ወደ ይዘቱ እለፍ
Responses API

Responses API

አዲስ

POST /v1/responses መመሪያዎችን እና የinput ንጥሎች ዝርዝር ተቀብሎ ከoutput ንጥሎች የተሠራ response object በOpenAI Responses ፎርማት ይመልሳል። ከOpenAI SDK የresponses API ጋር እና በእሱ ላይ ከተገነቡ እንደ Codex CLI ካሉ tools ጋር ይጠቀሙበት። endpoint ምንም state አይይዝም፦ ሙሉውን ውይይት በእያንዳንዱ ጥያቄ ይላኩ።

POST https://api.shannon-ai.com/v1/responses

ትንሹ ጥያቄ የሞዴል id እና ጽሑፍ ነው። ካልጠየቁ በስተቀር ምላሹ stream አይደረግም።

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="shannon-3",
    input="Say hello in one sentence.",
)

print(response.output_text)

ምላሹ response object ነው። output ሞዴሉ ካሰበ reasoning ን፣ እና መልእክቱን ይይዛል፦

200 JSON
{
  "id": "resp_5f0c1e7a9b3d4c62a8e1f07d2b46c9a3",
  "object": "response",
  "created_at": 1791625200,
  "model": "shannon-3",
  "status": "completed",
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "metadata": {},
  "parallel_tool_calls": true,
  "temperature": null,
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": null,
  "output": [
    {
      "id": "rs_8a2e6c1f4b7d4e03b9c5a1d70f3e2b64",
      "type": "reasoning",
      "summary": [
        {
          "type": "summary_text",
          "text": "The user wants a greeting in one sentence. Keep it short and friendly."
        }
      ]
    },
    {
      "id": "msg_1c7b9e3a5d2f4a86b0e4c8d19a6f7e25",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hello, it is good to meet you.",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 1184,
    "output_tokens": 46,
    "total_tokens": 1230
  }
}

የጥያቄ መስኮች

ጥያቄ የሚያስፈልገው model እና input ናቸው። የሚተገብሩት ዓምድ መስኩ ምላሹን የሚቀይርባቸውን ሞዴሎች ይሰይማል። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች በሞዴል ዝርዝሩ ውስጥ ያሉት አሥራ ሁለት id ዎች ናቸው፤ የShannon 3 ቤተሰብ shannon-3፣ shannon-3-pro፣ shannon-3.1 እና shannon-3.1-pro ነው። ሞዴሎችና ዋጋ

መስክ ዓይነት ነባሪ መግለጫ የሚተገብሩት
model string ግዴታ። ከሞዴል ዝርዝሩ id። ማዛመዱ ትላልቅና ትናንሽ ፊደላትን አይለይም። የጎደለ ወይም ያልታተመ id 400 unknown model ይመልሳል። ሁሉም ሞዴሎች
input string | array እንደ አንድ የተጠቃሚ መልእክት የሚነበብ string፣ ወይም የinput ንጥሎች array። ከታች የInput ንጥሎችን ይመልከቱ። ሁሉም ሞዴሎች
instructions string ለሞዴሉ መመሪያዎች፣ የዚህ ፎርማት system prompt። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች፣ shannon-1.6-*፣ shannon-2-*፣ shannon-coder-1
stream boolean false true ምላሹን እንደ server-sent events ይልካል። ከታች Streaming ን ይመልከቱ። ሁሉም ሞዴሎች
max_output_tokens integer 4096 የምላሹ ከፍተኛ ገደብ፣ በtokens። ከ1 እስከ 65,536 ውጭ የሆነ እሴት ወደዚያ ክልል ይወሰዳል። ጥያቄው እየሄደ ሳለ ከቀሪ ሂሳብዎ የሚያዘው መጠንም ነው። ከታች የውጤት ገደብን ይመልከቱ። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች፣ shannon-1.6-*፣ shannon-2-*፣ shannon-coder-1
temperature number የsampling temperature። በተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች ላይ እሴቶች በ0 እና 2 መካከል ይያዛሉ። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች፤ stream ባልሆኑ ምላሾች ላይ shannon-1.6-*፣ shannon-2-* እና shannon-coder-1
top_p number Nucleus sampling። እሴቶች በ0 እና 1 መካከል ይያዛሉ። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
tools array ሞዴሉ ሊጠራቸው የሚችላቸው functions፣ በዚህ ፎርማት ጠፍጣፋ ቅርጽ፦ {"type": "function", "name", "description", "parameters"}። ከታች Tools ን ይመልከቱ። ሁሉም ሞዴሎች
tool_choice string | object auto "auto" ሞዴሉ እንዲወስን ያደርጋል። "required" tool እንዲጠራ ያደርገዋል። {"type": "function", "name": "…"} ያንን tool እንዲጠራ ያደርገዋል። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
reasoning object {"effort": "…"} ከoff፣ low፣ medium ወይም high ጋር። ማንኛውም ሌላ እሴት 400 ይመልሳል። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
text object {"format": {…}} የJSON መልስ ይጠይቃል። ከታች Structured output ን ይመልከቱ። ሁሉም የShannon ደረጃዎች፤ የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች በየid እንደተዘረዘረው

