文字對話

POST /v1/chat/completions

呼叫平台的文字大模型。與生圖／生影片不同，這個介面是同步的：一次往返就拿到結果，不需要輪詢任務。請求與回應形狀對齊 OpenAI 的 chat/completions，包括 stream 串流；任何 OpenAI SDK 只改 baseURL 即可直接呼叫。

請求參數

參數	型別	說明
model	string	必填。模型 id，取自 /v1/models 裡 type=text 的項目
messages	object[]	必填。每項 {role, content}；role 取 system \| user \| assistant。單次最多 64 則
stream	boolean	選填。true 走 SSE 增量回傳，預設 false 一次性回傳
temperature	number	選填。原樣透傳給上游模型
top_p	number	選填。原樣透傳
max_tokens	integer	選填。原樣透傳
stop	string\|string[]	選填。原樣透傳
presence_penalty / frequency_penalty	number	選填。原樣透傳

model 必填，沒有預設值——不同文字模型的語氣、長度與價格差得遠，替你默默挑一個等於替你做了你不知道的決定。

請求範例

bash

curl https://open.pikpikgo.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $PIKPIK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-fast-1",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "你是一位擅長短劇的編劇。" },
      { "role": "user", "content": "給我一個都市懸疑短劇的開場，三句話以內。" }
    ]
  }'

回傳範例

json

{
  "id": "chatcmpl-2608102214300000123456",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1786372470,
  "model": "text-fast-1",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "深夜的電梯停在 13 樓，可這棟樓只有 12 層。" },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 38, "completion_tokens": 126, "total_tokens": 164 },
  "credits": 4
}

欄位	說明
choices[0].message.content	模型回覆正文
choices[0].finish_reason	stop 正常結束 \| length 觸達 max_tokens
usage	token 用量。文字按 token 計費，這就是計費依據
credits	本次實際扣除的算力（非 OpenAI 標準欄位）

文字按 token 計費，不按次：算力 = 輸入 token × 輸入單價 + 輸出 token × 輸出單價，向上取整、每次至少 1 點。單價按百萬 token 標註，在「模型定價」頁可查。

串流回傳

傳 stream: true，回應變成 text/event-stream，逐影格下發 chat.completion.chunk：首影格只宣告 role，正文一影格一段，隨後一影格帶 finish_reason，最後一影格 choices 為空陣列、帶 usage 與 credits，然後以 data: [DONE] 收尾。

bash

curl -N https://open.pikpikgo.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $PIKPIK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-fast-1",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "給我一個都市懸疑短劇的開場，三句話以內。" }
    ],
    "stream": true
  }'

text

data: {"id":"chatcmpl-2608102214300000123456","object":"chat.completion.chunk","created":1786372470,"model":"text-fast-1","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-2608102214300000123456","object":"chat.completion.chunk","created":1786372470,"model":"text-fast-1","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"深夜的電梯停"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-2608102214300000123456","object":"chat.completion.chunk","created":1786372470,"model":"text-fast-1","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-2608102214300000123456","object":"chat.completion.chunk","created":1786372470,"model":"text-fast-1","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":38,"completion_tokens":126,"total_tokens":164},"credits":4}

data: [DONE]

用 OpenAI 官方 SDK 就不必自己解析 SSE：

javascript

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.PIKPIK_API_KEY,
  baseURL: 'https://open.pikpikgo.com/v1',
})

// 串流：逐影格取增量，末影格帶 usage 與本次扣費
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'text-fast-1',
  messages: [{ role: 'user', content: '給我一個都市懸疑短劇的開場，三句話以內。' }],
  stream: true,
})

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

串流的計費依據是上游在末影格回的 usage。上游若不回 usage，本次按最低 1 點收。另外串流一旦開始下發（HTTP 已經是 200），中途出錯不會再變成 4xx/5xx——錯誤會作為串流內的一影格 {"error": {...}} 送出，隨後照樣以 [DONE] 收尾，請在讀取時一併判斷這種影格。