Chat Completions

POST /v1/chat/completions ist der Chat-Endpunkt im OpenAI-Stil. Er akzeptiert das offizielle openai SDK unverändert.

Request

Authentifizieren Sie sich mit Authorization: Bearer sk-ablatic-....

cURL

curl https://api.ablatic.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ABLATIC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "talos",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }]
  }'

Parameter

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`model`	string	nein	Modell-id. Standard `talos`. Siehe Models
`messages`	array	ja	Konversationsnachrichten, 1 bis 2000
`stream`	boolean	nein	Streamt Token über SSE, endend mit `data: [DONE]`
`temperature`	number	nein	Sampling-Temperatur, 0 bis 2
`max_tokens`	integer	nein	Maximale Output-Token, 1 bis 200000
`top_p`	number	nein	Nucleus-Sampling-Schwelle
`tools`	array	nein	Tool-Definitionen. Verwendet `function.parameters`
`tool_choice`	string or object	nein	Richtlinie zur Tool-Auswahl
`response_format`	object	nein	Eines von `text`, `json_object`, `json_schema`
`reasoning_effort`	string	nein	Reasoning-Tiefe. `none`/`minimal` zu fast, `low` zu knappem thinking, `medium` (Standard) zu thinking, `high`/`xhigh`/`max` zu thinking mit größerem Reasoning-Token-Budget
`max_reasoning_tokens`	integer	nein	Obergrenze für Reasoning-Token, 0 bis 200000
`session_id`	string	nein	Fasst Anfragen zu einer Sitzung zusammen
`glassbox`	object	nein	Aktiviert Glassbox-Trace und Confidence
`refusal_mode`	string	nein	Eines von `soft`, `strict`

Modus und Tiefe werden über reasoning_effort gesetzt. Lassen Sie ihn weg, ist der Standard medium (thinking). Für die geringste Latenz senden Sie reasoning_effort mit none; für das kürzeste Reasoning bei aktivem Thinking senden Sie low. Siehe Reasoning-Modi. Beim Streamen kommt die Reasoning-Spur in delta.reasoning_content, getrennt von delta.content.

Response

Die Antwort ist ein chat.completion-Objekt.

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1744761600,
  "model": "talos-thinking",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello. How can I help?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 7,
    "total_tokens": 16,
    "reasoning_tokens": 0
  }
}

Das model-Feld der Antwort gibt den aufgelösten Modus als talos-<mode> wieder. usage trägt prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens und reasoning_tokens, wenn Reasoning lief. reasoning_tokens zählt Token, die bereits in completion_tokens enthalten sind, addieren Sie beide also nie.

finish_reason

Wert	Bedeutung
`stop`	Das Modell hat seine Antwort abgeschlossen
`length`	Der Output hat `max_tokens` erreicht, oder das Modell hat sein ganzes Budget im Reasoning verbraucht, ohne zu antworten
`tool_calls`	Das Modell hat ein oder mehrere Tools aufgerufen. Siehe Function Calling
`low_confidence`	Nur mit Glassbox. Confidence lag unter Ihrem Schwellwert
`abstained`	Nur mit Glassbox. Confidence lag unter der harten Grenze

Erweiterungsfelder

Diese nicht standardmäßigen Felder erscheinen neben dem Standardobjekt.

Feld	Beschreibung
`talos_trace`	Glassbox-Trace-Objekt. Nur vorhanden, wenn Sie Glassbox aktivieren, sonst weggelassen
`talos_complexity`	Komplexitäts-Signalobjekt. Immer vorhanden
`session_id`	Gibt die von Ihnen gesendete `session_id` wieder. Nur vorhanden, wenn Sie eine gesendet haben

Glassbox und Confidence sind opt-in und standardmäßig deaktiviert. Wenn deaktiviert, ist talos_trace.confidence gleich null. Verlassen Sie sich nicht auf Live-Confidence-Werte.

Die Antwort trägt einen X-Request-Id-Header. Geben Sie ihn in Support-Tickets an.