previous_response_id፣ store፣ metadata፣ parallel_tool_calls፣ truncation፣ include፣ user እና prompt_cache_key ተቀባይነት አላቸው፣ ስለዚህ ነባር client ኮድ ሳይቀየር ይሰራል። ምላሹን አይለውጡም። ምንም ውይይት ስለማይቀመጥ ተከታይ ጥያቄ ቀደምት ዙሮችን በinput ውስጥ ይይዛል።

የInput ንጥሎች

የinput ንጥል ወይ role እና content ያለው መልእክት ነው፣ ወይም የtool ጥሪን ወይም ውጤቱን የሚይዝ የተለየ አይነት ያለው ንጥል። content string ወይም የክፍሎች array ነው።

ንጥል መግለጫ የሚተገብሩት
{"role": "user", "content": …} የሚጠይቁት። content string፣ ወይም input_text እና input_image ክፍሎች ነው። ሁሉም ሞዴሎች
{"role": "assistant", "content": …} የሞዴሉ ቀደም ያለ ምላሽ። content string፣ ወይም output_text ክፍሎች ነው። ሁሉም ሞዴሎች
{"role": "system", "content": …}
{"role": "developer", "content": …}
በውይይቱ ውስጥ ያሉ መመሪያዎች። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
{"type": "function_call", "call_id": "…", "name": "…", "arguments": "…"} ሞዴሉ በቀደመ ምላሽ ያደረገው የtool ጥሪ። arguments JSON string ነው። ሁሉም ሞዴሎች
{"type": "function_call_output", "call_id": "…", "output": "…"} የዚያ ጥሪ ውጤት። call_id የጥሪው id ነው፣ output ደግሞ ውጤቱ እንደ string። ሁሉም ሞዴሎች

መመሪያዎችን በinstructions መስክ ውስጥ ያስቀምጡ። ከShannon 3 ቤተሰብ id ጋር ሲሆን ሊጸኑ የሚገባቸውን መመሪያዎች በuser መልእክት ውስጥ ያስቀምጡ።

የምላሽ output ንጥሎች እንዳሉ ወደ input ሊመለሱ ይችላሉ፦ message እና function_call ንጥሎች ይነበባሉ፣ reasoning ንጥሎች ይዘለላሉ።

የይዘት ክፍሎች

ክፍል መግለጫ የሚገኘው በ
{"type": "input_text", "text": "…"} የተጠቃሚ መልእክት ጽሑፍ። ሁሉም ሞዴሎች
{"type": "output_text", "text": "…"} የassistant መልእክት ጽሑፍ። ሁሉም ሞዴሎች
{"type": "input_image", "image_url": "…"} ምስል፣ የbase64 ይዘት ያለው data: URL ወይም http(s) URL ሆኖ። የShannon 3 ቤተሰብ፣ shannon-1.6-lite፣ shannon-1.6-pro፣ እና የምስል ግብዓትን የሚዘረዝሩ የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
{"type": "input_file", "file_data": "data:application/pdf;base64,…"} ሰነድ (PDF፣ Word፣ PowerPoint ወይም Excel)፦ file_data የdata: URL ይይዛል፣ ወይም file_url የhttp(s) URL። የShannon 3 ቤተሰብ

በShannon ደረጃዎች ላይ ምስሎች እና ፋይሎች ከinput የመጨረሻው user ንጥል ይነበባሉ። መጠኖችና ገደቦች የራሳቸው ገጽ አላቸው። ምስሎች እና ፋይሎች

