Chat completions

Envía una conversación

curl "$CCSIO_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $CCSIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-flash-next",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
  }'

La API no guarda ninguna conversación entre llamadas: envía el historial completo en messages cada vez, del mensaje más antiguo al más reciente, con los roles system, user, assistant y tool.

Parámetros

Parámetro	Notas
`model`, `messages`	Obligatorios.
`stream`	`true` transmite la respuesta como server-sent events; `false` o ausente devuelve un solo objeto JSON.
`temperature`, `top_p`, `seed`	Muestreo; se pasan al modelo.
`max_tokens`, `max_completion_tokens`, `stop`	Dónde termina la respuesta; se pasan al modelo.
`n`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`	Se pasan al modelo.
`response_format`	Salida en JSON, cuando el modelo lo admite.
`tools`, `tool_choice`	Function calling, ver más abajo.
`user`	Tu propia etiqueta del usuario final, que se pasa al modelo.

Un parámetro que el modelo no admite lo rechaza el propio modelo, y recibes ese rechazo como un 400.

Streaming

Con "stream": true la respuesta es un text/event-stream. Cada línea data: lleva un chat.completion.chunk; el stream termina con data: [DONE]. La plataforma siempre le pide al modelo el conteo de tokens, así que el último chunk antes de [DONE] trae choices vacío y un objeto usage.

curl -N "$CCSIO_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $CCSIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-flash-next",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a haiku about the sea."}]
  }'

SSE

data: {"id":"chatcmpl-9b1c4e7f2a6d","object":"chat.completion.chunk","created":1792406148,"model":"qwen3.8-flash-next","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"Waves"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b1c4e7f2a6d","object":"chat.completion.chunk","created":1792406148,"model":"qwen3.8-flash-next","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" fold into foam"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b1c4e7f2a6d","object":"chat.completion.chunk","created":1792406148,"model":"qwen3.8-flash-next","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b1c4e7f2a6d","object":"chat.completion.chunk","created":1792406148,"model":"qwen3.8-flash-next","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":16,"completion_tokens":17,"total_tokens":33}}

data: [DONE]

Lo que llega por la red.

Herramientas (function calling)

Describe tus funciones en tools. Cuando el modelo decide llamar a una, la respuesta trae las llamadas en choices[0].message.tool_calls; ejecútalas y envía los resultados de vuelta como mensajes tool.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["CCSIO_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["CCSIO_API_KEY"],
)

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "The current weather of a city.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-flash-next",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Bogotá?"}],
    tools=tools,
)
for call in completion.choices[0].message.tool_calls or []:
    print(call.function.name, call.function.arguments)  # get_weather {"city": "Bogotá"}

Agrupar solicitudes

Envía X-Session-Id con una etiqueta tuya (una conversación, un trabajo, un ticket) para encontrar todas sus solicitudes juntas en el registro de solicitudes.