OpenAI兼容-Responses

平台提供兼容 OpenAI Responses API 格式的调用接口，本文将对请求参数、响应结构和代码示例进行说明。

POST/v1/responses

兼容性说明与限制

本接口对齐 OpenAI Responses API 规范，便于开发者快速适配集成；仅文档说明参数会正常处理，未定义参数会被过滤并可能返回请求异常，具体差异化约束见下文。

不兼容参数：暂不支持 background、previous_response_id、store、context_management 等字段，请求中携带此类参数会被忽略或触发报错。

授权

Authorizationstringheader必填

HTTP: Bearer Auth

Security Scheme Type: http
HTTP Authorization Scheme: Bearer API_key，用于验证账户信息，可在按量计费&资源包>API Key 管理中查看。

请求头

Content-Typeenum<string>默认值: application/json必填

请求体的媒介类型，请设置为 application/json，确保请求数据的格式为 JSON

可用选项: application/json

请求体application/json

modelstring必填

模型编码，可选值：

Unisound 系列：u2-flash、u2、u2-med、u2-radimed

DeepSeek 系列：deepseek-v4-flash-0731、deepseek-v4-pro、deepseek-v4.1-flash

豆包（Doubao）系列：doubao-seed-2.1-pro、doubao-seed-2.1-turbo

腾讯混元（Hy）系列：hy4-preview、hy3

小米 MiMo 系列：mimo-v2.6-pro、mimo-v2.6-flash

Kimi 系列：kimi-k2.5、kimi-k2.6、kimi-k3

GLM 系列：glm-5.3、glm-5.2、glm-5.1、glm-5

MiniMax 系列：MiniMax-M3、MiniMax-M2.5

Qwen（通义千问）系列：qwen3.8-flash、qwen3.7-plus、qwen3.7-max、qwen3.8-max、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash、qwen3.6-35b-a3b

inputstring | array必填

模型输入，支持以下格式：

string：纯文本，如 "你好"。
array：输入项数组，按对话顺序排列。

EasyInputMessageobject选填

通过 role 区分消息类型，通过 content 传递消息内容。

rolestring必填

消息角色，可选值：

user：用户消息。
assistant：助手消息。
system：系统消息。

contentstring | array必填

消息内容。若输入为纯文本，则为 string 类型；若输入为结构化内容数组，则为 array 类型。

role 为 system 时，array 元素类型为 input_text。
role 为 user 时，array 元素类型为 input_text 或 input_image。
role 为 assistant 时，array 元素类型为 output_text。

typestring必填

内容类型。可选值：

input_text：文本输入。
input_image：图片输入（仅 user 角色）。
output_text：助手回复（仅 assistant 角色）。

textstring选填

文本内容。当 type 为 input_text 或 output_text 时必填。

image_urlstring选填

图片的 URL 或 Base64 Data URL。当 type 为 input_image 时必填。Base64 请传入完整 Data URI，例如：data:image/png;base64,...。

detailstring选填

图片细节级别，可选值：auto / low / high。

typestring选填

可选，固定为 message。

ResponseOutputMessageobject选填

模型的输出消息对象。可直接将上一轮响应 output 中的 message 项传回 input，用于多轮对话。与 EasyInputMessage 的区别在于携带完整输出结构（含 id、status 和结构化 content）。

