Endpoint カバレッジ
2 個の公開 endpoint を提供しています: response, chat_completion。
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/gpt-5.6-terra:generateContent
POST /v1beta/models/gpt-5.6-terra:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"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。"
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
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 OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-terra",
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。" }]
});
23 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-5.6-terra |
| モダリティ | テキスト |
| タスク種別 | Synchronous |
| API エンドポイント | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/gpt-5.6-terra:generateContent | |
| /v1beta/models/gpt-5.6-terra:streamGenerateContent | |
| 請求単位 | 1,000 トークン |
| 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-5.6-terra 用の API キーを作成します。
/v1/chat/completions に gpt-5.6-terra 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-5.6-terra 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: response, chat_completion。
1,000 トークン 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。
はい。variant はリクエストのパラメーターです。model ID を変更するだけで切り替えられ、コード変更、再認証、別の請求設定は不要です。全 variant が同じ API key とリクエスト形式を共有します。
streaming が利用可能な場合、RunAPI はエンドツーエンドで配信します。LLM モデルは token 単位の streaming に対応し、メディアモデルは非同期タスクの polling または webhook callback で結果を届けます。
公開 GitHub repo に issue を作成するか、[email protected] にメールしてください。該当する生成を調査できるよう task ID と model ID を添えてください。
いいえ。RunAPI API key だけでこの variant とカタログ内の全モデルを利用できます。提供元のアカウントは不要です。