Chat Completions
POST
https://api.deerapi.com/v1/chat/completions
概述
chat/completions 是目前 LLM 最常见的 API 接口，通过由多条消息组成的对话列表作为输入，获取模型响应结果。重要说明
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。
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
chat/completions 接口的详细信息，建议参考 OpenAI 官方文档。API 参考
请求参数
必需参数
model string required指定用于生成响应的模型 ID。
{
"model": "gpt-4"
}messages array required对话消息列表，包含角色和内容。每条消息需包含：
role string - 消息的角色，可选值：system - 系统消息，用于设置助手行为user - 用户消息assistant - 助手的历史回复content string - 消息的具体内容{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专业的 AI 助手"
},
{
"role": "user",
"content": "什么是机器学习？"
}
]
}可选参数
stream boolean optional是否启用流式响应。设置为
true 时，响应将以 Server-Sent Events (SSE) 的形式逐块返回。false{
"stream": true
}temperature number optional控制响应的随机性，范围 0-2。
max_tokens integer optional限制生成的最大 token 数量。
top_p number optional核采样参数，范围 0-1。建议不要同时调整
temperature 和 top_p。常见问题
如何处理速率限制？
429 Too Many Requests 时，建议实现指数退避重试：如何维护对话上下文？
messages 数组中：finish_reason 的含义？
| 值 | 含义 |
|---|---|
stop | 自然结束 |
length | 达到 max_tokens 限制 |
content_filter | 触发内容过滤 |
function_call | 模型调用了函数 |
如何控制成本？
1.
max_tokens 限制输出长度2.
3.
4.
usage 字段的 token 消耗请求参数
Header 参数
Body 参数application/json
返回响应
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
cURL
curl --location --request POST 'https://api.deerapi.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"model": "gpt-5.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
]
}'响应示例响应示例
{
"id": "chatcmpl-AreYSBEwmzB0kY3GxzBEhE1Olct83",
"object": "chat.completion",
"created": 1737350640,
"model": "gpt-4o-2024-08-06",
"system_fingerprint": "fp_f3927aa00d",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"content": "Hello! How can I assist you today?",
"role": "assistant"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 9,
"completion_tokens_details": {},
"prompt_tokens": 9,
"prompt_tokens_details": {},
"total_tokens": 18
}
}修改于 2025-11-27 06:23:31