API 參考
Responses
POST https://api.flyrouter.ai/v1/responses
OpenAI 新一代介面，統一了文字、工具呼叫和推理，Codex 等新工具都基於它。僅支援 GPT 系列模型，用它呼叫 Claude 或 Gemini 會回傳 400。
請求範例
終端機
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": "你是一個簡潔的助理。",
"input": "用三句話解釋什麼是 Transformer"
}'常用參數
| 參數 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
model | string | 必填。GPT 系列模型 ID |
input | string / array | 必填。可以是一段文字，也可以是訊息陣列（支援圖片） |
instructions | string | 系統指令 |
stream | boolean | 串流回傳，事件為 response.output_text.delta 等 |
max_output_tokens | integer | 最多生成的 token 數 |
reasoning | object | 推理深度，如 {"effort": "high"} |
tools | array | 函式工具定義 |
text | object | 輸出格式，如 {"format": {"type": "json_schema", ...}} |
回應
回覆文字在 output 陣列的 message 項裡，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 }
}多輪對話
把上一輪的 output 追加到下一次請求的 input 陣列裡，保留完整上下文：
multi_turn.py
history = [{"role": "user", "content": "推薦一本入門機器學習的書"}]
first = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
history += first.output
history.append({"role": "user", "content": "有中文版嗎？"})
second = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
print(second.output_text)
FlyRouter