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接口

POST https://omniakey.com/v1/chat/completions
此接口完全兼容 OpenAI Chat Completions API。可使用任何 OpenAI 兼容 SDK 或直接发起 HTTP 请求。

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请求示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-omniakey-api-key",
    base_url="https://omniakey.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "法国的首都是哪里？"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=256
)

print(response.choices[0].message.content)

​
响应

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1709251200,
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "法国的首都是巴黎。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 8,
    "total_tokens": 33
  }
}

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流式输出

启用流式输出，通过 Server-Sent Events (SSE) 实时接收部分响应： 
stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "给我讲个故事。"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

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流式响应格式

每个 SSE 事件包含一个 JSON 片段： 
data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"法国"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"的首都"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

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请求参数

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model
string
必填
要使用的模型 ID。示例：claude-3-5-sonnet、claude-3-5-haiku、codex。查看支持的模型获取完整列表。
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messages
array
必填
对话中的消息列表。每条消息包含 role（system、user 或 assistant）和 content（字符串）。
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temperature
number
采样温度，范围 0 到 2。较高的值（如 0.8）使输出更随机，较低的值（如 0.2）使输出更确定。默认：1。
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max_tokens
integer
响应中生成的最大 Token 数。
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stream
boolean
设为 true 时，通过 Server-Sent Events 逐步返回部分响应。默认：false。
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top_p
number
核采样参数。只考虑累积概率达到 top_p 的 Token。默认：1。
​
frequency_penalty
number
根据 Token 在已生成文本中的出现频率进行惩罚。范围：-2.0 到 2.0。默认：0。
​
presence_penalty
number
根据 Token 是否在已生成文本中出现过进行惩罚。范围：-2.0 到 2.0。默认：0。
​
stop
string | array
最多 4 个停止序列，API 在生成到这些序列时会停止继续生成。
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n
integer
为每条输入消息生成的对话补全数量。默认：1。

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支持的模型

供应商模型
Anthropicclaude-sonnet-4-20250514, claude-3-5-sonnet, claude-3-5-haiku, claude-3-opus
OpenAIcodex
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