LLM
Create a message
POST
使用 Anthropic Messages API 格式建立訊息。支援文字、圖片、PDF、工具和延伸思考。
認證
Bearer 令牌。在 Authorization 請求標頭中使用您的 API 金鑰作為 Bearer 令牌。Format:
Bearer <SUNRA_KEY>請求
此端點接受一個 JSON 物件。將完成您提示的模型。在 sunra.ai/models 瀏覽可用模型。
輸入訊息。每個輸入訊息都有一個
role 和 content。停止前要生成的最大令牌數。請注意,模型可能在達到此上限之前就停止。
系統提示。系統提示是一種向模型提供上下文和指令的方式。可以是字串或內容區塊的陣列。
是否使用伺服器傳送事件(SSE)逐步串流傳輸回應。
注入到回應中的隨機性量。範圍從 0.0 到 1.0。分析/選擇題任務使用接近 0.0 的
temperature,創意和生成任務使用接近 1.0 的值。使用核取樣。在核取樣中,我們按機率遞減順序計算所有後續令牌選項的累積分佈,並在達到
top_p 指定的特定機率時截斷。僅從每個後續令牌的前 K 個選項中取樣。用於移除「長尾」低機率回應。僅建議進階使用案例使用。
自訂文字序列,將導致模型停止生成。返回的文字不會包含停止序列。
模型可以使用的工具定義。
模型應如何使用提供的工具。
描述請求中繼資料的物件。
延伸思考的配置。啟用後,模型將在回應前進行思考。
回應
成功的訊息回應。唯一訊息識別碼,例如
msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL。物件類型。始終為
message。生成訊息的對話角色。始終為
assistant。模型生成的內容。這是一個內容區塊的陣列。
處理請求的模型。
模型停止的原因。可為
end_turn(模型到達自然停止點)、max_tokens(超過 max_tokens 或模型的上限)、stop_sequence(生成了您的自訂停止序列之一)或 tool_use(模型呼叫了一個或多個工具)。生成了哪個自訂停止序列(如果有的話)。
帳單和速率限制使用量。