Sohbet Tamamlaması Oluştur

Sohbet mesajı için bir tamamlamayı oluşturur

​

İstek Gövdesi

model · string · gerekli

Kullanılacak modelin ID’si. Mevcut seçenekler için Models sayfasına bakın.

messages · array · gerekli

Konuşmayı oluşturan mesajların listesi.

Her mesaj nesnesi şunları içerir:

• role (string): system, user, veya assistant
• content (string | array): Mesaj içeriği

content bir dizi olduğunda, LemonData uyumlu modeller için yapılandırılmış multimodal blokları destekler:

• text: { "type": "text", "text": "..." }
• image: { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }
• video: { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }
• audio: { "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }

Multimodal üretim trafiği için genel erişimli https URL’leri tercih edin. LemonData, bu medya bloklarını yönlendirilen fiziksel modelin gerektirdiği sağlayıcıya özgü istek biçimine dönüştürecektir.

temperature · number · varsayılan: "1"

0 ile 2 arasında örnekleme sıcaklığı. Daha yüksek değerler çıktıyı daha rastgele yapar.

max_tokens · integer

Üretilecek maksimum token sayısı.

stream · boolean · varsayılan: "false"

Eğer true ise, kısmi mesaj deltaları SSE etkinleri olarak gönderilir.

stream_options · object

Akışlama için seçenekler. Token kullanımını akış parçalarında almak için include_usage: true olarak ayarlayın.

top_p · number · varsayılan: "1"

Nucleus örnekleme parametresi. Genellikle bunu veya temperature parametresini değiştirmenizi öneririz, her ikisini birden değil.

frequency_penalty · number · varsayılan: "0"

-2.0 ile 2.0 arasında bir sayı. Pozitif değerler tekrarlanan tokenleri cezalandırır.

presence_penalty · number · varsayılan: "0"

-2.0 ile 2.0 arasında bir sayı. Pozitif değerler metinde zaten bulunan tokenleri cezalandırır.

stop · string | array

API’nin token üretimini durduracağı en fazla 4 dizilim.

tools · array

Modelin çağırabileceği (function calling) araçların listesi.

tool_choice · string | object

Modelin araçları nasıl kullandığını kontrol eder. Seçenekler: auto, none, required, veya belirli bir araç nesnesi.

parallel_tool_calls · boolean · varsayılan: "true"

Paralel fonksiyon çağrılarını etkinleştirip etkinleştirmeyeceği. Fonksiyonları sıralı olarak çağırmak için false yapın.

max_completion_tokens · integer

Tamamlama için maksimum token sayısı. max_tokens yerine kullanılabilecek bir alternatif, özellikle yeni akıl yürütme destekli model aileleri için faydalıdır.

reasoning_effort · string

Akıl yürütme destekli modeller için akıl yürütme çabası düzeyi. Seçenekler: low, medium, high.

seed · integer

Deterministik örnekleme için rastgele tohum (seed).

n · integer · varsayılan: "1"

Oluşturulacak tamamlamaların sayısı (1-128).

logprobs · boolean

Log olasılıklarının döndürülüp döndürülmeyeceği.

top_logprobs · integer

Döndürülecek en iyi log olasılıklarının sayısı (0-20). logprobs: true gerektirir.

top_k · integer

Top-K örnekleme parametresi (Anthropic/Gemini modelleri için).

response_format · object

Yanıt formatı spesifikasyonu. JSON modu için {"type": "json_object"} kullanın. {"type": "json_schema", "json_schema": {...}} ise seçilen modele ve yönlendirilen davranışa bağlı olarak en iyi çabayla uygulanabilecek bir yoldur.

logit_bias · object

Belirtilen tokenlerin ortaya çıkma olasılığını değiştirin. Token ID’lerini (string olarak) -100 ile 100 arasında bias değerlerine eşleyin.

user · string

Kötüye kullanım izleme için uç kullanıcınızı temsil eden benzersiz bir tanımlayıcı.

cache_control · object

LemonData önbellek kontrolü seçenekleri.

• type (string): Önbellek stratejisi - default, no_cache, no_store, response_only, semantic_only
• max_age (integer): Önbellek TTL’si saniye cinsinden (maks 86400)

​

Yanıt

id · string

Tamamlamanın benzersiz kimliği.

object · string

Her zaman chat.completion.

created · integer

Tamamlamanın oluşturulduğu Unix zaman damgası.

model · string

Tamamlama için kullanılan model.

choices · array

Tamamlama seçeneklerinin listesi.

Her seçenek şunları içerir:

• index (integer): Seçeneğin indeksi
• message (object): Üretilen mesaj
• finish_reason (string): Modelin neden durduğu (stop, length, tool_calls)

usage · object

Token kullanım istatistikleri.

• prompt_tokens (integer): Prompta ait tokenlar
• completion_tokens (integer): Tamamlamadaki tokenlar
• total_tokens (integer): Kullanılan toplam token sayısı

cURL

curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

​

Multimodal Örneği

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe this video briefly." },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64
}

Response

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1706000000,
  "model": "gpt-4o",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 9,
    "total_tokens": 29
  }
}