OpenAI 对话

面向开发者的文本对话能力,同步返回模型回复 。

• 单轮：传 input 即可。
• 多轮（推荐）：客户端维护历史，每次把完整对话放进 messages（可控、可裁剪，成本可预期）。
• 多轮（可选）：用上次返回的 data.id 作为 previous_response_id，由后端接上下文（约 30 天；历史仍计入每轮 input 计费）。

一、接口

二、公共参数

三、对话补全 completions

业务参数

四、Java 调用示例（单轮）

     @Test
    public void openaiCompletions() throws Exception {
        String apiUrl = Config.AIOpenAICompletionsUrl;
        Map<String, String> data = new HashMap<>();
        data.put("appid", Config.AppId);
        data.put("timestamp", String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000));
        data.put("model", "gpt-6-sol");
        data.put("input", "用一句话介绍未来AI的发展趋势。");
        data.put("instructions", "回答简洁，中文。"); 
        data.put("store", "false");
        data.put("sign", Utils.Sign(data, Config.AppSecret));
        String result = doHttpRequest(apiUrl, data);
        System.out.println("result:" + result);
    }

3.2 多轮示例（推荐：客户端维护 messages）

每轮把已有 user/assistant 历史与本轮用户话一并放入 messages，无需依赖后端存档。

@Test
public void openaiCompletionsMultiTurn() throws Exception {
    String apiUrl = Config.AIOpenAICompletionsUrl;
    // 本地维护对话；第二轮起把上一轮助手回复追加进去
    String messages = "["
            + "{\"role\":\"user\",\"content\":\"我叫小明，喜欢跑步。\"},"
            + "{\"role\":\"assistant\",\"content\":\"你好小明！跑步很棒。\"},"
            + "{\"role\":\"user\",\"content\":\"根据刚才的信息，用一句话介绍我。\"}"
            + "]";

    Map<String, String> data = new HashMap<>();
    data.put("appid", Config.AppId);
    data.put("timestamp", String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000));
    data.put("model", "gpt-6-sol");
    data.put("messages", messages); // JSON 字符串整体参与签名
    data.put("instructions", "根据对话上下文回答，简洁中文。");
    data.put("max_output_tokens", "256");
    data.put("sign", Utils.Sign(data, Config.AppSecret));
    String result = doHttpRequest(apiUrl, data);
    System.out.println("result:" + result);
    // 解析 data.output_text，追加为 assistant 消息，再发起下一轮即可
}

3.3 多轮示例（可选：previous_response_id）

第一轮用 input；第二轮只传新问题，并带上上一轮返回的 data.id。注意：历史上下文仍计入每轮 input 计费；蜂巢 侧默认约保留 30 天。

@Test
public void openaiCompletionsWithPreviousResponseId() throws Exception {
    String apiUrl = Config.AIOpenAICompletionsUrl;

    // —— 第一轮 ——
    Map<String, String> turn1 = new HashMap<>();
    turn1.put("appid", Config.AppId);
    turn1.put("timestamp", String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000));
    turn1.put("model", "xxx");
    turn1.put("input", "记住：我最喜欢的颜色是蓝色。");
    turn1.put("store", "true");
    turn1.put("max_output_tokens", "128");
    turn1.put("sign", Utils.Sign(turn1, Config.AppSecret));
    String res1 = doHttpRequest(apiUrl, turn1);
    System.out.println("turn1:" + res1);
    // 从 res1 解析 data.id，例如 resp_xxx
    String previousResponseId = "resp_xxx"; // TODO: 替换为实际解析值

    // —— 第二轮 ——
    Map<String, String> turn2 = new HashMap<>();
    turn2.put("appid", Config.AppId);
    turn2.put("timestamp", String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000));
    turn2.put("model", "xxx");
    turn2.put("previous_response_id", previousResponseId);
    turn2.put("input", "我最喜欢什么颜色？");
    turn2.put("store", "true");
    turn2.put("max_output_tokens", "128");
    turn2.put("sign", Utils.Sign(turn2, Config.AppSecret));
    String res2 = doHttpRequest(apiUrl, turn2);
    System.out.println("turn2:" + res2);
}

四、成功响应示例

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "id": "resp_095f3ea07f516537016acc9fa067608193bf1d1ca93ccf7f8e",
    "model": "xxx",
    "output_text": "未来AI将朝着更智能、更可靠、更易用的方向发展，并更深地融入日常生活和各行各业。",
    "usage": {
      "input_tokens": 25,
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0,
      "output_tokens": 34,
      "reasoning_tokens": 0,
      "total_tokens": 59
    },
    "billing": { 
      "amount": "0.004095", 
      "sn": "1116060547775729664"
    },
    "request_id": "1116060547775729664"
  },
  "trace_id": "74a8d2db-1a87-4c5f-b802-9888abdc5055"
}

外层字段

data 字段

data.usage

data.billing