Chat Completions

POST /v1/chat/completions — OpenAI-совместимый чат Clipia AI Gateway. Обычный и потоковый ответ, параметры, tool calling и structured outputs.

POST /v1/chat/completions — основной эндпоинт Clipia AI Gateway, полностью совместимый с OpenAI Chat Completions. Принимает массив messages, возвращает ответ ассистента в обычном или потоковом режиме, поддерживает вызов инструментов и структурированный вывод по JSON-схеме.

POST/v1/chat/completions

Обычный ответ (non-stream)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["CLIPIA_API_KEY"],
    base_url="https://api.clipia.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты лаконичный ассистент."},
        {"role": "user", "content": "Назови три факта о Марсе."},
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512,
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CLIPIA_API_KEY,
  baseURL: "https://api.clipia.ai/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-opus-5",
  messages: [
    { role: "system", content: "Ты лаконичный ассистент." },
    { role: "user", content: "Назови три факта о Марсе." },
  ],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 512,
});

console.log(resp.choices[0].message.content);

curl https://api.clipia.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLIPIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "Ты лаконичный ассистент." },
      { "role": "user", "content": "Назови три факта о Марсе." }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512
  }'

Ответ 200

{
  "id": "chatcmpl-3f9a1c7e2b41",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1782300000,
  "model": "claude-opus-5",
  "provider": "Clipia",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "1. ...\n2. ...\n3. ..." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 28,
    "completion_tokens": 64,
    "total_tokens": 92,
    "cost": 0.046
  }
}

usage.cost — стоимость запроса в кредитах. finish_reason нормализован к OpenAI-перечислению: stop, length, tool_calls, content_filter.

Потоковый ответ (stream)

Передайте stream: true — ответ придёт по мере генерации в виде Server-Sent Events. Каждое событие — это chat.completion.chunk с дельтой; поток завершается строкой data: [DONE].

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Напиши хокку про море."}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    if delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-opus-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Напиши хокку про море." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

curl -N https://api.clipia.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLIPIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Напиши хокку про море." }],
    "stream": true
  }'

Поток событий

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1782300000,"model":"claude-opus-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","model":"claude-opus-5","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Волны "},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","model":"claude-opus-5","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

Итоговый usage в стриме

Чтобы получить usage в потоковом режиме, передайте stream_options: { "include_usage": true }. Тогда перед data: [DONE] придёт дополнительный чанк с заполненным usage и пустым choices: [].

Параметры запроса

Prop

Type

Совместимость параметров

Принимаются оба имени лимита токенов — max_tokens и max_completion_tokens. Неизвестные верхнеуровневые поля игнорируются (не приводят к ошибке 400), поэтому код, написанный под OpenAI, переносится без правок.

Tool / function calling

Полный цикл: вы описываете инструменты в tools, модель возвращает tool_calls, вы выполняете функцию на своей стороне и отправляете результат сообщением с role: "tool", после чего модель формирует финальный ответ.

import json

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Текущая погода в городе",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "Название города"},
                },
                "required": ["city"],
            },
        },
    }
]

messages = [{"role": "user", "content": "Какая сейчас погода в Москве?"}]

# 1) Модель решает вызвать инструмент
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5", messages=messages, tools=tools,
)
msg = resp.choices[0].message
# resp.choices[0].finish_reason == "tool_calls"

# 2) Выполняем функцию на своей стороне
call = msg.tool_calls[0]
args = json.loads(call.function.arguments)   # {"city": "Москва"}
result = {"temp_c": 14, "condition": "облачно"}

# 3) Возвращаем результат модели и получаем финальный ответ
messages.append(msg)  # эхо ассистента с tool_calls
messages.append({
    "role": "tool",
    "tool_call_id": call.id,
    "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
})

final = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5", messages=messages, tools=tools,
)
print(final.choices[0].message.content)

В потоковом режиме фрагменты tool_calls приходят по полю index: имя функции и id — в первой дельте этого индекса, далее — фрагменты function.arguments, которые нужно склеить в валидный JSON. Завершение вызова инструмента помечается finish_reason: "tool_calls".

Structured outputs

Чтобы получить ответ строго по JSON-схеме, передайте response_format с type: "json_schema" и strict: true.

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Извлеки имя и возраст: Анне 30 лет."}],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "person",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "age": {"type": "integer"},
                },
                "required": ["name", "age"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
    },
)

print(resp.choices[0].message.content)  # {"name": "Анна", "age": 30}

json_object против json_schema

response_format: { "type": "json_object" } гарантирует валидный JSON, но без конкретной схемы — и требует, чтобы слово «json» встречалось в messages. Для жёсткого соответствия структуре используйте json_schema со strict: true.

Ошибки

Ошибки приходят в стандартном конверте OpenAI: { "error": { "message", "type", "param", "code" } }, всегда с Content-Type: application/json и корректным HTTP-статусом.

Статус	Код	Когда
`400`	`invalid_request_error`	Некорректное тело запроса или параметры.
`401`	`invalid_api_key`	Отсутствует или неверный ключ.
`402`	`insufficient_credits`	Не хватает кредитов на балансе.
`404`	`model_not_found`	Неизвестный `model`.
`429`	`rate_limit_exceeded`	Превышен лимит запросов — см. Аккаунт и лимиты.

{
  "error": {
    "message": "Недостаточно кредитов на балансе.",
    "type": "insufficient_credits",
    "param": null,
    "code": "insufficient_credits"
  }
}