መመሪያዎች እና አማራጮች ያሉት ጥያቄ

ይህ ጥያቄ መመሪያዎችን፣ ውይይትን እንደ input ንጥሎች፣ የውጤት ገደብን፣ temperature እና reasoning effort ይልካል። ሁሉንም የሚተገብር የተስተናገደ open-weight ሞዴል ይጠቀማል።

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP",
    instructions="You are a physics teacher. Answer in two sentences.",
    input=[
        {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"},
        {"role": "assistant", "content": "Air scatters blue light more than red light."},
        {"role": "user", "content": "And why are sunsets red?"},
    ],
    max_output_tokens=512,
    temperature=0.3,
    reasoning={"effort": "low"},
)

for item in response.output:
    if item.type == "reasoning":
        print("reasoning:", item.summary[0].text)
    elif item.type == "message":
        print("answer:", item.content[0].text)
print(response.usage)

የተስተናገደ open-weight ሞዴል ምላሽ id፣ object፣ model፣ created_at፣ status፣ output እና usage አለው። usage ከcache የተነበቡ tokens እና ለreasoning የዋሉ tokens ይጨምራል፦

200 JSON
{
  "usage": {
    "input_tokens": 58,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 67,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 19
    },
    "total_tokens": 125
  }
}

የresponse object

id፣ object፣ status፣ output እና usage በእያንዳንዱ ምላሽ ላይ አሉ። ኮድዎን በእነዚህ ላይ ይገንቡ።

መስክ ዓይነት መግለጫ የሚልከው
id string resp_ እና ከዚያ 32 የሄክሳዴሲማል ቁምፊዎች። ሁሉም ሞዴሎች
object string ሁልጊዜ response። ሁሉም ሞዴሎች
status string completed። በstream ውስጥ መጀመሪያ in_progress ነው፣ በresponse.failed event ደግሞ failed። ሁሉም ሞዴሎች
output array ሞዴሉ ባመነጨው ቅደም ተከተል የoutput ንጥሎች፦ reasoning፣ message፣ function_call። ሁሉም ሞዴሎች
usage object input_tokens፣ output_tokens እና total_tokens። ሁሉም ሞዴሎች
usage.input_tokens_details object cached_tokens፦ ከprompt cache የተነበቡ የግብዓት tokens ብዛት። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
usage.output_tokens_details object reasoning_tokens፦ ለማሰብ (reasoning) የዋሉ የውጤት tokens ብዛት። የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
model string የመለሰው ሞዴል ቀኖናዊ id። የShannon 3 ቤተሰብ፣ የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
created_at integer የምላሹ ጊዜ፣ በUnix ሰከንዶች። የShannon 3 ቤተሰብ፣ የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች
instructions, tools, temperature, … instructions፣ tools እና temperature ጥያቄውን ይደግማሉ። error እና incomplete_details null ናቸው፣ metadata {} ነው፣ parallel_tool_calls true ነው፣ tool_choice auto ነው እና top_p null ነው። የShannon 3 ቤተሰብ

የOutput ንጥሎች

ንጥል መግለጫ
{"id": "rs_…", "type": "reasoning", "summary": [{"type": "summary_text", "text": "…"}]} የሞዴሉ reasoning እንደ አንድ summary_text ክፍል። ሞዴሉ ካሰበ ብቻ ይገኛል።
{"id": "msg_…", "type": "message", "role": "assistant", "content": [{"type": "output_text", "text": "…"}]} መልሱ፦ ጽሑፉን የያዘ አንድ output_text ክፍል።
{"id": "fc_…", "type": "function_call", "call_id": "call_…", "name": "…", "arguments": "…"} የtool ጥሪ። arguments JSON string ነው። ውጤቱን በተመሳሳይ call_id መልሰው ይላኩ።

የOpenAI SDKs የመልእክቱን ጽሑፍ በresponse.output_text ውስጥ ላንተ ያጣምሩታል።

Streaming

ለserver-sent events streamን ወደ true ያዘጋጁ። እያንዳንዱ frame የevent ስም ያለው event: መስመር እና JSON object ያለው data: መስመር አለው፤ object ስሙን በtype ይደግማል። deltas ን ከንጥላቸው ጋር በoutput_index ያዛምዱ።

