Couverture des endpoints
Expose 2 endpoint(s) public(s) : chat_completion, response.
Modèle GPT-4o rapide et économique pour les tâches textuelles quotidiennes
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."
}
]
}'
import { GptClient } from "@runapi.ai/gpt";
const client = new GptClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "gpt-4o-mini",
messages: [{"role":"user","content":"Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."}],
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."}]}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/v1/chat/completions");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-4o-mini',
'messages' => [['role' => 'user', 'content' => 'Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations.']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."}]});
task.waitForResult();
require "runapi/gpt"
client = RunApi::Gpt::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "gpt-4o-mini",
messages: [{role: "user", content: "Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"Analysez ces données de revenus trimestriels et produisez un résumé avec les tendances clés, les anomalies et trois recommandations."}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model gpt-4o-mini \
--endpoint chat_completion \
--wait
17 versions disponibles
Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.
| Fournisseur | OpenAI |
| ID du modèle | gpt-4o-mini |
| Modalité | Text |
| Types de tâche | Synchronous |
| Endpoint API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/gpt-4o-mini:generateContent | |
| /v1beta/models/gpt-4o-mini:streamGenerateContent | |
| Unité de facturation | 1K tokens |
| État du catalogue | Opérationnel |
Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour gpt-4o-mini depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle gpt-4o-mini et vos paramètres.
Lisez directement la réponse gpt-4o-mini terminée depuis l’endpoint.
Expose 2 endpoint(s) public(s) : chat_completion, response.
Mesuré par 1K tokens, sans abonnement requis.
Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.
Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.
Générez et révisez le travail d'implémentation.
Connectez les modèles aux tâches backend.
Les avis clients vérifiés ne sont pas encore disponibles pour ce modèle.
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.
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