注册
聊天 (Responses) / 创建模型响应 gpt-5启用思考

GPT-5 启用思考 - QuickRouter API 中转接口

POST https://api.quickrouter.ai/v1/responses 在线调试 →
▼ Authorization

在 Header 添加参数 Authorization，其值为 Bearer 之后拼接 Token

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

部分OpenAI模型仅支持Response格式，例如o3-pro，codex-mini-latest

请求参数

Header 参数
Content-Type string
必需
示例: application/json
Accept string
必需
示例: application/json
Authorization string
可选
示例: Bearer {{YOUR_API_KEY}}
Body 参数 application/json
model string
可选
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。
input array [object]
可选
模型的文本、图像，用于生成响应。
role string
必需
content array [object]
必需
tools array[string]
可选
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。
text object
可选
用于模型文本响应的配置选项。可以是纯文本或结构化 JSON 数据。
format object
可选
指定模型必须输出的格式。
verbosity string
可选
限制模型响应的详细程度。较低的值为更简洁的响应，而较高的值会有更详细的响应。目前支持的值为low、medium和high。默认为medium
reasoning object
可选
effort string
可选
当前支持的值有minimal、low、medium和high。减少推理工作量可以加快响应速度，并减少响应中用于推理的标记。默认为medium
summary string
可选
模型执行的推理的摘要。这对于调试和理解模型的推理过程很有用。auto、concise或之一detailed。
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。
store boolean
可选
是否存储生成的模型响应以供以后通过 API 检索。默认为true { "model": "gpt-5-2025-08-07", "input": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "1+2+3+4+5....9985" } ] } ], "tools": [], "text": { "format": { "type": "text" }, "verbosity": "medium" }, "reasoning": { "effort": "medium", "summary": "auto" }, "stream": true, "store": true } 请求
示例
{
    "model": "gpt-5-2025-08-07",
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "input_text",
                    "text": "1+2+3+4+5....9985"
                }
            ]
        }
    ],
    "tools": [],
    "text": {
        "format": {
            "type": "text"
        },
        "verbosity": "medium"
    },
    "reasoning": {
        "effort": "medium",
        "summary": "auto"
    },
    "stream": true,
    "store": true
}

请求示例代码

curl --location --request POST 'https://api.quickrouter.ai/v1/responses' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    \"model\": \"gpt-5-2025-08-07\",
    \"input\": [
        {
            \"role\": \"user\",
            \"content\": [
                {
                    \"type\": \"input_text\",
                    \"text\": \"1+2+3+4+5....9985\"
                }
            ]
        }
    ],
    \"tools\": [],
    \"text\": {
        \"format\": {
            \"type\": \"text\"
        },
        \"verbosity\": \"medium\"
    },
    \"reasoning\": {
        \"effort\": \"medium\",
        \"summary\": \"auto\"
    },
    \"stream\": true,
    \"store\": true
}'
var myHeaders = new Headers();
myHeaders.append(\"Accept\", \"application/json\");
myHeaders.append(\"Authorization\", \"Bearer YOUR_API_KEY\");
myHeaders.append(\"Content-Type\", \"application/json\");

var raw = JSON.stringify({
   \"model\": \"gpt-5-2025-08-07\",
   \"input\": [
      {
         \"role\": \"user\",
         \"content\": [
            {
               \"type\": \"input_text\",
               \"text\": \"1+2+3+4+5....9985\"
            }
         ]
      }
   ],
   \"tools\": [],
   \"text\": {
      \"format\": {
         \"type\": \"text\"
      },
      \"verbosity\": \"medium\"
   },
   \"reasoning\": {
      \"effort\": \"medium\",
      \"summary\": \"auto\"
   },
   \"stream\": true,
   \"store\": true
});

var requestOptions = {
   method: 'POST',
   headers: myHeaders,
   body: raw,
   redirect: 'follow'
};

fetch(\"https://api.quickrouter.ai/v1/responses\", requestOptions)
   .then(response => response.text())
   .then(result => console.log(result))
   .catch(error => console.log('error', error));
import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection(\"api.quickrouter.ai\")
payload = json.dumps({
   \"model\": \"gpt-5-2025-08-07\",
   \"input\": [
      {
         \"role\": \"user\",
         \"content\": [
            {
               \"type\": \"input_text\",
               \"text\": \"1+2+3+4+5....9985\"
            }
         ]
      }
   ],
   \"tools\": [],
   \"text\": {
      \"format\": {
         \"type\": \"text\"
      },
      \"verbosity\": \"medium\"
   },
   \"reasoning\": {
      \"effort\": \"medium\",
      \"summary\": \"auto\"
   },
   \"stream\": True,
   \"store\": True
})
headers = {
   'Accept': 'application/json',
   'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request(\"POST\", \"/v1/responses\", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode(\"utf-8\"))

返回响应

响应参数 🟢 200 OK · application/json
id string
必需
object string
必需
created integer
必需
choices array [object]
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
{ "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 } }
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
    }
}

相关文档

← 创建网络搜索 README →