OpenAI responses
curl --request POST \
--url https://maas.apigo.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-4.1",
"input": "<string>",
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123
}
'import requests
url = "https://maas.apigo.ai/v1/responses"
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"input": "<string>",
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4.1',
input: '<string>',
instructions: '<string>',
max_output_tokens: 123
})
};
fetch('https://maas.apigo.ai/v1/responses', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://maas.apigo.ai/v1/responses",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-4.1',
'input' => '<string>',
'instructions' => '<string>',
'max_output_tokens' => 123
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://maas.apigo.ai/v1/responses"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://maas.apigo.ai/v1/responses")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://maas.apigo.ai/v1/responses")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "<string>",
"object": "response",
"status": "<string>",
"output_text": "<string>",
"output": [
{}
],
"usage": {
"input_tokens": 123,
"output_tokens": 123,
"total_tokens": 123
}
}{
"error": 123,
"message": "<string>"
}Text
/v1/responses
텍스트 생성, 다중 모드 입력 및 구조화된 출력을 위한 통합 OpenAI 호환 응답 엔드포인트입니다.
POST
/
v1
/
responses
OpenAI responses
curl --request POST \
--url https://maas.apigo.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-4.1",
"input": "<string>",
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123
}
'import requests
url = "https://maas.apigo.ai/v1/responses"
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"input": "<string>",
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4.1',
input: '<string>',
instructions: '<string>',
max_output_tokens: 123
})
};
fetch('https://maas.apigo.ai/v1/responses', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://maas.apigo.ai/v1/responses",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-4.1',
'input' => '<string>',
'instructions' => '<string>',
'max_output_tokens' => 123
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://maas.apigo.ai/v1/responses"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://maas.apigo.ai/v1/responses")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://maas.apigo.ai/v1/responses")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-4.1\",\n \"input\": \"<string>\",\n \"instructions\": \"<string>\",\n \"max_output_tokens\": 123\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"id": "<string>",
"object": "response",
"status": "<string>",
"output_text": "<string>",
"output": [
{}
],
"usage": {
"input_tokens": 123,
"output_tokens": 123,
"total_tokens": 123
}
}{
"error": 123,
"message": "<string>"
}テキスト生成、構造化出力、ツール呼び出し、およびマルチモーダル入力用の統合応答オブジェクトを作成します。
chat.completions と比較して、このエンドポイントは、テキスト、画像、推論コントロール、ツールがすべて 1 つの応答モデルを共有しているため、新しい統合に適しています。サポートされるフィールドはモデルによって異なります。
統合ガイダンス
Authorization: Bearer {API_KEY}で認証する- テキスト、JSON 出力、ツール呼び出し、および将来のマルチモーダル ワークフローに 1 つのサーフェスが必要な場合は、このエンドポイントを優先します。
previous_response_idを使用して、完全な履歴を再送信せずに会話を続行します- 推論モデルのワークフローの場合、
reasoning、max_output_tokens、およびtoolsをサーバー側ゲートウェイに一元化します。 - ストリーミング クライアントは、最後のペイロードを待つのではなく、増分イベントを消費する必要があります。
リクエストのハイライト
inputは主要な入力フィールドであり、テキストまたはマルチモーダル コンテンツ ブロックを含めることができますmodel応答のターゲット モデルを選択しますprevious_response_idは、会話中にターンを連鎖させる主な方法です- 構造化出力の場合、明示的な JSON フォーマット要件を宣言し、サーバー側を検証します。
- ツールを使用する場合は、
toolsを渡し、ツール呼び出しの出力を明示的に処理します。
回答のハイライト
- 単純なテキストは
output_textから読み取れることが多い - より豊富な結果は
output[]から読み取る必要があります - ツール呼び出し、推論トレース、およびマルチモーダル出力はすべて同じ応答オブジェクトを共有します
- 使用状況とステータスのメタデータは、テキストのみから推測するのではなく、応答オブジェクトから読み取る必要があります。
承認
Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.
ボディ
application/json
