创建文本生成请求

本接口为融云提供的智能对话生成接口，基于多轮对话历史生成符合语境的 AI 回复，适用于构建聊天机器人、智能客服、对话式助手等场景。 您可调用平台提供的 LLM（大语言模型）或 VLM（视觉语言模型），利用丰富的参数配置控制生成内容的风格、随机性及结构化输出。

请求方法

POST： <ai-api-base-url>/llm/v1/chat/completions

其中，<ai-api-base-url> 为您的 API Key 所属数据中心的域名。目前仅支持北京数据中心的域名：https://ai.rong-api.com。

请求头参数

参数名	类型	必传	默认值	说明
Authorization	string	是	-	身份认证令牌，格式为 Bearer <your API key>，需替换为实际 API Key，用于验证用户权限。

正文参数

LLM

参数名	类型	必传	默认值	说明
model	enum<string>	是	-	选择调用的模型名称，仅支持融云官方发布模型，传入非平台模型将返回错误：“暂不支持此种模型”。平台将定期更新可用模型列表。
messages	object[]	是	-	对话历史消息列表，包含当前对话的上下文，用于构建上下文语境，支持多轮对话追溯。长度为 1-10 个元素。
stream	boolean	否	true	是否启用流式返回。 true 表示随 token 实时返回（以 Server-Sent Events 形式），结束时返回 data: [DONE]； false 表示完整生成后一次性返回。
max_tokens	integer	否	512	生成内容的最大 token 数，范围为 1 ≤ x ≤ 16384。
enable_thinking	boolean	否	true	(仅适用于 Qwen3 系列模型) 思考模式开关： true:启用链式推理（Chain of Thought）； false: 直接生成响应。
thinking_budget	integer	否	4096	(仅适用于 Qwen3 模型) 指定思考过程（链式推理）的最大 token 预算，范围为 1 ≤ x ≤ 32768。
min_p	number	否	0.05	(仅适用于 Qwen3 模型) 动态过滤阈值，基于 token 概率调整生成内容的随机性，范围为 0 ≤ x ≤ 1。
stop	string[] | null	否	null	终止生成的触发序列（最多 4 个），生成的文本不包含这些序列。长度为 1 - 4 个元素。
temperature	number	否	0.7	控制生成内容的随机性，值越高（如1.0）随机性越强，适合创造性内容，值越低（如0.1）越确定，适合事实性回答。
top_p	number	否	0.7	核采样参数，通过累积概率动态调整 token 选择范围，与 temperature 共同控制随机性。
top_k	number	否	50	限制每次预测时仅考虑概率最高的 top_k 个 token，减少随机性，范围通常为正数。
frequency_penalty	number	否	0.5	频率惩罚，抑制重复 token 的生成概率，避免内容冗余。
n	integer	否	1	生成结果的数量，返回多个结果时需去重或筛选。
response_format	object	否	-	指定模型输出的格式，用于规范生成内容的结构。如通过{"type": "json_object"}来指定输出 JSON 结构，{"type": "text"} 指定返回为纯文本。
tools	object[]	否	-	允许模型调用的工具列表（目前仅支持函数），最多 128 个函数，用于实现工具调用能力（如查询数据、执行计算等）。

messages 参数说明:

字段	类型	必传	说明
role	enum<string>	是	消息作者的角色。可选值为：system（系统）、user（用户）或assistant（助手）。 示例：user
content	string	是	消息的内容。 示例：“如何使用融云 AI 平台 ？”

tools 参数说明：

字段	类型	必传	说明
type	enum<string>	是	工具类型。目前仅支持 function。 可选值：function 。
function	object	是	函数相关配置对象。

function 子属性：

字段	类型	必传	说明
function.name	string	是	要调用的函数名称。必须由字母（a-z、A-Z）、数字（0-9）、下划线或短横线组成，最长 64 字符。
function.description	string	否	函数功能描述，用于模型判断何时及如何调用该函数。
function.parameters	object	否	函数接受的参数，以 JSON Schema 对象描述。 示例：参见指南； 格式说明：参见 JSON Schema 文档。 注意：若省略此参数，则函数参数列表为空。
function.strict	boolean/null	否	生成函数调用时是否启用严格模式验证模式。 默认值：false 若设为 true，模型将严格遵循 parameters 中定义的 Schema（仅支持部分 JSON Schema 特性）。