typestring必填

固定为 message。

idstring必填

输出消息的唯一标识，来自上一轮响应。

rolestring必填

固定为 assistant。

statusstring必填

消息状态，可选值：in_progress、completed、incomplete。

contentarray必填

内容数组，元素为 output_text 类型对象。

typestring必填

固定为 output_text。

textstring必填

回复文本。

Function Callobject选填

模型决定调用外部工具时生成的结构化指令。

typestring必填

固定为 function_call。

call_idstring必填

工具调用标识符，需与模型返回的 call_id 一致。

namestring必填

工具函数名称。

argumentsstring必填

工具调用参数，JSON 字符串格式。

idstring选填

Function Call 的唯一标识，来自上一轮响应。

statusstring选填

状态，可选值：in_progress、completed、incomplete。

Function Call Outputobject选填

工具调用的输出结果。在消息列表中必须紧跟对应的 function_call 消息，否则会报错。

typestring必填

固定为 function_call_output。

call_idstring必填

工具调用标识符，需与模型返回的 call_id 一致。

outputstring必填

工具函数的执行结果。

idstring选填

Function Call Output 的唯一标识。

statusstring选填

状态，可选值：in_progress、completed、incomplete。

Reasoningobject选填

模型的思考内容。可直接将上一轮响应 output 中的 reasoning 项传回 input，用于在多轮对话中传递思考内容。

typestring必填

固定为 reasoning。

idstring必填

思考内容的唯一标识，来自上一轮响应。

summaryarray必填

思考摘要内容。

typestring必填

固定为 summary_text。

textstring必填

摘要文本。

statusstring选填

状态，可选值：in_progress、completed、incomplete。

instructionsstring选填

作为系统指令插入到上下文的起始位置。

streamboolean选填默认值: false

是否以流式输出方式回复。

false：模型生成全部内容后一次性返回；
true：边生成边输出，每生成一部分内容即返回一个数据块（chunk）。需实时逐个读取这些块以拼接完整回复。

推荐设置为true，可提升阅读体验并降低超时风险。

storeboolean选填

不支持。响应中恒为 store: false。

max_output_tokensinteger选填

最大输出 Token（含推理 Token）。

temperaturefloat选填

采样温度，控制模型生成文本的多样性。temperature越高，生成的文本更多样，反之，生成的文本更确定。

取值范围：[0,2)。

temperature默认值：1.0。

top_pfloat选填

核采样概率阈值，控制生成多样性。与 temperature 建议二选一。

取值 (0, 1.0]。

默认值由模型决定。

toolsarray选填

包含一个或多个工具对象的数组，供模型在 Function Calling 中调用。每个工具对象直接包含 type、name、description、parameters（平铺，不嵌套 function）。

设置 tools 且模型判断需要调用工具时，响应在 output 中返回 type 为 function_call 的项（含 call_id、name、arguments）；执行后可将结果以 function_call_output 传回 input。

typestring必填

工具类型，当前仅支持设为 function。

namestring必填

工具名称。仅允许字母、数字、下划线（_）和短划线（-），最长 64 个 Token。

descriptionstring必填

工具描述信息，帮助模型判断何时以及如何调用该工具。

parametersobject选填默认值: {}

工具的参数描述，需要是一个合法的 JSON Schema。

若 parameters 参数为空，表示该工具没有入参（如时间查询工具）。为提高工具调用的准确性，建议传入 parameters。

tool_choicestring | object选填默认值: auto

工具选择策略。若需对某类问题强制指定工具调用方式，可设置此参数。

auto：模型自主决定是否调用工具；
none：禁止调用任何工具；
required：强制调用工具（适合 tools 列表仅有一个工具时）；
{"type": "function", "name": "<工具名>"}：强制调用指定工具。

开启思考时（reasoning.effort 非 none）不支持强制调用某个工具。

parallel_tool_callsboolean选填

是否并行工具调用。

reasoningobject选填

控制模型的思考强度。

effortstring选填

控制模型的推理力度，不同模型支持的可选值和默认值不同。

模型	默认值	支持的档位	其余档位的映射
`qwen3.8-max`、`qwen3.8-flash`	`xhigh`	`none`、`low`、`medium`、`xhigh`	`minimal` 映射为 `low`；`high`、`max` 映射为 `xhigh`
`deepseek-v4-flash-0731`	`high`	`none`、`low`、`high`、`max`	`minimal` 映射为 `low`；`medium` 映射为 `high`；`xhigh` 映射为 `max`
`deepseek-v4.1-flash`	`high`	`none`、`low`、`high`、`max`	`minimal` 映射为 `low`；`medium` 映射为 `high`；`xhigh` 映射为 `high`；`ultra` 映射为 `max`
`doubao-seed-2.1-pro`、`doubao-seed-2.1-turbo`	`high`	`none`、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	`none` 映射为 `minimal`；`minimal` 映射为关闭思考；`xhigh`、`max` 映射为 `high`
`hy4-preview`	`high`	`none`、`high`	—
`hy3`	`high`	`none`、`low`、`high`	—
`mimo-v2.6-pro`、`mimo-v2.6-flash`	—	`none` 及其它档位	`none`：关闭思考；其它档位均开启思考且行为一致，现阶段不区分推理强度
`glm-5.3`	`max`	`low`、`high`、`max`	`minimal` 映射为 `low`；`medium` 映射为 `high`；`xhigh` 映射为 `max`
`glm-5.2`、`deepseek-v4-pro`	`high`	`none`、`high`、`max`	`minimal`、`low`、`medium` 映射为 `high`；`xhigh` 映射为 `max`
`u2-med`、`u2-radimed`	`high`	`none`、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`	`max` 映射为 `xhigh`
`u2`、`u2-flash`	`high`	`none`、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`	`max` 映射为 `xhigh`

glm-5.3 推荐使用 max 档位。

设置上述可选值及映射值以外的值将会报错。

reasoning.effort 是 OpenAI 标准参数。通过 Python SDK 调用时，直接传入 reasoning={"effort": "high"}，无需放入 extra_body。

textobject选填

返回内容的格式控制。

formatobject选填

输出格式配置。

typestring必填

text.format.type 返回内容的格式，可选值：

text：输出文字回复；
json_object：输出标准格式的 JSON 字符串。

若指定为 json_object，instructions 或 input 中的 system / user 文本必须包含 "JSON" 关键词（不区分大小写），否则 API 会报错。

仅非思考模式支持的模型，在开启思考（reasoning.effort 非 none）时请勿将 text.format.type 设为 json_object，否则会报错。

