API 参考
Responses
POST https://api.flyrouter.ai/v1/responses
OpenAI 新一代接口，统一了文本、工具调用和推理，Codex 等新工具都基于它。仅支持 GPT 系列模型，用它调用 Claude 或 Gemini 会返回 400。
请求示例
终端
curl https://api.flyrouter.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $FLYROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"instructions": "你是一个简洁的助手。",
"input": "用三句话解释什么是 Transformer"
}'常用参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model | string | 必填。GPT 系列模型 ID |
input | string / array | 必填。可以是一段文字，也可以是消息数组（支持图片） |
instructions | string | 系统指令 |
stream | boolean | 流式返回，事件为 response.output_text.delta 等 |
max_output_tokens | integer | 最多生成的 token 数 |
reasoning | object | 推理深度，如 {"effort": "high"} |
tools | array | 函数工具定义 |
text | object | 输出格式，如 {"format": {"type": "json_schema", ...}} |
响应
回复文字在 output 数组的 message 项里，SDK 提供了 output_text 直接取全部文字。用量在 usage：input_tokens、output_tokens，以及 input_tokens_details.cached_tokens、output_tokens_details.reasoning_tokens。
json
{
"id": "resp_...",
"object": "response",
"model": "gpt-6.1-sol",
"status": "completed",
"output": [
{
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [{ "type": "output_text", "text": "Transformer 是……" }]
}
],
"usage": { "input_tokens": 32, "output_tokens": 120, "total_tokens": 152 }
}多轮对话
把上一轮的 output 追加到下一次请求的 input 数组里，保留完整上下文：
multi_turn.py
history = [{"role": "user", "content": "推荐一本入门机器学习的书"}]
first = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
history += first.output
history.append({"role": "user", "content": "有中文版吗？"})
second = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
print(second.output_text)
FlyRouter