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# 汎用チャットAPI（デフォルトストリーミング）

>  - すべてのテキスト生成モデルをサポートする統合チャットAPIインターフェース
- modelパラメータで異なるAIモデルを選択可能
- OpenAI Chat Completions API形式と互換性あり 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/chat/completions \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "gpt-5", # 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。"
        }
      ]
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions"

  payload = {
      "model": "gpt-5",  # 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。"
          }
      ]
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions";

  const payload = {
    model: "gpt-5",  // 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。"
      }
    ]
  };

  const headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload)
  })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions"

      payload := map[string]interface{}{
          "model": "gpt-5",  // サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
          "messages": []map[string]string{
              {
                  "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。",
              },
          },
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions";

          // サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
          String payload = """
          {
            "model": "gpt-5",
            "messages": [
              {
                "role": "system",
                "content": "You are a professional AI assistant."
              },
              {
                "role": "user",
                "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
              }
            ]
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions";

  // サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
  $payload = [
      "model" => "gpt-5",
      "messages" => [
          [
              "role" => "system",
              "content" => "You are a professional AI assistant."
          ],
          [
              "role" => "user",
              "content" => "Tell me about the history of artificial intelligence."
          ]
      ]
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1/chat/completions")

  # サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
  payload = {
    model: "gpt-5",
    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。"
      }
    ]
  }

  http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
  http.use_ssl = true

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["Authorization"] = "Bearer <token>"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions")!

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "gpt-5",  // 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": "You are a professional AI assistant."
          ],
          [
              "role": "user",
              "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
          ]
      ]
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions";

          // サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
          var payload = @"{
              ""model"": ""gpt-5"",
              ""messages"": [
                  {
                      ""role"": ""system"",
                      ""content"": ""You are a professional AI assistant.""
                  },
                  {
                      ""role"": ""user"",
                      ""content"": ""Tell me about the history of artificial intelligence.""
                  }
              ]
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```

  ```c C theme={null}
  #include <stdio.h>
  #include <curl/curl.h>

  int main(void) {
      CURL *curl;
      CURLcode res;

      curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
      curl = curl_easy_init();

      if(curl) {
          const char *url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions";
          //  "gpt-5" はサポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
          const char *payload = "{"
              "\"model\":\"gpt-5\","
              "\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"You are a professional AI assistant.\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"Tell me about the history of artificial intelligence.\"}]"
          "}";

          struct curl_slist *headers = NULL;
          headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
          headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");

          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, payload);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

          res = curl_easy_perform(curl);

          if(res != CURLE_OK) {
              fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
                      curl_easy_strerror(res));
          }

          curl_slist_free_all(headers);
          curl_easy_cleanup(curl);
      }

      curl_global_cleanup();
      return 0;
  }
  ```

  ```objectivec Objective-C theme={null}
  #import <Foundation/Foundation.h>

  int main(int argc, const char * argv[]) {
      @autoreleasepool {
          NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"https://api.apimart.ai/v1/chat/completions"];

          NSDictionary *payload = @{
              @"model": @"gpt-5",  // 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。"
                  }
              ]
          };

          NSError *error;
          NSData *jsonData = [NSJSONSerialization dataWithJSONObject:payload
                                                            options:0
                                                              error:&error];

          NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];
          [request setHTTPMethod:@"POST"];
          [request setValue:@"Bearer <token>" forHTTPHeaderField:@"Authorization"];
          [request setValue:@"application/json" forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];
          [request setHTTPBody:jsonData];

          NSURLSessionDataTask *task = [[NSURLSession sharedSession]
              dataTaskWithRequest:request
              completionHandler:^(NSData *data, NSURLResponse *response, NSError *error) {
                  if (error) {
                      NSLog(@"Error: %@", error);
                      return;
                  }
                  NSString *result = [[NSString alloc] initWithData:data
                                                          encoding:NSUTF8StringEncoding];
                  NSLog(@"%@", result);
              }];

          [task resume];
          [[NSRunLoop mainRunLoop] run];
      }
      return 0;
  }
  ```

  ```ocaml OCaml theme={null}
  (* Requires cohttp and yojson libraries *)
  open Lwt
  open Cohttp
  open Cohttp_lwt_unix

  let url = "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions"

  (* サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能 *)
  let payload = {|{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }|}

  let () =
    let headers = Header.init ()
      |> fun h -> Header.add h "Authorization" "Bearer <token>"
      |> fun h -> Header.add h "Content-Type" "application/json"
    in
    let body = Cohttp_lwt.Body.of_string payload in

    let response = Client.post ~headers ~body (Uri.of_string url) >>= fun (resp, body) ->
      body |> Cohttp_lwt.Body.to_string >|= fun body_str ->
      print_endline body_str
    in
    Lwt_main.run response
  ```

  ```dart Dart theme={null}
  import 'dart:convert';
  import 'package:http/http.dart' as http;

  void main() async {
    final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/chat/completions');

    // サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
    final payload = {
      'model': 'gpt-5',
      '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。'
        }
      ]
    };

    final response = await http.post(
      url,
      headers: {
        'Authorization': 'Bearer <token>',
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: jsonEncode(payload),
    );

    print(response.body);
  }
  ```

  ```r R theme={null}
  library(httr)
  library(jsonlite)

  url <- "https://api.apimart.ai/v1/chat/completions"

  # サポートされている任意のモデルIDに置き換え可能
  payload <- list(
    model = "gpt-5",
    messages = list(
      list(
        role = "system",
        content = "You are a professional AI assistant."
      ),
      list(
        role = "user",
        content = "Tell me about the history of artificial intelligence."
      )
    )
  )

  response <- POST(
    url,
    add_headers(
      Authorization = "Bearer <token>",
      `Content-Type` = "application/json"
    ),
    body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
    encode = "raw"
  )

  cat(content(response, "text"))
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": {
      "id": "chatcmpl-9876543210",
      "object": "chat.completion",
      "created": 1677652288,
      "model": "gpt-5",
      "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
      }
    }
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "リクエストパラメータが無効です",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "認証に失敗しました。APIキーを確認してください",
      "type": "authentication_error"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "アカウント残高が不足しています。チャージしてください",
      "type": "payment_required"
    }
  }
  ```

  ```json 403 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 403,
      "message": "アクセスが禁止されています。このリソースへのアクセス権限がありません",
      "type": "permission_error"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "リクエストが多すぎます。後でもう一度お試しください",
      "type": "rate_limit_error"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "サーバー内部エラー。後でもう一度お試しください",
      "type": "server_error"
    }
  }
  ```

  ```json 502 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 502,
      "message": "ゲートウェイエラー。サービスが一時的に利用できません",
      "type": "bad_gateway"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## 認証

<ParamField header="Authorization" type="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](https://apimart.ai/keys)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
  ```
</ParamField>

