deep-research 深度搜索 (巨贵,一次几十刀,慎用)

开发中

POST

https://yunwu.ai/v1/responses

给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。

为提供的提示和参数创建完成

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数

Authorization

，其值为在 Bearer 之后拼接 Token

示例：

Authorization: Bearer ********************

Header 参数

Content-Type

string

必需

示例值:

application/json

string

必需

示例值:

application/json

Authorization

string

可选

示例值:

Bearer {{YOUR_API_KEY}}

Body 参数application/json

model

string

必需

要使用的模型的 ID。有关哪些模型可与聊天 API 一起使用的详细信息,请参阅模型端点兼容性表。

messages

array [object {2}]

必需

至今为止对话所包含的消息列表。Python 代码示例。

role

string

可选

content

string

可选

temperature

integer

可选

使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。

top_p

integer

可选

一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。

integer

可选

默认为 1
为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。

stream

boolean

可选

默认为 false 如果设置,则像在 ChatGPT 中一样会发送部分消息增量。标记将以仅数据的服务器发送事件的形式发送,这些事件在可用时,并在 data: [DONE] 消息终止流。Python 代码示例。

stop

string

可选

默认为 null 最多 4 个序列,API 将停止进一步生成标记。

max_tokens

integer

可选

默认为 inf
在聊天补全中生成的最大标记数。

输入标记和生成标记的总长度受模型的上下文长度限制。计算标记的 Python 代码示例。

presence_penalty

number

可选

-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。查看有关频率和存在惩罚的更多信息。

frequency_penalty

number

可选

默认为 0 -2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据文本目前的存在频率惩罚新标记,降低模型重复相同行的可能性。有关频率和存在惩罚的更多信息。

logit_bias

null

可选

修改指定标记出现在补全中的可能性。

接受一个 JSON 对象,该对象将标记(由标记器指定的标记 ID)映射到相关的偏差值(-100 到 100)。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到模型生成的 logit 中。确切效果因模型而异,但-1 和 1 之间的值应减少或增加相关标记的选择可能性;如-100 或 100 这样的值应导致相关标记的禁用或独占选择。

user

string

可选

代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

response_format

object

可选

指定模型必须输出的格式的对象。将 { "type": "json_object" } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason="length",则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。显示属性

seen

integer

可选

此功能处于测试阶段。如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数进行重复请求应返回相同的结果。不能保证确定性,您应该参考 system_fingerprint 响应参数来监控后端的更改。

tools

array[string]

必需

模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。

tool_choice

object

必需

控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 强制模型调用该函数。如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。显示可能的类型

示例

{
  "model": "o3-deep-research",
  "input": "Research the economic impact of semaglutide on global healthcare systems. Include specific figures, trends, statistics, and measurable outcomes. Prioritize reliable, up-to-date sources: peer-reviewed research, health organizations (e.g., WHO, CDC), regulatory agencies, or pharmaceutical earnings reports. Include inline citations and return all source metadata. Be analytical, avoid generalities, and ensure that each section supports data-backed reasoning that could inform healthcare policy or financial modeling.",
  "tools": [
    {
      "type": "web_search_preview"
    }
  ],
  "stream": true
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://yunwu.ai/v1/responses' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "model": "o3-deep-research",
  "input": "Research the economic impact of semaglutide on global healthcare systems. Include specific figures, trends, statistics, and measurable outcomes. Prioritize reliable, up-to-date sources: peer-reviewed research, health organizations (e.g., WHO, CDC), regulatory agencies, or pharmaceutical earnings reports. Include inline citations and return all source metadata. Be analytical, avoid generalities, and ensure that each section supports data-backed reasoning that could inform healthcare policy or financial modeling.",
  "tools": [
    {
      "type": "web_search_preview"
    }
  ],
  "stream": true
}'

返回响应

🟢200OK

application/json

Body

string

必需

object

string

必需

created

integer

必需

choices

array [object {3}]

必需

index

integer

可选

message

object

可选

finish_reason

string

可选

usage

object

必需

prompt_tokens

integer

必需

completion_tokens

integer

必需

total_tokens

integer

必需

示例

{
    "id": "chatcmpl-123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 9,
        "completion_tokens": 12,
        "total_tokens": 21
    }
}

修改于 2025-07-07 16:18:35

chat 聊天

完成对象