"store": true,
"temperature": 123,
"text": {
"format": {
"type": "<string>"
},
"verbosity": "<string>"
},
"tool_choice": "<string>",
"tools": [
"<string>"
],
"top_logprobs": 123,
"top_p": 123,
"truncation": "<string>",
"usage": {
"input_tokens": 123,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 123
},
"output_tokens": 123,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 123
},
"total_tokens": 123
},
"user": "<unknown>",
"metadata": {},
"output_text": "<string>"
}