Qwen 系列：qwen3.7-plus、qwen3.7-max、qwen3.8-max、qwen3.8-flash

Qwen 系列（非思考模式）：qwen3.6-plus、qwen3.6-flash、qwen3.6-35b-a3b

DeepSeek 系列：deepseek-v4-flash-0731、deepseek-v4-pro、deepseek-v4.1-flash

豆包（Doubao）系列：doubao-seed-2.1-pro、doubao-seed-2.1-turbo

腾讯混元（Hy）系列：hy4-preview、hy3

小米 MiMo 系列：mimo-v2.6-pro、mimo-v2.6-flash

Kimi 系列：kimi-k2.5、kimi-k2.6、kimi-k3

GLM 系列：glm-5.1

GLM 系列（非思考模式）：glm-5

top_logprobsinteger选填默认值: 0

指定在每一步生成时，返回模型最大概率的候选 Token 个数。

取值范围：[0,5]。

响应结构（非流式，HTTP 200）

idstring

顶层对象 object 固定为 "response"。

本次响应的唯一标识符。

objectstring

对象类型，固定为 response。

created_atinteger

本次请求的 Unix 时间戳（秒）。

statusstring

响应生成状态。枚举值：

completed：生成完成。
failed：生成失败。
in_progress：生成中。
queued：请求排队中。
incomplete：生成不完整。

modelstring

用于生成响应的模型 ID。

outputarray

模型生成的输出项数组。数组中的元素类型和顺序取决于模型响应；常见为 message（最终回复）。也可包含 reasoning、function_call 等项，具体以实际返回为准。

读取正文：遍历 output，对 type === "message" 的项，拼接 content 中 type === "output_text" 的 text（或使用 SDK 的 output_text）。

assistant 文本object

消息类型输出项，包含模型最终生成的回复内容。

typestring

输出项类型，固定为 message。

idstring

输出项的唯一标识符。

rolestring

消息角色，固定为 assistant。

statusstring

输出项状态，常见为 completed（完成）、in_progress（生成中）。

contentarray

消息内容数组。仅当 type 为 message 时存在。

typestring

内容类型，固定为 output_text。

textstring

模型生成的文本内容。

usageobject | null

本次请求的 Token 消耗信息。

input_tokensinteger

输入 Token 数（含缓存命中部分），口径同 Chat 的 prompt_tokens。

input_tokens_detailsobject

输入 Token 的细粒度分类。

cached_tokensinteger

命中缓存的输入 Token 数，是 input_tokens 的子集（已计入 input_tokens，展示时勿从总量中重复扣减）。

output_tokensinteger

模型输出 Token 数（可含推理 Token）。

output_tokens_detailsobject

输出 Token 的细粒度分类。

reasoning_tokensinteger

思考过程 Token 数，是 output_tokens 的子集（已计入 output_tokens，按推理 Token 计费口径以实际账单为准）。

total_tokensinteger

消耗的总 Token 数，一般为 input_tokens + output_tokens。

示例：input_tokens=1000、cached_tokens=600、output_tokens=200（其中 reasoning_tokens=50）→ total_tokens=1200（展示时不要把 input_tokens 显示为 400，也不要把 output_tokens 显示为 150）。

errorobject | null

当模型生成响应失败时返回的错误对象；成功时为 null。

incomplete_detailsobject | null

status 为 incomplete 时的原因说明。

storeboolean

是否持久化本次响应。平台侧不支持 store，响应中恒为 false。

错误响应（HTTP 4xx/5xx 或 body 内 error）

error.messagestring

OpenAI 风格：

错误描述。

error.typestring

如 invalid_request_error。

error.codestring

业务错误码（可选）。

error.paramstring

关联参数名（可选）。

流式说明（`stream=true`）

响应为 SSE，按行解析 event: / data:。
文本增量常见事件：`response.output_text.delta`，`data` 中含 `delta` 字段。
结束常见事件：`response.completed` / `response.incomplete` / `response.failed`，终态 `data` 中带完整 `response` 与 `usage`（字段口径与非流式一致）。
事件类型完整列表见 OpenAI Responses 流式事件。

流式片段示例

event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","item_id":"msg_example","delta":"你好"}

错误示例（缺少 model）

{
  "error": {
    "message": "model is required",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "model",
    "code": "invalid_parameter"
  }
}

请求示例

curl -X POST https://maas-api.unisound.com/v1/responses \
 -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
     "model": "u2-flash",
     "input": "你好",
     "max_output_tokens": 1024,
     "store": false
 }'

响应示例（非流式）

{
  "id": "resp_example",
  "object": "response",
  "created_at": 1789459200,
  "status": "completed",
  "model": "<model-id>",
  "store": false,
  "output": [{
    "id": "msg_example",
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "status": "completed",
    "content": [{
      "type": "output_text",
      "text": "你好，有什么可以帮你？",
      "annotations": [],
      "logprobs": []
    }]
  }],
  "usage": {
    "input_tokens": 1000,
    "input_tokens_details": {"cached_tokens": 600},
    "output_tokens": 200,
    "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0},
    "total_tokens": 1200
  },
  "error": null,
  "incomplete_details": null
}