በOpenAI SDK events ን በtype ያንብቡ፦

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1",
)

stream = client.responses.create(
    model="shannon-3",
    input="Explain server-sent events in three sentences.",
    stream=True,
)

for event in stream:
    kind = getattr(event, "type", "error")     # an event without a type is an error event
    if kind == "response.reasoning_summary_text.delta":
        pass                                   # a piece of reasoning: event.delta
    elif kind == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    elif kind == "response.output_item.done" and event.item.type == "function_call":
        print("\ntool call:", event.item.name, event.item.arguments)
    elif kind == "response.completed":
        print("\n", event.response.usage)
    elif kind in ("response.failed", "error"):
        raise RuntimeError("the stream failed, send the request again")

events በዚህ ቅደም ተከተል ይደርሳሉ። ለreasoning፣ ለመልእክቱ እና ለtool ጥሪዎች ያሉት ቡድኖች የሚታዩት ምላሹ ሲይዛቸው ብቻ ነው።

Event Payload መቼ
response.created response ሁልጊዜ የመጀመሪያ። response.status in_progress ነው እና response.output ባዶ ነው።
response.in_progress response ሁልጊዜ ሁለተኛ፣ በተመሳሳይ object።
response.output_item.added output_index, item reasoning ይጀምራል፦ ባዶ summary ያለው reasoning ንጥል።
response.reasoning_summary_text.delta output_index, summary_index, delta የreasoning አንድ ቁራጭ።
response.reasoning_summary_text.done output_index, summary_index, text reasoning ተጠናቋል፦ ሙሉው text።
response.output_item.done output_index, item የተጠናቀቀው reasoning ንጥል።
response.output_item.added output_index, item መልሱ ይጀምራል፦ status in_progress ያለው እና ይዘት የሌለው message ንጥል።
response.content_part.added output_index, content_index, part ባዶ output_text ክፍል ይከፈታል።
response.output_text.delta output_index, content_index, delta የመልሱ አንድ ቁራጭ።
response.output_text.done output_index, content_index, text መልሱ ተጠናቋል፦ ሙሉው text።
response.content_part.done output_index, content_index, part የተጠናቀቀው output_text ክፍል።
response.output_item.done output_index, item የተጠናቀቀው message ንጥል፣ status completed ያለው።
response.output_item.added output_index, item የtool ጥሪ ይጀምራል፦ call_id፣ name እና ባዶ arguments ያለው function_call ንጥል።
response.function_call_arguments.delta output_index, delta የጥሪው arguments፣ በአንድ delta ውስጥ ሙሉ።
response.function_call_arguments.done output_index, arguments ተመሳሳዩ arguments፣ እንደ arguments።
response.output_item.done output_index, item የተጠናቀቀው function_call ንጥል።
response.completed response በስኬት ሁልጊዜ የመጨረሻ፦ output እና usage ያለው ሙሉ response object።
200 text/event-stream
event: response.created
data: {"type":"response.created","response":{"id":"resp_5f0c…","object":"response","status":"in_progress","output":[], …}}

event: response.in_progress
data: {"type":"response.in_progress","response":{"id":"resp_5f0c…","object":"response","status":"in_progress","output":[], …}}

event: response.output_item.added
data: {"type":"response.output_item.added","output_index":0,"item":{"id":"msg_1c7b…","type":"message","role":"assistant","status":"in_progress","content":[]}}

event: response.content_part.added
data: {"type":"response.content_part.added","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":""}}

event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","output_index":0,"content_index":0,"delta":"Server-sent"}

event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","output_index":0,"content_index":0,"delta":" events let a server push text over one HTTP reply."}

event: response.output_text.done
data: {"type":"response.output_text.done","output_index":0,"content_index":0,"text":"Server-sent events let a server push text over one HTTP reply."}

event: response.content_part.done
data: {"type":"response.content_part.done","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":"Server-sent events let a server push text over one HTTP reply."}}

event: response.output_item.done
data: {"type":"response.output_item.done","output_index":0,"item":{"id":"msg_1c7b…","type":"message","role":"assistant","status":"completed","content":[{"type":"output_text","text":"Server-sent events let a server push text over one HTTP reply.","annotations":[]}]}}

event: response.completed
data: {"type":"response.completed","response":{"id":"resp_5f0c…","object":"response","status":"completed","output":[…],"usage":{"input_tokens":1190,"output_tokens":18,"total_tokens":1208}, …}}

