API general de Chat (sin streaming por defecto)

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/api/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # Can be replaced with any supported model ID
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "The history of artificial intelligence (AI) dates back to the 1950s...\n\n1. **Early Period (1950s-1960s)**: The proposal of the Turing Test marked the beginning of AI research...\n\n2. **Expert Systems Era (1970s-1980s)**: Rule-based systems began to be applied in medical diagnosis, financial analysis, and other fields...\n\n3. **Rise of Machine Learning (1990s-2000s)**: Statistical learning methods gradually became mainstream...\n\n4. **Deep Learning Revolution (2010s-Present)**: Breakthroughs in neural network technology brought explosive growth to AI..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

POST

api

chat

completions

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/api/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # Can be replaced with any supported model ID
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'

{
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    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "The history of artificial intelligence (AI) dates back to the 1950s...\n\n1. **Early Period (1950s-1960s)**: The proposal of the Turing Test marked the beginning of AI research...\n\n2. **Expert Systems Era (1970s-1980s)**: Rule-based systems began to be applied in medical diagnosis, financial analysis, and other fields...\n\n3. **Rise of Machine Learning (1990s-2000s)**: Statistical learning methods gradually became mainstream...\n\n4. **Deep Learning Revolution (2010s-Present)**: Breakthroughs in neural network technology brought explosive growth to AI..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/api/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # Can be replaced with any supported model ID
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
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    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "The history of artificial intelligence (AI) dates back to the 1950s...\n\n1. **Early Period (1950s-1960s)**: The proposal of the Turing Test marked the beginning of AI research...\n\n2. **Expert Systems Era (1970s-1980s)**: Rule-based systems began to be applied in medical diagnosis, financial analysis, and other fields...\n\n3. **Rise of Machine Learning (1990s-2000s)**: Statistical learning methods gradually became mainstream...\n\n4. **Deep Learning Revolution (2010s-Present)**: Breakthroughs in neural network technology brought explosive growth to AI..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

Autorizaciones

Authorization

string

requerido

Todos los endpoints de la API requieren autenticación mediante Bearer TokenObtenga su API Key:Visite la página de gestión de API Keys para obtener su API KeyAñádala al encabezado de la solicitud:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

model

string

predeterminado:"gpt-5"

requerido

Nombre del modeloLos modelos admitidos incluyen:

OpenAI: gpt-5, gpt-5-chat-latest, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-pro
Anthropic: claude-sonnet-4-5-20250929, claude-opus-4-1-20250805, claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-4-1-20250805-thinking, claude-sonnet-4-5-20250929-thinking
Google: gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro-thinking, gemini-2.5-flash-lite
DeepSeek: deepseek-v3.1-250821, deepseek-v3.1-think-250821, deepseek-v3-0324
Doubao: doubao-seed-1-6-251015, doubao-seed-1-6-flash-250828, doubao-seed-1-6-thinking-250715
Se incorporan continuamente más modelos…

messages

array

requerido

Lista de mensajes de la conversaciónArray de mensajes. Cada mensaje contiene los campos role y content.💡 Relleno rápido (área Try it):

Haga clic en ”+ Add an item” para agregar un mensaje
Introduzca user (mensaje del usuario), assistant (respuesta de la IA) o system (prompt del sistema) en role
Introduzca lo que desea decir en content

Mostrar Estructura del objeto mensaje

role

string

predeterminado:"user"

requerido

Tipo de rol

user - Mensaje del usuario
assistant - Respuesta de la IA (para conversaciones de múltiples turnos)
system - Prompt del sistema

content

string

requerido

Contenido del mensajeSu pregunta o mensaje

Ejemplo:

[{"role": "user", "content": "Hello, please introduce yourself"}]

Uso avanzado:Agregar un prompt del sistema (para definir el comportamiento de la IA):

[
  {"role": "system", "content": "You are a professional Python tutor"},
  {"role": "user", "content": "How do I learn programming?"}
]

Conversación de múltiples turnos (con contexto):

[
  {"role": "user", "content": "Hello"},
  {"role": "assistant", "content": "Hi! How can I help you?"},
  {"role": "user", "content": "Tell me about AI"}
]

Descripciones de roles:

user: Mensaje del usuario (úselo la mayoría de las veces)
system: Prompt del sistema para definir el comportamiento y rol de la IA
assistant: Respuestas anteriores de la IA, utilizadas como contexto de la conversación

temperature

number

Controla la aleatoriedad de la salida, rango 0-2

Los valores más bajos (por ejemplo, 0.2) hacen la salida más determinística
Los valores más altos (por ejemplo, 1.8) hacen la salida más aleatoria

Valor por defecto: 1.0

max_tokens

integer

Número máximo de tokens a generarLos distintos modelos tienen límites máximos diferentes; consulte la documentación específica de cada modelo

stream

boolean

predeterminado:"false"