## リクエストボディ

<ParamField body="model" type="string" required default="gpt-5">
  モデル名

  サポートされているモデル：

  * **OpenAI**: `gpt-5`, `gpt-5.1`, `gpt-5-chat-latest`, `gpt-5-mini`
  * **Anthropic**: `claude-opus-4-8`, `claude-opus-4-7`, `claude-opus-4-6`, `claude-sonnet-4-6`, `claude-opus-4-5-20251101`
  * **Google**: `gemini-3.5-flash`, `gemini-3.1-pro-preview`, `gemini-3-pro-preview`, `gemini-3-pro-preview-thinking`, `gemini-3-flash-preview`, `gemini-2.5-pro`, `gemini-2.5-flash`, `gemini-2.5-flash-lite`
  * **DeepSeek**: `deepseek-v4-pro`, `deepseek-v4-flash`, `deepseek-v3.2`, `deepseek-v3.2-exp`, `deepseek-r1-250528`, `deepseek-v3-0324`
  * 随時新しいモデルを追加中...
</ParamField>

<ParamField body="messages" type="array" required>
  会話メッセージのリスト

  メッセージ配列です。各メッセージには `role` と `content` の2つのフィールドが含まれます。

  **💡 クイック入力（Try it エリア）：**

  1. "+ Add an item" をクリックしてメッセージを追加します
  2. `role` に `user`（ユーザーメッセージ）、`assistant`（AI応答）、または `system`（システムプロンプト）を入力します
  3. `content` に伝えたい内容を入力します

  <Expandable title="メッセージオブジェクトの構造">
    <ParamField body="role" type="string" required default="user">
      役割タイプ

      * `user` - ユーザーメッセージ
      * `assistant` - AI応答（複数ターン用）
      * `system` - システムプロンプト
    </ParamField>

    <ParamField body="content" type="string" required>
      メッセージ内容

      質問や話したい内容
    </ParamField>
  </Expandable>

  **例：**

  ```json theme={null}
  [{"role": "user", "content": "こんにちは、自己紹介をお願いします"}]
  ```

  **応用的な使い方：**

  システムプロンプトを追加（AIに特定の役割を持たせる）：

  ```json theme={null}
  [
    {"role": "system", "content": "あなたはプロのPython講師です"},
    {"role": "user", "content": "プログラミングの学び方を教えてください"}
  ]
  ```