የሚከሽፍ stream

በShannon ደረጃዎች ላይ ያልተሳካ ምላሽ በresponse.completed ምትክ በresponse.failed ያበቃል። response.status failed ነው እና response.error code (rate_limit_exceeded ወይም server_error) እና message ይይዛል።

በተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች ላይ ብልሽት code api_error እና message ያለው error event ነው። response.completed አሁንም ይከተላል።

stream response.failed ወይም error event ሲይዝ እንደ ያልተሳካ ይውሰዱት እና ጥያቄውን እንደገና ይላኩ።

Tools

tool ኮድዎ የሚያስኬደው function ነው። በtools ውስጥ ይግለጹት፤ ሞዴሉ ሲፈልገው ምላሹ በመልእክቱ ምትክ ወይም ከጎኑ function_call ንጥል ይይዛል።

በtools ውስጥ የtool ትርጓሜ፦

tools
[
  {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "Current weather for a city.",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "city": {
          "type": "string"
        }
      },
      "required": [
        "city"
      ]
    }
  }
]

የሚጠራው ምላሽ output፦

200 output
[
  {
    "id": "call_3d9a7c1e5b2f4a60c8e1d7f09b24a6c5",
    "type": "function_call",
    "name": "get_weather",
    "call_id": "call_3d9a7c1e5b2f4a60c8e1d7f09b24a6c5",
    "arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
  }
]

function ን ያስኬዱ፣ ከዚያ ጥሪውንና ውጤቱን ወደ input ጨምረው ጥያቄውን እንደገና ይላኩ፦

input
[
  {
    "role": "user",
    "content": "What is the weather in Paris?"
  },
  {
    "type": "function_call",
    "call_id": "call_3d9a7c1e5b2f4a60c8e1d7f09b24a6c5",
    "name": "get_weather",
    "arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"
  },
  {
    "type": "function_call_output",
    "call_id": "call_3d9a7c1e5b2f4a60c8e1d7f09b24a6c5",
    "output": "{\"temperature_c\": 18, \"sky\": \"cloudy\"}"
  }
]

function አይነት ያላቸው tools ብቻ ይነበባሉ። በshannon-1.6-*፣ shannon-2-* እና shannon-coder-1 ላይ የparameters schema ወደ የጋራ የJSON Schema ቁልፍ ቃላት ይቀነሳል፦ oneOf እንደ anyOf ይነበባል፣ እንደ $ref፣ additionalProperties፣ const፣ default እና title ያሉ ቁልፍ ቃላት ወደ ሞዴሉ አይተላለፉም።

የtool_choice እሴቶች required እና ስም የተሰጠው function በተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች ይተገበራሉ።

የtool loop በራሱ ገጽ ላይ ሙሉ በሙሉ ተብራርቷል። ፋንክሽን ጥራት

Structured output

ይህ ፎርማት structured output ን እንደ text.format ይጽፋል። schema በቀጥታ በformat ውስጥ ከname እና strict ጎን ይቀመጣል፣ በChat Completions ላይ እንዳለው በjson_schema አባል ስር አይደለም።

  • {"type": "json_object"} ማንኛውንም JSON object ይጠይቃል።
  • {"type": "json_schema", "name", "schema", "strict"} የእርስዎን schema የሚከተል JSON ይጠይቃል። ካልጻፉት strict true ነው።
POST /v1/responses
{
  "model": "shannon-1.6-lite",
  "input": "Extract the city and the date: 'The conference opens in Lisbon on 12 May 2027.'",
  "text": {
    "format": {
      "type": "json_schema",
      "name": "event",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string"
          },
          "date": {
            "type": "string",
            "description": "ISO 8601 date"
          }
        },
        "required": [
          "city",
          "date"
        ]
      }
    }
  }
}

JSON በመልእክቱ output_text ክፍል ውስጥ እንደ ጽሑፍ ይደርሳል፤ ራስዎ parse ያድርጉት። structured output የሌለው የተስተናገደ open-weight ሞዴል 400 ይመልሳል።

output_text
{"city": "Lisbon", "date": "2027-05-12"}

የትኛው ሞዴል የትኛውን ቅርጽ እንደሚቀበል በራሱ ገጽ ላይ ተዘርዝሯል። የተዋቀሩ ውጤቶች

Reasoning

የሚያስብ ሞዴል reasoning ን ከመልእክቱ በፊት reasoning አይነት ያለው output ንጥል አድርጎ ይመልሳል። በstream ውስጥ እንደ response.reasoning_summary_text.delta events ይደርሳል።

የተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች reasoning.effort ይተገብራሉ፦ off፣ low፣ medium ወይም high፣ ምንም ካልላኩ high። off የreasoning ንጥል አይመልስም። እንደ object ይላኩት፤ ባዶ string በዚህ endpoint ላይ አይነበብም።

effort ዎች በራሳቸው ገጽ ላይ ተብራርተዋል። Reasoning effort

የውጤት ገደብ

ካልላኩት max_output_tokens 4,096 ነው። ጥያቄው ሲጀምር ከቀሪ ሂሳብዎ የሚያዘው የtokens ብዛት ነው፤ ምላሹ ሲጠናቀቅ ያ መጠን ጥያቄው በተጠቀመው ይተካል። በቀረው ቀሪ ሂሳብዎ ውስጥ የማይገባ እሴት 429 Quota exceeded ይመልሳል።

በshannon-1.6-*፣ shannon-2-* እና shannon-coder-1 ላይ የምላሹን ርዝመት፣ እና በተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች ላይ የመልሱን ጽሑፍ ርዝመት ይገድባል።

በዚህ endpoint ላይ shannon-coder-1 እንደ ሌሎች ሞዴሎች ሁሉ ከቀሪ ሂሳብዎ በtokens ይከፈላል።

የጥያቄ body እስከ 32 MiB ሊሆን ይችላል። ገደቦች እና ቀሪ ሂሳብ

ስህተቶች

ስህተቶች የOpenAI የስህተት body ይጠቀማሉ፦ type እና message ያለው error object፤ አንዳንዶቹ ደግሞ ዋጋቸው null የሆኑ code እና param ይይዛሉ። ሠንጠረዡ ይህ endpoint ብዙ ጊዜ የሚመልሳቸውን ይዘረዝራል። ሙሉው ዝርዝር፣ ምን እንደገና መላክ እንዳለበት ጨምሮ፣ የራሱ ገጽ አለው። ስህተት አስተዳደር

Status አይነት መልእክት መቼ
401 authentication_error Missing authentication
Invalid API key
ምንም API ቁልፍ አልተላከም፣ ወይም ቁልፉ አይታወቅም ወይም ተሰርዟል።
400 invalid_request_error unknown model: <id> model ይጎድላል ወይም የታተመ id አይደለም።
400 invalid_request_error No user message provided. የShannon ደረጃዎች፦ input የተጠቃሚ ጽሑፍ አልያዘም።
400 invalid_request_error <id> does not accept image input ምስል የማይቀበል የተስተናገደ open-weight ሞዴል ላይ ምስል ተልኳል።
400 invalid_request_error <id> does not accept response_format text.format structured output ወደሌለው የተስተናገደ open-weight ሞዴል ተልኳል።
400 invalid_request_error unknown reasoning effort '<value>'; expected off, low, medium or high reasoning.effort ከዝርዝሩ ውጭ የሆነ እሴት ይዟል።
422 invalid_request_error Failed to deserialize the JSON body into the target type: … body ትክክለኛ JSON ነው ግን መስክ የተሳሳተ አይነት አለው።
429 rate_limit_error Quota exceeded. Upgrade your plan at shannon-ai.com/plan max_output_tokens ከቀሪ ሂሳብዎ ከቀረው ይበልጣል።
429 rate_limit_error Too many requests. Retry in <n>s. የጥያቄ ብዛት ጥበቃ፦ በመለያዎ ላይ በአንድ ደቂቃ ከ120 በላይ ጥያቄዎች።
500 api_error The model backend failed to answer. Please retry. ሞዴሉ ምላሽ አላመነጨም። ጥያቄውን እንደገና ይላኩ።
502 api_error The model backend failed to answer. Please retry. ተመሳሳይ፣ በተስተናገዱ open-weight ሞዴሎች ላይ።
504 api_error upstream timed out የተስተናገደ open-weight ሞዴል stream ላልሆነ ምላሽ ከተወሰነው የጊዜ ገደብ በላይ ወሰደ። streamን ወደ true አዘጋጅተው ይላኩት።