VLM

参数名	类型	必传	默认值	说明
model	enum<string>	是	Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct	选择调用的模型名称，仅支持融云官方发布模型，传入非平台模型将返回错误：“暂不支持此种模型”。平台将定期更新可用模型列表。
messages	object[]	是	无	对话历史消息列表，包含当前对话的上下文，用于构建上下文语境，支持多轮对话追溯。长度为 1-10 个元素。
stream	boolean	否	false	是否启用流式返回。 true 表示随 token 实时返回（以 Server-Sent Events 形式），结束时返回 data: [DONE]； false 表示完整生成后一次性返回。
max_tokens	integer	否	512	生成内容的最大 token 数，范围为 1 ≤ x ≤ 4096。
stop	string[]	null	否	无
temperature	number	否	0.7	控制生成内容的随机性，值越高（如1.0）随机性越强，适合创造性内容，值越低（如0.1）越确定，适合事实性回答。
top_p	number	否	0.7	核采样参数，通过累积概率动态调整 token 选择范围，与 temperature 共同控制随机性。
top_k	number	否	50	限制每次预测时仅考虑概率最高的 top_k 个 token，减少随机性，范围通常为正数。
frequency_penalty	number	否	0.5	频率惩罚，抑制重复 token 的生成概率，避免内容冗余。
n	integer	否	1	生成结果的数量，返回多个结果时需去重或筛选。
response_format	object	否	无	指定模型输出的格式，用于规范生成内容的结构。如通过{"type": "json_object"}来指定输出 JSON 结构，{"type": "text"} 指定返回为纯文本。

messages 参数说明:

字段	类型	必传	说明
role	enum<string>	是	消息作者的角色。可选值为：system（系统）、user（用户）或assistant（助手）。 示例：user
content	object[]	是	对话中的内容部分。数组最小长度为 1。每个数组元素必须指定 type 字段，类型可以是 text（文本）或 image_url（图片链接）。

content 参数详细说明：

字段	类型	必传	说明
type	enum<string>	是	对话内容部分的类型，可选值：text（表示内容为文本）或 image_url（表示内容为图片链接或 Base64 数据）。
text	string	否	当 type 为 text 时，表示文本内容。默认值为 "Describe this picture."。
image_url	object	否	当 type 为 image_url 时，表示图片内容。包含以下字段： url ，类型为 string，表示图片的 URL 或 Base64 编码数据。 detail（可选），类型为 enum<string>，代表图片细节处理选项，默认为 auto(自动调整细节)； low：低画质（节省流量，适合模糊或非关键图片）；high：高画质（保留细节，适合高清图片）。

请求示例

cURL

bash

  curl --location '<ai-api-base-url>/llm/v1/chat/completions' \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
      "model": "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
      "messages": [
          {
              "role": "system",
              "content": "请介绍一下融云 AI API 服务。"
          }
      ],
      "stream": false,
      "temperature": 1.0,
      "frequency_penalty": 0.0,
      "presence_penalty": 0.0,
      "top_p": 0.7
  }'

Python

python

 import requests

 url = "<ai-api-base-url>/llm/v1/chat/completions"

 payload = {
           "model": "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
           "messages": [
               {
                   "role": "user",
                   "content": "请介绍一下融云 AI API 服务。"
               }
           ],
           "stream": False,
           "temperature": 1.0,
           "frequency_penalty": 0.0,
           "presence_penalty": 0.0,
           "top_p": 0.7
       }
 headers = {
           "Authorization": "Bearer <token>",
           "Content-Type": "application/json"
       }

 response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

 print(response.text)

JavaScript

JavaScript

 const options = {
     method: 'POST',
     headers: {
         'Authorization': 'Bearer <token>',
         'Content-Type': 'application/json'
     },
     body: JSON.stringify({
         "model": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
         "messages": [{"role": "user", "content": "请介绍一下融云 AI API 服务。"}],
         "stream": false,
         "max_tokens": 512,
         "enable_thinking": false,
         "thinking_budget": 4096,
         "min_p": 0.05,
         "stop": null,
         "temperature": 0.7,
         "top_p": 0.7,
         "top_k": 50,
         "frequency_penalty": 0.5,
         "n": 1,
         "response_format": {"type": "text"}
     })
 };

 fetch('<ai-api-base-url>/llm/v1/chat/completions', options)
   .then(response => response.json())
   .then(response => console.log(response))
   .catch(err => console.error(err));

返回结果

参数名	类型	说明
id	string	本次请求的唯一标识符，用于追踪和调试。
choices	object[]	生成的回复列表，每个元素包含： message：生成的 message 消息内容，包含： role（消息角色，如assistant） 、 content（消息内容）、reasoning_content（推理内容，仅 DeepSeek-R1 系列和 Qwen/QwQ-32B 模型支持）、tool_calls(模型生成的工具调用) finish_reason：终止原因（如 stop、length 等）
usage	object	资源使用统计信息，包含： prompt_tokens：输入 prompt 的 token 数 completion_tokens：生成内容的 token 数 total_tokens：总 token 数
created	integer	时间戳，表示响应生成的 Unix 时间。
model	string	实际调用的模型名称，可能与入参中的模型一致或因平台调整而变化。
object	enum	响应类型，固定为 chat.completion，标识为聊天完成响应。

返回结果示例

JSON

  {
    "id": "<string>",
    "choices": [
      {
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "<string>",
          "reasoning_content": "<string>",
          "tool_calls": [
            {
              "id": "<string>",
              "type": "function",
              "function": {
                "name": "<string>",
                "arguments": "<string>"
              }
            }
          ]
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 123,
      "completion_tokens": 123,
      "total_tokens": 123
    },
    "created": 123,
    "model": "<string>",
    "object": "chat.completion"
  }