MaaS_Gr

请求协议

http

Header

参数名	类型	必填	描述
Content-Type	string	是	固定为 application/json
Authorization	string	是	Bearer {your_api_key}

请求 URL

POST https://{新平台域名}/v1/ai/{endpointPath}/happyhorse/v1/video-synthesis

请求 Body 参数

属性名	类型	必需/可选	描述
deferred	boolean 或 null	可选（默认 false）	若设为 true，请求返回 request_id，随后可通过 GET /v1/chat/deferred-completion/{request_id} 获取延迟响应。
frequency_penalty	number 或 null	可选（默认 0，范围 -2\~2）	基于 tokens 已有频率的惩罚值。正值降低重复相同行的概率。（推理模型不支持）
logit_bias	object 或 null	可选	（reasoning models不支持）将 token ID 映射到 -100\~100 偏置值的 JSON 对象。
logprobs	boolean 或 null	可选（默认 false）	是否返回输出 tokens 的对数概率。
max_completion_tokens	integer 或 null	可选	生成补全的最大 token 数（仅作用于可见输出 token，不包含推理或函数调用 token）。
max_tokens	integer 或 null	可选（已弃用）	已弃用，推荐使用 max_completion_tokens。
messages	array	必需	对话消息列表。每条消息包含 role（system/user/assistant/tool/function）和 content（可为字符串或内容部件数组，支持文本、图片 URL、文件 ID 等）。
model	string	必需	使用的模型名称。
n	integer 或 null	可选（默认 1，最小 1）	为每条输入消息生成的补全选择数量。
parallel_tool_calls	boolean 或 null	可选（默认 true）	若为 false，模型最多执行一个工具调用。
presence_penalty	number 或 null	可选（默认 0，范围 -2\~2）	基于新 token 是否已出现过的惩罚值。正值鼓励模型讨论新话题。（grok-3 及推理模型不支持）
reasoning_effort	string 或 null	可选	限制推理模型思考的强度。可选 low（使用较少推理 token）或 high（使用更多推理 token）。不支持 grok-4。
response_format	object 或 null	可选	结构化输出格式。可指定 text、json_object 或带有 json_schema 的详细结构。
search_parameters	object 或 null	可选	控制实时数据检索的参数。包含 mode（off/on/auto）、sources（x、web、news、rss）、日期范围、引用返回等。
seed	integer 或 null	可选	确定性采样种子（尽力保证相同参数返回相同结果，非绝对）。
stop	array 或 null	可选	最多 4 个停止序列，遇到即停止生成。（推理模型不支持）
stream	boolean 或 null	可选（默认 false）	是否启用流式响应。启用后以 SSE 格式发送增量消息。
stream_options	object 或 null	可选	流式选项。包含 include_usage（在结束前额外发送一个包含用量的块）。
temperature	number 或 null	可选（默认 1，范围 0\~2）	采样温度。较高值使输出更随机，较低值更确定。
tool_choice	string 或 object 或 null	可选	控制模型如何选择工具。"none" / "auto" / "required" 或指定具体函数名。
tools	array 或 null	可选	模型可调用的工具列表（目前支持 function 类型）。最多 128 个函数，每个函数包含名称、描述、参数 JSON schema。
top_logprobs	integer 或 null	可选（范围 0\~8）	在每个 token 位置返回最可能的前 K 个 token 及其对数概率。需同时设置 logprobs=true。
top_p	number 或 null	可选（默认 1，范围 0\~1，不包含 0）	核采样概率质量。通常与 temperature 二选一调整。
user	string 或 null	可选	代表终端用户的唯一标识符，用于监控和滥用检测。
web_search_options	object 或 null	可选	仅为 OpenAI 兼容性保留的字段，包含 filters、search_context_size 和 user_location。

调用示例

/chat/completions

/chat/completions 非流式请求

curl --location --request POST 
'https://{新平台域名}/v1/ai/{endpointPath}/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer {api key}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "grok-4.3",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": false
}'

/chat/completions 流式请求

curl --location --request POST 
'https://{新平台域名}/v1/ai/{endpointPath}/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer {api key}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "grok-4.3",
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": false
}'

统一域名访问 /v1/chat/completions

Curl 请求

curl --location 'https://genaiapi.cloudsway.net/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{

    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": [
                {
                    "type": "text", 
                    "text": "hi"
                }
            ]
        }
    ], 
    "model":"MaaS_Gr_4.3_20260501",
    "stream": false,
    "stream_options":{"include_usage":true}
}'

Python 请求

import requests
import json

# 请替换为您的有效 Access Key
YOUR_ACCESS_KEY = "YOUR_ACCESS_KEY"

url = "https://genaiapi.cloudsway.net/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {YOUR_ACCESS_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "hi"
                }
            ]
        }
    ],
    "model": "MaaS_Gr_4.3_20260501",
    "stream": False,
    "stream_options": {"include_usage": True}
}

try:
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    response.raise_for_status()  # 如果状态码不是 2xx，则抛出异常
    print(response.json())       # 打印响应的 JSON 内容
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

返回示例

{
    "id": "a6ce483d-99b6-9910-a25a-69ff67e41e45",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "Hi! How can I help you today?",
                "refusal": null,
                "annotations": null,
                "images": null,
                "reasoning_content": "The user said \"hi\". This is a simple greeting. As an AI, I should respond in a friendly, engaging way.\n",
                "function_call": null,
                "tool_calls": null,
                "reasoning_details": null
            },
            "finish_reason": "stop",
            "native_finish_reason": null
        }
    ],
    "logprobs": null,
    "created": 1779095005,
    "model": "MaaS_Gr_4.3_20260501",
    "object": "chat.completion",
    "system_fingerprint": "fp_f06c287374635121",
    "service_tier": null,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 131,
        "completion_tokens": 126,
        "total_tokens": 257,
        "completion_tokens_details": {
            "accepted_prediction_tokens": 0,
            "audio_tokens": 0,
            "image_tokens": 0,
            "reasoning_tokens": 117,
            "rejected_prediction_tokens": 0
        },
        "prompt_tokens_details": {
            "audio_tokens": 0,
            "cached_tokens": 128
        },
        "cache_creation_input_tokens": null,
        "cache_creation": null,
        "gemini_cache_tokens_details": null
    }
}