Versions et endpoints publics
| ID du modèle | Endpoints | Prix de départ | Catalogue |
|---|---|---|---|
codex-auto-review
|
/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$0.20 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-4o-mini
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$0.15 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5-pro
|
/v1/responses
|
$7.50 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.2
|
/v1/responses
/v1/chat/completions
|
$1.75 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.4
|
/v1/responses
/v1/chat/completions
|
$2.50 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.4-mini
|
/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$0.75 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.4-nano
|
/v1/responses
/v1/chat/completions
|
$0.20 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.5
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$5.00 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.6-luna
|
/v1/responses
/v1/chat/completions
|
$0.20 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.6-sol
|
/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$5.00 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-5.6-terra
|
/v1/responses
/v1/chat/completions
|
$2.00 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-6-astra
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$5.00 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-6-luna
|
/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$0.06 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-6-sol
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$1.20 / 1M de tokens | Détail du modèle |
gpt-6.1-sol
|
/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$1.00 / 1M de tokens | Détail du modèle |
Vérification
Interrogez jusqu’à ce que la tâche atteigne un état final
Sélectionnez <model-id> pour générer les commandes de vérification.
Configuration
Endpoint du guide: <endpoint>
Sélectionnez <model-id> pour générer une requête conforme au contrat d’entrée public de l’endpoint.
Démarrer en 3 étapes
-
Choisir un ID de modèle
Sélectionnez un ID public du catalogue et consultez son endpoint et son prix de départ actuel.
-
Configurer RunAPI
Ajoutez la configuration du fournisseur pour cet agent.
-
Vérifier le résultat
Exécutez les commandes d’état et de sélection du modèle affichées ci-dessous.
Ce que vous pouvez créer avec OpenClaw + GPT
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Chatbots et IA conversationnelle
Exécutez les chat completions GPT via RunAPI avec le SDK OpenAI et le format de requête déjà utilisés par votre application, en changeant seulement l'URL de base.
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Raisonnement agentique et tâches en plusieurs étapes
Utilisez GPT pour le raisonnement en plusieurs étapes, la planification et les boucles d'agent avec outils dans OpenClaw.
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Extraction de données avec sorties structurées
Demandez du JSON conforme à un schéma pour extraire des données structurées de documents, lire des factures ou alimenter des pipelines RAG.
Pourquoi utiliser GPT avec RunAPI + OpenClaw
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15 variantes, une clé API
Utilisez une seule connexion RunAPI pour choisir parmi les variantes de modèle disponibles sans modifier votre intégration.
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Des tarifs d'utilisation clairs
Consultez les tarifs actuels du catalogue avant d'envoyer une requête, sans abonnement ni dépense minimale.
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Réponses directes
Les appels synchrones renvoient le résultat dans la même réponse : votre agent peut l'utiliser immédiatement, sans interroger l'état d'une tâche.
Questions sur OpenClaw + GPT
Puis-je utiliser GPT dans OpenClaw via RunAPI ?
Oui. OpenClaw prend en charge les fournisseurs compatibles OpenAI. Ajoutez RunAPI avec la configuration indiquée sur cette page et choisissez une version de GPT dans la liste des versions.
Quelle différence entre l'API Chat Completions et l'API Responses ?
Chat Completions est l'endpoint standard requête-réponse qui renvoie un message. L'API Responses est l'interface plus récente d'OpenAI, avec des outils intégrés. RunAPI prend en charge les deux pour GPT.
Puis-je utiliser le function calling et les sorties structurées avec GPT sur RunAPI ?
Oui. Passez des outils pour le function calling ou un schéma JSON pour une sortie structurée. RunAPI transmet ces paramètres et renvoie les appels d'outils ou le JSON structuré au format de réponse standard d'OpenAI.
Quel ID de modèle utiliser ?
Choisissez un ID public dans le tableau des versions. Chaque ID expose les endpoints affichés sur sa ligne.
Ce guide configure-t-il un modèle de chat ?
Oui. Cette ligne de modèles prend en charge un protocole LLM côté client.