Endpoint カバレッジ
2 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion, response。
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": "この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"
}
]
}'
import { GptClient } from "@runapi.ai/gpt";
const client = new GptClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "gpt-4o-mini",
messages: [{"role":"user","content":"この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"}],
});
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":"この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"}]}
)
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' => 'この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"}]});
task.waitForResult();
require "runapi/gpt"
client = RunApi::Gpt::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "gpt-4o-mini",
messages: [{role: "user", content: "この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"この四半期の収益データを分析し、主要なトレンド、異常値、および3つの推奨事項を含むサマリーを作成してください。"}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model gpt-4o-mini \
--endpoint chat_completion \
--wait
17 個のバージョンを利用可能
モデルを選んで、数秒で生成できます。
| プロバイダー | OpenAI |
| モデル ID | gpt-4o-mini |
| モダリティ | Text |
| タスク種別 | Synchronous |
| API エンドポイント | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/gpt-4o-mini:generateContent | |
| /v1beta/models/gpt-4o-mini:streamGenerateContent | |
| 請求単位 | 1K tokens |
| カタログ状態 | 稼働中 |
無料で登録し、ダッシュボードから gpt-4o-mini 用の API キーを作成します。
/v1/chat/completions に gpt-4o-mini のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。
エンドポイントから完了した gpt-4o-mini のレスポンスを直接読み取ります。
2 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion, response。
1K tokens に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。
このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。
LLM をチャットや推論に利用します。
実装作業の生成とレビューに使います。
モデルを backend タスクに接続します。
このモデルの確認済み顧客フィードバックはまだありません。
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。