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chat
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completions
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "あなたはプロフェッショナルなAIアシスタントです。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "人工知能の歴史について教えてください。"
      }
    ]
  }'
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "人工知能(AI)の歴史は1950年代に遡ります...\n\n1. **初期(1950年代~1960年代)**:チューリングテストの提案がAI研究の始まりを示しました...\n\n2. **エキスパートシステム時代(1970年代~1980年代)**:ルールベースのシステムが医療診断や財務分析などの分野で応用され始めました...\n\n3. **機械学習の台頭(1990年代~2000年代)**:統計的学習手法が徐々に主流となりました...\n\n4. **ディープラーニング革命(2010年代~現在)**:ニューラルネットワーク技術のブレークスルーがAIの爆発的な成長をもたらしました..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "あなたはプロフェッショナルなAIアシスタントです。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "人工知能の歴史について教えてください。"
      }
    ]
  }'
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "人工知能(AI)の歴史は1950年代に遡ります...\n\n1. **初期(1950年代~1960年代)**:チューリングテストの提案がAI研究の始まりを示しました...\n\n2. **エキスパートシステム時代(1970年代~1980年代)**:ルールベースのシステムが医療診断や財務分析などの分野で応用され始めました...\n\n3. **機械学習の台頭(1990年代~2000年代)**:統計的学習手法が徐々に主流となりました...\n\n4. **ディープラーニング革命(2010年代~現在)**:ニューラルネットワーク技術のブレークスルーがAIの爆発的な成長をもたらしました..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

認証

Authorization
string
required
すべてのAPIエンドポイントはBearer Token認証が必要ですAPIキーの取得方法:APIキー管理ページにアクセスしてAPIキーを取得してくださいリクエストヘッダーに追加:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

リクエストボディ

model
string
required
モデル名サポートされているモデル:
  • 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
  • 随時新しいモデルを追加中…
messages
array
required
会話メッセージのリスト各メッセージには以下が含まれます:
  • role: ロールタイプ(system, user, assistant
  • content: メッセージ内容(文字列またはマルチモーダルコンテンツ配列)
temperature
number
出力のランダム性を制御、範囲は0~2
  • 低い値(例:0.2)は出力をより決定的にします
  • 高い値(例:1.8)は出力をよりランダムにします
デフォルト:1.0
max_tokens
integer
生成する最大トークン数モデルによって最大制限が異なります。詳細は各モデルのドキュメントを参照してください
stream
boolean
ストリーミング出力を使用するかどうか
  • true: ストリーミングレスポンス(SSE形式)
  • false: 一度に完全なレスポンス
デフォルト:false
top_p
number
ニュークレアスサンプリングパラメータ、範囲は0~1生成されるテキストの多様性を制御します。temperatureとの併用は推奨されませんデフォルト:1.0
frequency_penalty
number
頻度ペナルティ、範囲は-2.0~2.0正の値は同じ単語を繰り返す可能性を減らしますデフォルト:0
presence_penalty
number
存在ペナルティ、範囲は-2.0~2.0正の値は新しいトピックについて話す可能性を増やしますデフォルト:0
stop
string or array
停止シーケンス最大4つのシーケンスを指定でき、遭遇すると生成が停止します
n
integer
生成する完了の数デフォルト:1

レスポンス

id
string
レスポンスの一意の識別子
object
string
オブジェクトタイプ、chat.completionに固定
created
integer
作成タイムスタンプ
model
string
実際に使用されたモデル名
choices
array
生成されたレスポンスのリスト
usage
object
トークン使用統計

サポートされているモデル

OpenAIシリーズ

  • gpt-5 - GPT-5ベースモデル
  • gpt-5-chat-latest - GPT-5最新会話版
  • gpt-5-mini - GPT-5軽量版、コストパフォーマンスに優れる
  • gpt-5-nano - GPT-5超軽量版
  • gpt-5-pro - GPT-5プロフェッショナル強化版

Anthropicシリーズ

  • claude-haiku-4-5-20251001 - Claude 4.5高速レスポンス版
  • claude-sonnet-4-5-20250929 - Claude 4.5バランス版
  • claude-opus-4-1-20250805 - 最も強力なClaude 4.1フラッグシップモデル
  • claude-opus-4-1-20250805-thinking - Claude 4.1 Opus深い思考版
  • claude-sonnet-4-5-20250929-thinking - Claude 4.5 Sonnet深い思考版

Googleシリーズ

  • gemini-2.5-flash - Gemini 2.5高速版
  • gemini-2.5-pro - Gemini 2.5プロフェッショナル版
  • gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5超軽量版
  • gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro深い思考版

DeepSeekシリーズ

  • deepseek-v3.1-250821 - DeepSeek V3.1ベース版
  • deepseek-v3.1-think-250821 - DeepSeek V3.1思考版
  • deepseek-v3-0324 - DeepSeek V3標準版

Doubaoシリーズ

  • doubao-seed-1-6-flash-250828 - Doubao Seed 1.6高速版
  • doubao-seed-1-6-thinking-250715 - Doubao Seed 1.6思考版
  • doubao-seed-1-6-251015 - Doubao Seed 1.6標準版

使用例

基本的な会話

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "こんにちは"}
  ]
}

システムプロンプト

{
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "あなたはプロフェッショナルなPythonプログラミング講師です"},
    {"role": "user", "content": "リスト内包表記の使い方を教えてください"}
  ]
}

複数ターンの会話

{
  "model": "gemini-2.0-flash",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "機械学習とは何ですか?"},
    {"role": "assistant", "content": "機械学習は人工知能の一分野です..."},
    {"role": "user", "content": "例を挙げていただけますか?"}
  ]
}

ストリーミング出力

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "春についての詩を書いてください"}
  ],
  "stream": true
}