文本模型

1. 概述

API 提供了两种请求方式：

• 流式处理（Streaming）：逐步返回数据，提高交互体验。
• 非流式处理（Non-Streaming）：等待完整响应后一次性返回数据。

2. 认证

所有 API 请求都需要使用 API Key 进行身份验证。
在请求头 Authorization 中添加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

3. 创建对话请求

3.1 请求参数说明

• 请求方法: POST
• 请求路径: https://api.baystoneai.cn/v1/chat/completions
• 请求头:

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

请求参数

参数	类型	必填	默认值	说明
model	string	是	无	指定使用的模型，如 "gpt-4", "gpt-3.5-turbo" 等
messages	array	是	无	聊天历史记录，包含 role 和 content
temperature	float	否	1.0	控制输出的随机性，取值范围 0~2，值越高生成内容越有创造性
max_tokens	integer	否	无	限制模型生成的最大 token 数，防止输出过长
top_p	float	否	1.0	核采样参数，较低的值（如 0.1）会让模型更确定
frequency_penalty	float	否	0.0	频率惩罚，取值 -2.0~2.0，值越高减少重复词出现概率
presence_penalty	float	否	0.0	话题惩罚，取值 -2.0~2.0，值越高更倾向生成新话题内容
stop	string/array	否	无	设定一个或多个终止输出的标识符
stream	boolean	否	false	是否启用流式响应，true 逐步返回内容，false 一次性返回完整内容
logprobs	integer	否	无	返回 logprobs 最高的前 N 个 token 概率（最大支持 5）
n	integer	否	1	生成多少个独立的回复（增加会消耗更多 token）
user	string	否	无	用于用户标识，可用于 API 追踪

---

messages 参数结构

messages 需要包含一个 对话历史 数组，格式如下：

"messages": [
  {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
  {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"},
  {"role": "assistant", "content": "The capital of France is Paris."}
]

3.2 返回参数说明

主参数说明:

参数	类型	说明
id	string	该请求的唯一标识符
object	string	响应对象类型，通常为 "chat.completion"
created	integer	Unix 时间戳，表示响应的生成时间
model	string	使用的模型名称（如 "gpt-4"）
choices	array	AI 生成的多个回答，每个 choice 代表一个可能的输出
usage	object	Token 消耗统计信息

choices 参数 choices 数组包含 AI 生成的回答，每个元素结构如下：

{
  "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help you?"},
  "finish_reason": "stop",
  "index": 0
}

参数	类型	说明
index	integer	该回答在 choices 数组中的索引
message	object	AI 生成的文本消息
message.role	string	角色标识，始终为 "assistant"
message.content	string	生成的文本内容
finish_reason	string	结束原因（见下表）

finish_reason 可能的值

值	说明
stop	生成完整，正常结束
length	达到 max_tokens 限制，强制截断
content_filter	生成的内容被 OpenAI 过滤
function_call	触发函数调用模式
tool_calls	触发工具调用模式

usage 参数 usage 统计了本次 API 请求消耗的 Token 数量：

{
  "prompt_tokens": 10,
  "completion_tokens": 20,
  "total_tokens": 30
}

参数	类型	说明
prompt_tokens	integer	请求（输入）消耗的 token 数
completion_tokens	integer	生成（输出）消耗的 token 数
total_tokens	integer	本次请求的总 token 消耗（prompt_tokens + completion_tokens）

常见错误代码

HTTP 状态码	错误信息	可能原因	解决方案
400	Bad Request	请求参数错误，格式无效	检查请求 JSON 结构，确保参数正确
401	Unauthorized	API Key 无效或未提供	确保 Authorization 头包含正确的 API Key
403	Forbidden	没有权限访问该资源	确保 API Key 具有正确的访问权限
404	Not Found	请求的资源不存在	确保 URL 和端点正确
429	Too Many Requests	请求超出速率限制	降低请求频率或升级 API 订阅计划
500	Internal Server Error	服务器内部错误	尝试稍后重试
503	Service Unavailable	OpenAI 服务器暂时不可用	可能是服务器维护，稍后重试

示例: API Key 无效

{
  "error": {
    "message": "Invalid API key provided",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": null,
    "code": "401"
  }
}

3.3 调用示例

3.3.1 非流式处理（Non-Streaming）

请求

POST https://api.baystoneai.cn/v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

{
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain quantum mechanics in simple terms."}
  ],
  "temperature": 0.7
}

响应

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677858242,
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "choices": [
    {
      "message": {"role": "assistant", "content": "Quantum mechanics is the study of..."},
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 50,
    "completion_tokens": 150,
    "total_tokens": 200
  }
}

3.3.2 流式处理（Streaming）

请求

POST https://api.baystoneai.cn/v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

{
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain quantum mechanics in simple terms."}
  ],
  "stream": true
}

响应（部分数据）

{
  "id": "chatcmpl-456",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "created": 1677858243,
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-14b",
  "choices": [
    {
      "delta": {"content": "Quantum "},
      "finish_reason": null,
      "index": 0
    }
  ]
}