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# Create a response

Erstellt eine Streaming- oder Nicht-Streaming-Antwort im OpenAI Responses API-Format.

## Authentifizierung

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  Bearer-Token. Verwenden Sie Ihren API-Schlüssel als Bearer-Token im Authorization-Header.

  Format: `Bearer <SUNRA_KEY>`
</ParamField>

## Anfrage

Dieser Endpunkt erwartet ein JSON-Objekt.

<ParamField body="model" type="string" required>
  Das Modell, das für die Generierung der Antwort verwendet werden soll. Verfügbare Modelle finden Sie unter [sunra.ai/models](https://sunra.ai/models).
</ParamField>

<ParamField body="input" type="string | object[]">
  Eingabe für die Antwortanfrage. Kann ein String oder ein Array von Eingabeelementen sein.

  <Expandable title="Eigenschaften (bei Array)">
    <ParamField body="type" type="string">
      Der Typ des Eingabeelements. z.B. `message`.
    </ParamField>

    <ParamField body="role" type="string">
      Die Rolle des Nachrichtenautors. Unterstützte Werte: `user`, `assistant`, `system`.
    </ParamField>

    <ParamField body="content" type="string">
      Der Inhalt der Eingabenachricht.
    </ParamField>
  </Expandable>
</ParamField>

<ParamField body="instructions" type="string">
  Anweisungen auf Systemebene für das Modell. Entspricht einer Systemnachricht.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean" default={false}>
  Wenn auf `true` gesetzt, wird die Antwort mittels Server-Sent Events (SSE) gestreamt.
</ParamField>

<ParamField body="max_output_tokens" type="integer">
  Die maximale Anzahl der zu generierenden Ausgabe-Tokens.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number">
  Sampling-Temperatur zwischen 0 und 2. Höhere Werte erhöhen die Zufälligkeit.
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number">
  Nucleus-Sampling-Parameter (0-1).
</ParamField>

<ParamField body="frequency_penalty" type="number">
  Zahl zwischen -2.0 und 2.0. Bestraft Tokens basierend auf ihrer bestehenden Häufigkeit.
</ParamField>

<ParamField body="presence_penalty" type="number">
  Zahl zwischen -2.0 und 2.0. Bestraft Tokens basierend darauf, ob sie bereits vorkommen.
</ParamField>

<ParamField body="store" type="boolean" default={true}>
  Ob die generierte Antwort für späteren Abruf gespeichert werden soll.
</ParamField>

## Antwort

Erfolgreiches Antwortobjekt.

<ResponseField name="id" type="string">
  Eindeutiger Antwortbezeichner.
</ResponseField>

<ResponseField name="object" type="string">
  Objekttyp. Immer `response`.
</ResponseField>

<ResponseField name="created_at" type="number">
  Unix-Zeitstempel der Erstellung.
</ResponseField>

<ResponseField name="status" type="string">
  Der Status der Antwort. Kann `completed`, `failed`, `in_progress` oder `cancelled` sein.
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  Das für die Antwort verwendete Modell.
</ResponseField>

<ResponseField name="output" type="object[]">
  Liste der vom Modell generierten Ausgabeelemente.

  <Expandable title="Eigenschaften">
    <ResponseField name="type" type="string">
      Der Typ des Ausgabeelements. z.B. `message`.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="id" type="string">
      Eindeutiger Bezeichner für das Ausgabeelement.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="role" type="string">
      Die Rolle. Immer `assistant`.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="content" type="object[]">
      Der Inhalt der Ausgabe.

      <Expandable title="Eigenschaften">
        <ResponseField name="type" type="string">
          Inhaltstyp. z.B. `output_text`.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="text" type="string">
          Der generierte Text.
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  Token-Nutzungsstatistiken.

  <Expandable title="Eigenschaften">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      Anzahl der verarbeiteten Eingabe-Tokens.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      Anzahl der generierten Ausgabe-Tokens.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      Gesamtanzahl der verwendeten Tokens.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/responses \
    -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "openai/gpt-4o",
      "input": [
        {
          "type": "message",
          "role": "user",
          "content": "Hello, how are you?"
        }
      ]
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  response = requests.post(
      "https://api-llm.sunra.ai/v1/responses",
      headers={
          "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
          "Content-Type": "application/json"
      },
      json={
          "model": "openai/gpt-4o",
          "input": [
              {
                  "type": "message",
                  "role": "user",
                  "content": "Hello, how are you?"
              }
          ]
      }
  )
  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/responses", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
      "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "openai/gpt-4o",
      input: [
        {
          type: "message",
          role: "user",
          content: "Hello, how are you?"
        }
      ]
    })
  });
  const data = await response.json();
  console.log(data);
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "id": "resp-abc123",
    "object": "response",
    "created_at": 1704067200,
    "status": "completed",
    "model": "openai/gpt-4o",
    "output": [
      {
        "type": "message",
        "id": "msg_abc123",
        "role": "assistant",
        "content": [
          {
            "type": "output_text",
            "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking."
          }
        ]
      }
    ],
    "frequency_penalty": 0,
    "presence_penalty": 0,
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "usage": {
      "input_tokens": 15,
      "output_tokens": 12,
      "total_tokens": 27
    }
  }
  ```
</ResponseExample>