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v1
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chat
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completions
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/api/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # Can be replaced with any supported model ID
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
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        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
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  "data": {
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    "object": "chat.completion",
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      {
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        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "The history of artificial intelligence (AI) dates back to the 1950s...\n\n1. **Early Period (1950s-1960s)**: The proposal of the Turing Test marked the beginning of AI research...\n\n2. **Expert Systems Era (1970s-1980s)**: Rule-based systems began to be applied in medical diagnosis, financial analysis, and other fields...\n\n3. **Rise of Machine Learning (1990s-2000s)**: Statistical learning methods gradually became mainstream...\n\n4. **Deep Learning Revolution (2010s-Present)**: Breakthroughs in neural network technology brought explosive growth to AI..."
        },
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      }
    ],
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    }
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.apimart.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/api/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-4o", # Can be replaced with any supported model ID
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional AI assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Tell me about the history of artificial intelligence."
      }
    ]
  }'
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "chatcmpl-9876543210",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "The history of artificial intelligence (AI) dates back to the 1950s...\n\n1. **Early Period (1950s-1960s)**: The proposal of the Turing Test marked the beginning of AI research...\n\n2. **Expert Systems Era (1970s-1980s)**: Rule-based systems began to be applied in medical diagnosis, financial analysis, and other fields...\n\n3. **Rise of Machine Learning (1990s-2000s)**: Statistical learning methods gradually became mainstream...\n\n4. **Deep Learning Revolution (2010s-Present)**: Breakthroughs in neural network technology brought explosive growth to AI..."
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 28,
      "completion_tokens": 320,
      "total_tokens": 348
    }
  }
}

Autorizações

Authorization
string
obrigatório
Todos os endpoints da API exigem autenticação por Bearer TokenObtenha sua chave de API:Acesse a página de gerenciamento de chaves de API para obter sua chave de APIAdicione-a ao cabeçalho da requisição:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

model
string
padrão:"gpt-5"
obrigatório
Nome do modeloOs modelos suportados incluem:
  • OpenAI: gpt-5, gpt-5-chat-latest, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-pro
  • Anthropic: claude-sonnet-4-5-20250929, claude-opus-4-1-20250805, claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-4-1-20250805-thinking, claude-sonnet-4-5-20250929-thinking
  • Google: gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro-thinking, gemini-2.5-flash-lite
  • DeepSeek: deepseek-v3.1-250821, deepseek-v3.1-think-250821, deepseek-v3-0324
  • Doubao: doubao-seed-1-6-251015, doubao-seed-1-6-flash-250828, doubao-seed-1-6-thinking-250715
  • Mais modelos sendo adicionados continuamente…
messages
array
obrigatório
Lista de mensagens da conversaArray de mensagens. Cada mensagem contém os campos role e content.💡 Preenchimento rápido (área Try it):
  1. Clique em ”+ Add an item” para adicionar uma mensagem
  2. Informe user (mensagem do usuário), assistant (resposta da IA) ou system (prompt do sistema) em role
  3. Informe o que deseja dizer em content
Exemplo:
[{"role": "user", "content": "Hello, please introduce yourself"}]
Uso avançado:Adicione um prompt do sistema (para definir o comportamento da IA):
[
  {"role": "system", "content": "You are a professional Python tutor"},
  {"role": "user", "content": "How do I learn programming?"}
]
Conversa em múltiplas rodadas (com contexto):
[
  {"role": "user", "content": "Hello"},
  {"role": "assistant", "content": "Hi! How can I help you?"},
  {"role": "user", "content": "Tell me about AI"}
]
Descrições dos papéis:
  • user: mensagem do usuário (use na maioria das vezes)
  • system: prompt do sistema para definir o comportamento e o papel da IA
  • assistant: respostas anteriores da IA, usadas como contexto da conversa
temperature
number
Controla a aleatoriedade da saída, faixa 0–2
  • Valores mais baixos (por exemplo, 0.2) tornam a saída mais determinística
  • Valores mais altos (por exemplo, 1.8) tornam a saída mais aleatória
Padrão: 1.0
max_tokens
integer
Número máximo de tokens a serem geradosModelos diferentes possuem limites máximos distintos; consulte a documentação de cada modelo
stream
boolean
padrão:"false"
Se deve usar saída em streaming
  • false: resposta completa de uma só vez
  • true: retorno em streaming
Padrão: false
top_p
number
Parâmetro de amostragem por núcleo (nucleus sampling), faixa 0–1Controla a diversidade do texto gerado; recomenda-se usar este parâmetro ou temperaturePadrão: 1.0
frequency_penalty
number
Penalidade de frequência, faixa de -2.0 a 2.0Valores positivos reduzem a probabilidade de repetir as mesmas palavrasPadrão: 0
presence_penalty
number
Penalidade de presença, faixa de -2.0 a 2.0Valores positivos aumentam a probabilidade de abordar novos tópicosPadrão: 0
stop
string or array
Sequências de paradaAté 4 sequências em que a geração será interrompida quando encontradas
n
integer
Número de completions a serem geradasPadrão: 1⚠️ Nota: Você deve informar um número simples (por exemplo, 1), sem aspas; caso contrário, ocorrerá um erro

Resposta

id
string
Identificador único da resposta
object
string
Tipo do objeto, fixado em chat.completion
created
integer
Timestamp de criação
model
string
Nome do modelo efetivamente utilizado
choices
array
Lista de respostas geradas
usage
object
Estatísticas de uso de tokens

Modelos suportados

Série OpenAI

  • gpt-5 - modelo base GPT-5
  • gpt-5-chat-latest - versão chat mais recente do GPT-5
  • gpt-5-mini - versão leve do GPT-5, com bom custo-benefício
  • gpt-5-nano - versão ultraleve do GPT-5
  • gpt-5-pro - versão profissional aprimorada do GPT-5

Série Anthropic

  • claude-haiku-4-5-20251001 - Claude 4.5, versão de resposta rápida
  • claude-sonnet-4-5-20250929 - Claude 4.5, versão equilibrada
  • claude-opus-4-1-20250805 - modelo principal Claude 4.1, o mais poderoso
  • claude-opus-4-1-20250805-thinking - Claude 4.1 Opus, versão com raciocínio profundo
  • claude-sonnet-4-5-20250929-thinking - Claude 4.5 Sonnet, versão com raciocínio profundo

Série Google

  • gemini-2.5-flash - Gemini 2.5, versão rápida
  • gemini-2.5-pro - Gemini 2.5, versão profissional
  • gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5, versão ultraleve
  • gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro, versão com raciocínio profundo

Série DeepSeek

  • deepseek-v3.1-250821 - DeepSeek V3.1, versão base
  • deepseek-v3.1-think-250821 - DeepSeek V3.1, versão com raciocínio
  • deepseek-v3-0324 - DeepSeek V3, versão padrão

Série Doubao

  • doubao-seed-1-6-flash-250828 - Doubao Seed 1.6, versão rápida
  • doubao-seed-1-6-thinking-250715 - Doubao Seed 1.6, versão com raciocínio
  • doubao-seed-1-6-251015 - Doubao Seed 1.6, versão padrão

Exemplos de uso

Conversa simples

{
  "model": "gpt-4o",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Hello"}
  ]
}

Prompt do sistema

{
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a professional Python programming tutor"},
    {"role": "user", "content": "How to use list comprehensions?"}
  ]
}

Conversa em múltiplas rodadas

{
  "model": "gemini-2.0-flash",
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "What is machine learning?"},
    {"role": "assistant", "content": "Machine learning is a branch of artificial intelligence..."},
    {"role": "user", "content": "Can you give me an example?"}
  ]
}