Si se debe usar salida en streaming

false: Respuesta completa de una sola vez
true: Devolución en streaming

Valor por defecto: false

top_p

number

Parámetro de muestreo por núcleo (nucleus sampling), rango 0-1Controla la diversidad del texto generado; se recomienda usar este parámetro o temperatureValor por defecto: 1.0

frequency_penalty

number

Penalización por frecuencia, rango -2.0 a 2.0Los valores positivos reducen la probabilidad de repetir las mismas palabrasValor por defecto: 0

presence_penalty

number

Penalización por presencia, rango -2.0 a 2.0Los valores positivos aumentan la probabilidad de abordar nuevos temasValor por defecto: 0

stop

string or array

Secuencias de paradaHasta 4 secuencias en las que la generación se detendrá al encontrarlas

integer

Número de completions a generarValor por defecto: 1⚠️ Nota: Debe introducir un número simple (por ejemplo, 1), sin comillas; de lo contrario, se producirá un error

Respuesta

string

Identificador único de la respuesta

object

string

Tipo de objeto, fijado como chat.completion

created

integer

Timestamp de creación

model

string

Nombre del modelo realmente utilizado

choices

array

Lista de respuestas generadas

Mostrar Propiedades

index

integer

Índice de la elección

message

object

Contenido del mensaje

Mostrar Propiedades

role

string

Tipo de rol (assistant)

content

string

Contenido textual generado

finish_reason

string

Motivo de finalizaciónValores posibles:

stop - Finalización natural
length - Se alcanzó la longitud máxima
content_filter - Contenido filtrado
function_call - Llamada a función

usage

object

Estadísticas de uso de tokens

Mostrar Propiedades

prompt_tokens

integer

Número de tokens en los mensajes de entrada

completion_tokens

integer

Número de tokens en el contenido generado

total_tokens

integer

Número total de tokens

Modelos admitidos

Serie OpenAI

gpt-5 - Modelo base GPT-5
gpt-5-chat-latest - Versión chat más reciente de GPT-5
gpt-5-mini - Versión ligera de GPT-5, con buena relación coste-beneficio
gpt-5-nano - Versión ultraligera de GPT-5
gpt-5-pro - Versión profesional mejorada de GPT-5

Serie Anthropic

claude-haiku-4-5-20251001 - Claude 4.5, versión de respuesta rápida
claude-sonnet-4-5-20250929 - Claude 4.5, versión equilibrada
claude-opus-4-1-20250805 - Modelo insignia Claude 4.1, el más potente
claude-opus-4-1-20250805-thinking - Claude 4.1 Opus, versión con razonamiento profundo
claude-sonnet-4-5-20250929-thinking - Claude 4.5 Sonnet, versión con razonamiento profundo

Serie Google

gemini-2.5-flash - Gemini 2.5, versión rápida
gemini-2.5-pro - Gemini 2.5, versión profesional
gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5, versión ultraligera
gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro, versión con razonamiento profundo

Serie DeepSeek

deepseek-v3.1-250821 - DeepSeek V3.1, versión base
deepseek-v3.1-think-250821 - DeepSeek V3.1, versión con razonamiento
deepseek-v3-0324 - DeepSeek V3, versión estándar

Serie Doubao

doubao-seed-1-6-flash-250828 - Doubao Seed 1.6, versión rápida
doubao-seed-1-6-thinking-250715 - Doubao Seed 1.6, versión con razonamiento
doubao-seed-1-6-251015 - Doubao Seed 1.6, versión estándar

Ejemplos de uso

Conversación básica

{
  "model": "gpt-4o",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Hello"}
  ]
}

Prompt del sistema

{
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a professional Python programming tutor"},
    {"role": "user", "content": "How to use list comprehensions?"}
  ]
}

Conversación de múltiples turnos

{
  "model": "gemini-2.0-flash",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "What is machine learning?"},
    {"role": "assistant", "content": "Machine learning is a branch of artificial intelligence..."},
    {"role": "user", "content": "Can you give me an example?"}
  ]
}

API general de Chat (streaming por defecto)API de Mensajes Claude

Documentation Index

​Autorizaciones

​Body

​Respuesta

​Modelos admitidos

​Serie OpenAI

​Serie Anthropic

​Serie Google

​Serie DeepSeek

​Serie Doubao

​Ejemplos de uso

​Conversación básica

​Prompt del sistema

​Conversación de múltiples turnos

Autorizaciones

Body

Respuesta

Modelos admitidos

Serie OpenAI

Serie Anthropic

Serie Google

Serie DeepSeek

Serie Doubao

Ejemplos de uso

Conversación básica

Prompt del sistema

Conversación de múltiples turnos