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OpenAI Chat Completions

Chat Completions 是兼容范围最广的对话接口，适用于大多数聊天模型、OpenAI SDK 和支持自定义 API 地址的第三方工具。

接口信息​

项目内容
请求方法POST
完整地址https://www.bita-api.com/v1/chat/completions
OpenAI Base URLhttps://www.bita-api.com/v1
鉴权方式Authorization: Bearer YOUR_BITA_API_KEY
请求格式application/json

请求前，请先通过查询可用模型获取当前 API 密钥可用的准确模型 ID。

发送请求​

复制下面的脚本，将 YOUR_BITA_API_KEY 和 YOUR_MODEL_ID 替换为自己的信息。示例需要先安装 requests：python -m pip install requests。

import requests

response = requests.post(
    "https://www.bita-api.com/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_BITA_API_KEY"},
    json={
        "model": "YOUR_MODEL_ID",
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": "你是一个简洁、准确的助手。",
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "请用一句话介绍 Bita API。",
            },
        ],
        "stream": False,
    },
    timeout=120,
)
response.raise_for_status()

result = response.json()
print(result["choices"][0]["message"]["content"])

请求参数​

参数是否必填说明
model是从模型列表复制的完整模型 ID
messages是按顺序排列的对话消息
messages[].role是消息角色，常见值为 system、user、assistant
messages[].content是消息内容；多模态模型也可能接受内容数组
stream否false 返回完整结果，true 使用流式输出
temperature否控制输出随机性；可用范围和默认值以具体模型为准

不同模型支持的可选参数可能不同。首次测试建议只发送 model、messages 和 stream。

读取响应​

非流式响应通常类似：

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "YOUR_MODEL_ID",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Bita API 提供统一的模型 API 接入服务。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "completion_tokens": 0,
    "total_tokens": 0
  }
}

重点字段：

  • choices[0].message.content：模型生成的文本。
  • choices[0].finish_reason：生成停止原因，正常完成通常为 stop。
  • usage：本次请求的输入、输出和总 Token 用量，实际字段可能因模型而异。

连续对话​

Chat Completions 接口不会自动记住上一次请求。需要继续对话时，应把相关历史消息一并放入 messages：

{
  "model": "YOUR_MODEL_ID",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "中国的首都是哪里？" },
    { "role": "assistant", "content": "中国的首都是北京。" },
    { "role": "user", "content": "那里有哪些著名景点？" }
  ]
}

历史消息会占用模型上下文，并可能产生输入 Token 费用。长对话应根据需要裁剪或总结历史内容。

常见问题​

现象建议检查
model_not_found 或模型不存在模型 ID 是否准确、密钥分组是否支持该模型
messages 参数错误是否为数组，每条消息是否包含正确的 role 和 content
参数不受支持移除非必要参数后重试，并确认模型端点类型为 Chat
回复被截断查看 finish_reason，并检查模型输出限制和上下文长度
请求成功但没有文本检查完整 choices；工具调用或特殊模型可能返回其他内容结构
Chat 模型不等于 Responses 模型

模型广场中的端点类型决定可使用的接口。标记为 Chat 的模型适用于本页；只有同时支持 Response 的模型才能使用 Responses API。

下一步：OpenAI Responses。