  複数ターンの会話（コンテキスト付き）：

  ```json theme={null}
  [
    {"role": "user", "content": "こんにちは"},
    {"role": "assistant", "content": "こんにちは！何かお手伝いできますか？"},
    {"role": "user", "content": "AIについて教えてください"}
  ]
  ```

  **役割の説明：**

  * `user`: ユーザーメッセージ（ほとんどの場合これを使用）
  * `system`: システムプロンプト、AIの動作や役割を設定
  * `assistant`: AIの過去の返答、会話のコンテキストとして使用
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="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
</ParamField>

<ParamField body="max_tokens" type="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
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="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：true
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="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
</ParamField>

<ParamField body="frequency_penalty" type="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
</ParamField>

<ParamField body="presence_penalty" type="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
</ParamField>

<ParamField body="stop" type="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
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer">
  生成する完了の数

  デフォルト：1

  **⚠️ 注意：** 純粋な数字を入力してください（例：`1`）。引用符を使用するとエラーになります
</ParamField>

## レスポンス

<ResponseField name="id" type="string">
  レスポンスの一意の識別子
</ResponseField>

<ResponseField name="object" type="string">
  オブジェクトタイプ、`chat.completion`に固定
</ResponseField>

<ResponseField name="created" type="integer">
  作成タイムスタンプ
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  実際に使用されたモデル名
</ResponseField>

<ResponseField name="choices" type="array">
  生成されたレスポンスのリスト

  <Expandable title="プロパティ">
    <ResponseField name="index" type="integer">
      選択肢のインデックス
    </ResponseField>

    <ResponseField name="message" type="object">
      メッセージ内容

      <Expandable title="プロパティ">
        <ResponseField name="role" type="string">
          ロールタイプ（assistant）
        </ResponseField>

        <ResponseField name="content" type="string">
          生成されたテキスト内容
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>

    <ResponseField name="finish_reason" type="string">
      完了理由

      可能な値：

      * `stop` - 自然な完了
      * `length` - 最大長に達した
      * `content_filter` - コンテンツがフィルタされた
      * `function_call` - 関数呼び出し
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  トークン使用統計

  <Expandable title="プロパティ">
    <ResponseField name="prompt_tokens" type="integer">
      入力メッセージのトークン数
    </ResponseField>

    <ResponseField name="completion_tokens" type="integer">
      生成されたコンテンツのトークン数
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      合計トークン数
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

## サポートされているモデル

### OpenAI Series

* `gpt-5` - GPT-5 base model
* `gpt-5.1` - GPT-5.1 enhanced version
* `gpt-5-chat-latest` - GPT-5 latest chat version
* `gpt-5-mini` - GPT-5 lightweight version, cost-effective

### Anthropic Series

* `claude-opus-4-8` - Claude Opus 4.8 flagship model
* `claude-opus-4-7` - Claude Opus 4.7 flagship model
* `claude-opus-4-6` - Claude Opus 4.6 flagship model
* `claude-sonnet-4-6` - Claude Sonnet 4.6 balanced version
* `claude-opus-4-5-20251101` - Claude Opus 4.5 model

### Google Series

* `gemini-3.5-flash` - Gemini 3.5 fast version
* `gemini-3.1-pro-preview` - Gemini 3.1 Pro preview version
* `gemini-3-pro-preview` - Gemini 3 Pro preview version
* `gemini-3-pro-preview-thinking` - Gemini 3 Pro deep thinking preview version
* `gemini-3-flash-preview` - Gemini 3 Flash preview version
* `gemini-2.5-pro` - Gemini 2.5 professional version
* `gemini-2.5-flash` - Gemini 2.5 fast version
* `gemini-2.5-flash-lite` - Gemini 2.5 ultra-lightweight version

### DeepSeek Series

* `deepseek-v4-pro` - DeepSeek V4 professional version
* `deepseek-v4-flash` - DeepSeek V4 fast version
* `deepseek-v3.2` - DeepSeek V3.2 standard version
* `deepseek-v3.2-exp` - DeepSeek V3.2 experimental version
* `deepseek-r1-250528` - DeepSeek R1 reasoning model
* `deepseek-v3-0324` - DeepSeek V3 standard version

## 使用例

### 基本的な会話

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-5",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "こんにちは"}
  ]
}
```

### システムプロンプト

```json theme={null}
{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "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

```json theme={null}
{
  "model": "gemini-2.5-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

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-5",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "春についての詩を書いてください"}
  ],
  "stream": true
}
```